Sven Löffler
12. September 2017 0
Digitalisierung

Datenmarktplatz Teil 1 / 2 – Der Handel mit den Daten

In fast allen Lebensbereichen fallen mittlerweile Daten an und es werden immer mehr. Unternehmen haben Datentöpfe, private Websites sammeln Daten, Behörden und staatliche Institutionen verwalten Daten. Daten stellen einen Wert dar. Daher sind Datenmarktplätze entstanden, eine Art von Handelsplattformen, auf denen Daten gekauft und verkauft werden können. Aber was ist so ein Datenmarktplatz jetzt eigentlich? Was macht ihn aus? Diese Fragen werden in diesem Blogartikel geklärt.

Ein Datenmarktplatz ist in erster Linie ein spezieller Ort, wo Daten verkauft oder gekauft werden können. Er ist ein ökonomisches Modell für den breiten Zugang zu Daten. Die gehandelten Daten weisen verschiedene Arten auf, da sie auch für unterschiedliche Märkte bestimmt sind und aus unterschiedlichen Quellen stammen. Es gibt eine Fülle an Datenquellen, dabei sind die geläufigsten Daten aus Social Media, Prozessdaten/ Maschinen Data oder Open Data. Bei Open Data handelt es sich beispielsweise um Verkehrsdaten oder auch Wetterdaten, die über das EU Open Data Portal erworben werden können. Zusätzlich können Datentöpfe miteinander kombiniert oder strukturiert und in speziellen Formaten einzelnen Kunden angeboten werden. Diese Verknüpfung von Daten und die bestimmten Formate der Datenquellen erleichtern die Nutzungsweise für den Käufer. Das Konstrukt eines Datenmarktplatzes lässt sich vereinfacht als Dreieck vorstellen, in dessen Mitte der Datenmarktplatz selbst steht. An den Ecken des Dreiecks befinden sich die Datenanbieter, die Konsumenten und Dritte, die in einer Wechselwirkung zueinanderstehen.

Die Basis für den Datenmarkt bietet der Datenmarktplatz. Er sollte gegenüber den anderen Teilnehmern eine neutrale Position haben, um für alle Partien gleichermaßen zu funktionieren. Dazu sind besonders die Art und Weise, wie mit den gesetzlichen und steuerlichen Bedingungen umgegangen wird, sowie Governance und die Finanzierung von Bedeutung. Außerdem sollten Standards für hohe Qualität, Konsistenz und Sicherheit erfüllt werden.

Der Datenmarktplatz ermöglicht es, Daten zunächst erkennbar und vergleichbar zu machen mit Hilfe von Indikatoren für Qualität und Umfang. Anschließend werden die Daten bereinigt und formatiert und sind somit gebrauchsfertig. Durch einen dezentralen Ansatz, bei dem die Daten durch eine gesicherte Leitung von dem Datenlieferant zum Käufer transportiert werden, ist es möglich die Datensouveränität und Integrität der Teilnehmer besser zu schützen.

Die Datenanbieter- bzw. lieferanten erteilen dem Datenmarkt die Berechtigung, ihre bereitgestellten Daten in ihrem Namen nach definierten Bedingungen zu lizenzieren. Die Hauptdatenlieferanten sind dabei in der Regel Unternehmen, die die Daten erfassen, besitzen und die gemeinsame Nutzung autorisieren.

Die Datenkonsumenten- bzw. käufer kaufen die Daten der Datenlieferanten, um durch das Hinzufügen eines weiteren Datensatzes zu ihren eigenen Geschäftsdaten wichtige Erkenntnisse zu erlangen. Dabei sind diese Erkenntnisse oder Einblicke nicht nur auf Analytics-Themen beschränkt, sondern können auch verwendet werden, um den eigenen Kunden einen Wert zu schaffen. Zusätzlich können die Käufer ebenso auch Daten wieder auf den Markt bringen. Die Datenkonsumenten können Unternehmen aller möglichen Branchen sein, aber auch staatliche Institutionen, Business und Market Intelligence Agenturen, Analysten oder Entwickler.

Dritte, wie beispielsweise Anwendungsentwickler, bieten Mehrwertlösungen anhand der verfügbaren Daten des Marktplatzes an. Lösungen können dabei beispielsweise eine Echtzeit-Analyse der Daten sein oder das Angebot von Infrastruktur- und Supportdiensten. Der Wert der Daten wird durch diese Lösung weiter gesteigert, indem sie eine entsprechende Analyse hergeben und deren Lieferung erleichtern.

Im zweiten Teil des Blogs Datenmarktplatz – Der Handel mit den Daten, erfahren Sie unter anderem mehr zur Relevanz der Datenmarktplätze, veranschaulicht durch Zahlen und Fakten sowie einigen Beispielen.

Happy Data,
Sven Löffler

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