Artificial Intelligence (AI)Data Marketplace

Datenprodukte & Datenmarktplätze: Wer Daten nicht wirtschaftlich nutzt, verschenkt Potenzial

Warum jetzt die Zeit ist, Daten als handelbares Wirtschaftsgut zu denken

Daten waren lange ein Nebenprodukt operativer Systeme. Heute entwickeln sie sich zunehmend zu einem eigenständigen Wirtschaftsgut. Mit dem Aufkommen von Datenprodukten und Datenmarktplätzen beginnt eine neue Phase der datenbasierten Wertschöpfung. Doch wer Daten nicht nur konsumieren, sondern strategisch einsetzen und wirtschaftlich steuern möchte, braucht ein tragfähiges Zusammenspiel aus inhaltlicher Relevanz, organisatorischer Verantwortung und technologischer Plattform.

Wer Daten als Produkt denkt, schafft nicht nur Transparenz und Wiederverwendbarkeit, sondern legt das Fundament für nachhaltige Datenstrategien, neue Geschäftsmodelle und datenbasierte Wertschöpfung.

Steffen VIerkorn
Gründer und Geschäftsführer
QUNIS

Strukturierter Nutzen statt zufälliger Verfügbarkeit

Datenprodukte entfalten ihren Wert nicht durch bloße Existenz, sondern durch ihren konkreten Beitrag zur Wertschöpfung. Entscheidend ist, ob sie Prozesse verbessern, Entscheidungen fundieren oder Produkte erweitern. Der Schlüssel liegt darin, Datenangebote so zu gestalten, dass sie tatsächlich einen messbaren Unterschied machen. Damit das gelingt, müssen Inhalte und Zielgruppen sauber aufeinander abgestimmt sein. Wer sind die Nutzerinnen und Nutzer eines Datenprodukts? Welchen Zweck erfüllt es? Welche Entscheidungen oder Abläufe werden dadurch besser, schneller, verlässlicher?

Gleichzeitig braucht jedes Datenprodukt eine klare Verantwortung. Die Rolle des Data Product Owners wird dabei zentral. Sie verbindet technisches Verständnis mit fachlicher Nähe und unternehmerischem Denken. Der Data Product Owner ist verantwortlich für Qualität, Nutzen, Weiterentwicklung und Kommunikation – und damit für die tatsächliche Wirksamkeit des Produkts über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Datenprodukte brauchen Relevanz und Verantwortung

Inhaltlicher Mehrwert Daten werden zu einem strukturierten Angebot mit konkretem Nutzenversprechen für eine definierte Zielgruppe.

Klare Zuständigkeiten, wie jedes andere Produkt auch muss ein Datenprodukt verantwortet, gepflegt und weiterentwickelt werden.

Datenmarktplätze sind der Hebel zur Skalierung

Datenprodukte sind die Inhalte – Datenmarktplätze das Betriebssystem dahinter. Ihre Aufgabe: Ordnung schaffen, Transparenz ermöglichen, Nutzung skalieren. Datenmarktplätze sind sozusagen die notwendige Infrastruktur, um Datenprodukte zugänglich, verständlich und steuerbar zu machen, und zwar intern wie extern.

Nach dem Vorbild klassischer Plattformen machen Datenmarktplätze sichtbar, was verfügbar ist, unter welchen Bedingungen es genutzt werden darf und wie sich die Angebote unterscheiden. Ähnlich wie im Onlinehandel lassen sich hier Datenprodukte oder auch Datenangebote suchen, vergleichen und nutzen – inklusive Beschreibung, Metadaten, Nutzungsbedingungen und Datenverträgen.

Die Data Contracts sind dabei ein zentraler Baustein. Die formellen Vereinbarungen regeln, was ein Datenprodukt leistet, welche Qualität und Aktualität es bietet, wer Support liefert und wie mit Änderungen umgegangen wird. Erst solche Verträge ermöglichen es, dass Daten professionell bereitgestellt und verlässlich konsumiert werden können, ähnlich wie bei anderen digitalen Produkten oder Services.

Ein gut aufgesetzter Marktplatz bringt Ordnung, Klarheit und Skalierbarkeit. Er erleichtert das Finden von Datenprodukten, schafft Vergleichbarkeit und etabliert verbindliche Standards – nicht nur für die Bereitstellung, sondern auch für die Nutzung und Weiterentwicklung.

