Daten sind der Treibstoff der Digitalisierung – aber wie lässt sich mit Daten Wertschöpfung erzeugen? FH-Studierende der Masterstudiengänge Elektrotechnik und Information Systems Engineering haben im Rahmen der Lehrveranstaltung Management und Business Models von Prof. Dr. Marco Motullo gemeinsam mit der Senseering GmbH, einer Ausgründung der RWTH Aachen, Geschäftsmodelle für einen Datenmarktplatz erarbeitet. Unter anderem haben sie untersucht, in welchen Branchen solche Marktplätze erfolgversprechend eingerichtet werden können.
Die Vision ist, dass "DatenMarktplatz.NRW" zu einem global skalierbaren Datennetzwerk zur Monetarisierung von Daten und datengetriebenen Services werden soll. Datenmarktplätze sind digitale Plattformen für den Handel mit Daten als wirtschaftlichem Gut. Sie vernetzen verschiedene Akteure und erschaffen sektoren- und branchenübergreifend ein neues Geschäftsmodell, indem sie nicht nur die Daten selbst, sondern auch datenbezogene Dienstleistungen anbieten (Data Science). Die technische Gestaltung einer Handelsplattform sollte die Möglichkeit bieten, dass eine große Anzahl potenziell registrierter Kundinnen und Kunden Daten hochladen und verwalten kann. Die Datennutzung sowie ihr Zugriff werden mithilfe von programmierten Regeln definiert.
Die größte Herausforderung für Datenmarktplätze ist eine entsprechend große, verfügbare und qualitativ hochwertige Datenbasis. Derzeit fehlt es den digitalen Datenmarktplätzen noch an Akzeptanz; Unternehmen aus etablierten Branchen, wie die Automobilindustrie oder der Maschinenbau, sind teilweise schwer zu akquirieren. Häufig stehen der Aspekt des Vertrauens in Datensicherheit sowie die Angst vor dem Verlust von Know-how und Wettbewerbsvorteilen im Vordergrund.
Aufgabe der Studierenden war es, Anwendungsfälle für einen Datenmarktplatz zu ermitteln, die den Einstieg in die Thematik aufgrund des Handels mit wenig sensiblen Daten ermöglichen und so das Potenzial eines Datenmarktplatzes für traditionell denkende Branchen offenbaren können. Ein möglicher "Use Case" wäre etwa die Vernetzung von Daten des Öffentlichen Personennahverkehrs, etwa im Bereich des Fahrplan- und Fahrroutenmanagements. Durch intelligente Vernetzung und zeitnahe Verarbeitung der Daten könnten die Verspätungen reduziert, Kosten gesenkt und die Kundenzufriedenheit erhöht werden. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Bereitstellung und Auswertung von Wetterdaten. Für Wetterdienstleisterinnen und Wetterdienstleister ist das Nutzen von qualitativ hochwertigen Wetterdaten, etwa Temperatur, Luftdruck, Niederschlag und Windstärken, zur Erstellung von Wetterprognosen unabdingbar. Ein bisher ungenutztes Potenzial steckt in den Daten von privaten Messstationen, Gebäuden oder Windrädern. Ein Datenmarktplatz zum Handel von Wetterdaten zwischen staatlichen und privaten Wetterdienstleistern, Land- und Forstwirtschaftsbetrieben sowie Privatpersonen bietet die Chance, die Prognosequalität zu erhöhen und neue Erlösströme zu generieren.