Digitale Geschäftsmodelle

Das Sammeln von Daten und die gezielte Datenauswertung hat in den vergangenen Jahren ganz neue Business-Modelle entstehen lassen. Digitale Geschäftsmodelle boomen. So teilen wir uns mittlerweile Autos, Musik oder Arbeitsplätze. Die Sharing Economy nutzt erhobene Daten, um uns Carsharing, Musikstreaming oder Shared Workspace schmackhaft zu machen. Sie versucht, Angebot und Nachfrage so zusammenzubringen, dass es sich für beide Parteien lohnt: Die Unternehmen verdienen mit massgeschneiderten Angeboten Geld und die Kunden erhalten genau das, was ihnen einen hohen Nutzen bietet.

Grosse Datenmengen hatten Unternehmen schon immer zur Verfügung. In jedem Beratungsgespräch, in jeder Online-Abfrage und in jedem Verkaufsprozess kommen eine Vielzahl an Daten zusammen. Ebenso durch Umfragen oder durch Bewertungen von Produkten, Dienstleistungen oder Reisezielen. Digitale Geschäftsmodelle nutzen diese konsequent und umfassend. Je nach Branche ist es unterschiedlich, was aus der Datenflut gewonnen wird. Die Ideen reichen von neuen Produkten über neue Services bis zu neuen Prozessen.

Vor allem die digitale Transformation hat einen massiven Vorteil mit sich gebracht: «Heute können wir viel schneller auf die Daten zugreifen und sie auswerten», weiss Rolf Bielser, Geschäftsführer der Computare GmbH. Er veranschaulicht dies so: «Früher hatte man eine Information auf einem Post-it-Zettel. Heute ist sie zentralisiert abgelegt und für mehrere Personen gleichzeitig verfügbar.» Das Datenmaterial kann in Zeiten der Digitalisierung somit jederzeit und überall abgerufen werden.

Firmen wie Netflix, Spotify oder Uber, die mit Big Data zum Erfolg gekommen sind, sind zurzeit in aller Munde. Oder Airbnb: Die Plattform stellt eine Verbindung zwischen Wohnungsinhabern und potenziellen Gästen her – und sammelt dabei Unmengen von Daten. So gibt der Gast bereitwillig seine Reisepläne und Vorlieben an eine Unterkunft preis. In der Summe ergeben sich Muster, die Gold wert sein können: So erkennt Airbnb, an welchen Tagen welche Reiseziele und welche Wohnungstypen beliebt sind und kann dadurch die Preise steuern. Daten werden somit durch die clevere Auswertung zu Geld gemacht.

Ein anderes Beispiel eines digitalen Geschäftsmodells ist Amazon: Mittels Datencaching und dem Einsatz von Algorithmen lassen sich Bewegungsmuster erstellen und die Präferenzen eines Kunden genau analysieren. Der freut sich zwar über massgeschneiderte Angebote, allerdings auf Kosten von geringerer Privatsphäre. Denn welche persönlichen Angaben gesammelt und gespeichert werden, bleibt dem Nutzer oft verborgen. Big-Data-Firmen verfügen so über eine Macht, denn sie kennen den User und dessen Vorlieben ganz genau und können dieses Wissen gezielt für sich nutzen. Für Rolf Bielser ist Big Data Fluch und Segen zugleich. Fluch, weil die Transparenz, was mit persönlichen Angaben passiert, oftmals fehlt. Segen, weil schnelle Reaktionszeiten und gezielte Prognosen ermöglicht werden – was beispielsweise im Gesundheitswesen wichtige Faktoren sind.

Digitale Geschäftsmodelle zeichnen sich durch schnelle und agile Prozesse aus, die die Geschäftsziele optimal unterstützen. Trends sind rasch erkennbar und die Reaktionszeiten gering. Dies ist gemäss Rolf Bielser entscheidend, ob digitale Geschäftsmodelle erfolgreich sind oder nicht: «Wer die Kundenbedürfnisse kennt, bringt das Geschäftsmodell weiter. Ein wichtiger Schritt ist dabei, die Daten zu verstehen und Erkenntnisse daraus abzuleiten.» Selbst aus globalem Datenmaterial könne man Rückschlüsse auf das Schweizer Umfeld ziehen. Doch Bielser warnt: «Hinter allen Analysen muss gesunder Menschenverstand stehen. Der Mensch muss die Ergebnisse objektiv anschauen und darf den Tools und Robotern nicht blind vertrauen.» Eine Kontrolle durch Spezialisten ist unumgänglich.

Um grosse Datenmengen gezielt zu analysieren und die Resultate zu verstehen, ist spezifisches Know-how nötig. Der Studiengang zum «Data Scientist NDK HF» am IBAW bietet genau das an: Studierende lernen, Tools und Data-Science-Methoden anzuwenden und Daten so zu verwenden, dass sich für ein Unternehmen wirtschaftliche Vorteile ergeben. So lassen sich neue digitale Geschäftsmodelle entwickeln. Aus Daten wird also Wissen. «Es ist die grosse Kunst, aus Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen», sagt Computare-Geschäftsführer Rolf Bielser. Er ist der Meinung, dass sich nicht der Wert des Datenmaterials verändert hat, sondern was daraus gemacht wird. Gut ausgebildete Data Scientists sind der Schlüssel zum Erfolg.