Steffen VIerkorn
Gründer und Geschäftsführer
QUNIS

Von der Effizienz zur Monetarisierung: So werden Daten zum Wirtschaftsgut

Viele Unternehmen starten ihre Datenreise mit Effizienzgewinnen. Ein besseres Reporting, automatisierte Abläufe, reduzierte Kosten. Das ist naheliegend, aber nicht das Ende der Möglichkeiten. Wer weiterdenkt, erkennt das Potenzial für datenbasierte Erlösmodelle. Denn langfristig entsteht der größere Hebel dort, wo Daten auch zur Entwicklung neuer Produkte, Services oder Plattformmodelle beitragen.

In datengetriebenen Branchen wie Maschinenbau, Logistik oder Energie beobachten wir bereits jetzt eine zunehmende Kommerzialisierung von Daten. Immer mehr Unternehmen bieten ihre Daten in Form von Datenprodukten über Marktplätze an, erschließen neue Erlösmodelle und erweitern ihr Angebotsspektrum.

Zudem lassen sich Daten auch innerhalb von Organisationen strategisch weiter nutzen – etwa über interne Verrechnung, Anreizsysteme oder Zielvereinbarungen. Datenbereitstellung wird so zur echten Leistung, die gesteuert, gefördert und verantwortet werden kann. Unternehmen, die Daten als Wirtschaftsgut betrachten, schaffen so eine völlig neue Ebene der Wertschöpfung.

Künstliche Intelligenz als Enabler für Qualität und Skalierbarkeit

Der Einsatz von AI-Technologien eröffnet zudem viele neue Möglichkeiten, um Datenprodukte robuster und skalierbarer zu gestalten. Generative AI kann zum Beispiel Metadaten automatisch ergänzen, Produkte beschreiben oder Klassifikationen intelligent erzeugen. Machine Learning und andere Verfahren unterstützen die Qualitätssicherung – etwa durch Anomalieerkennung oder die Überwachung von Aktualität und Konsistenz.

Der Einsatz von AI sollte dabei gezielt erfolgen. Es geht nicht um pauschale Automatisierung, sondern um sinnvolle Unterstützung entlang der Produktstrategie. Unternehmen, die hier klar priorisieren, stärken nicht nur die Qualität ihrer Datenprodukte, sondern auch das Vertrauen ihrer Nutzer.

Bewusste Data Governance und Change Management bilden das Fundament

Datenmarktplätze und Datenprodukte funktionieren nicht im luftleeren Raum. Was hier häufig unterschätzt wird, sie sind kein reines Technikthema, sie verändern vielmehr Verantwortlichkeiten, Rollenbilder und Entscheidungswege. Deshalb braucht es von Anfang an klare Spielregeln: Wer darf was bereitstellen, wer konsumieren, wer entscheidet über Qualität, Zugriff und Haftung?

Eine tragfähige Data Governance schafft hier den Rahmen. Sie sorgt für Compliance, aber auch für Vertrauen, intern wie extern. Data Governacne ist dabei jedoch kein Selbstzweck und darf kein bürokratischer Klotz sein. Sie muss sich vielmehr an realen Anwendungsfällen orientieren und mit ihnen wachsen. Aus der Strategie abgeleitet, in Prozesse übersetzt und durch Rollen geformt, wird sie zur tragenden Struktur für datengetriebene Zusammenarbeit.

Erfolgreiche Unternehmen verankern diese Prinzipien nicht top-down, sondern über konkrete Use Cases, in denen Governance erlebbar wird. Parallel braucht es gezieltes Change Management: Nur wenn Menschen verstehen, warum sich ihr Umgang mit Daten verändert – und welchen Beitrag sie leisten können – entsteht eine Kultur, in der Daten als Unternehmenswert verstanden und aktiv genutzt werden.

Wer Daten nur bereitstellt, betreibt Informationslogistik. Wer Daten als Produkt denkt, schafft eine völlig neue Ebene der Wertschöpfung.

Steffen Vierkorn
Gründer und Geschäftsführer
QUNIS

Der richtige Zeitpunkt für Datenstrategien, Produkte und Marktplätze ist jetzt!

Datenmarktplätze und datenbasierte Geschäftsmodelle sind keine ferne Vision. Sie sind die logische nächste Stufe für Unternehmen, die mehr wollen als interne Effizienzgewinne. Der Wandel hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen gelingt jedoch nicht über Technologie allein. Was Sie brauchen, ist eine klare Strategie, strukturierte Prozesse und die Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen. Datenprodukte und Datenmarktplätze sind keine Zukunftsmusik, sondern ein praktikabler Hebel für unternehmerischen Fortschritt. Wer sie richtig einsetzt, schafft Verbindlichkeit, Relevanz und neue Geschäftspotenziale.

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