Daten…der Trend von gestern. Was kommt nach Big Data? Big Data und Analytics! Heute kommt es vor allem darauf an, die vorhandenen Daten auch sinnvoll zu nutzen. Moderne Geschäftsmodelle aus Daten sind DaaS und IaaS. In diesem Zusammenhang liegen Data Thinking und Continous Intelligence im Trend.
Daten – der Trend von gestern
Der Big Data Trend begleitet uns nun schon seit 10 Jahren. Die riesige Vielfalt an Daten schafft uns heute neue Möglichkeiten zur Analyse, Prognose und ermöglicht gar neue Geschäftsmodelle. Methoden aus dem Bereich der Artificial Intelligence machen dies erst möglich. So können mit Daten interne Prozesse verbessert und Produkte, Services und Lösungen angeboten oder basierend auf den Daten ein neues Geschäftsmodell geschaffen werden. Gerade Daten schaffen Unternehmen in der heutigen Zeit einen Wettbewerbsvorteil. Denn umfassende Daten sagen uns, was unsere Kunden sich wünschen und welche Entscheidungen wir treffen sollen. So kann aus den Trends Big Data und Analytics ein Geschäftsmodell werden.
Möchten Sie mehr über Business Model Development oder Data Science erfahren?
⇒ Hier erfahren Sie mehr über unsere Leistungen im Bereich Data Science und Geschäftsmodellentwicklung.
Von Big Data zum Geschäftsmodell
Innovative und nachhaltige Datengeschäftsmodelle sind allgegenwärtig und trotzdem schwer greifbar. Apple, Amazon und Netflix haben alle sehr unterschiedliche Geschäftsmodelle, welche dennoch rund um Big Data aufgebaut sind – sie bieten alle drei ihren Kunden Produkte und Dienstleistungen, die für sie mit hoher Wahrscheinlichkeit relevant sein könnten. So bringen sie ihren Kunden einen Mehrwert, der manchmal noch immer wie Zauberei erscheint. Denn der Weg von Big Data und Analytics zum Geschäftsmodell ist nicht so lang, wie man vielleicht denken mag.
Zwei aufsteigende Geschäftsmodelltypen sind Information-as-a-service und Data-as-a-service. IaaS könnte ein sich entwickelndes Cloud-Geschäftsmodell sein, bei dem ein Unternehmen relevante Informationen mit anderen Unternehmen teilt. Sprich es werden Datentechnologien und Menschen kombiniert, um Betriebsabläufe, Management und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Für Unternehmen, die keine Möglichkeit haben, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, bietet sich das IaaS Modell an. Um hingegen DaaS anzubieten, ist eine Infrastruktur aus Data Science, Engineering, Artificial Intelligence und Schulungseinrichtungen notwendig, um eine Mehrwert zu leisten. Das Geschäftsmodell von DaaS ist typischerweise Abonnement basiert, wobei der Kunde für eine Reihe von ausgewählten Diensten bezahlt. Beispielsweise bieten heutzutage Cloud Service Anbieter fortschrittliche Analyse und Business Intelligence Lösungen an. Um einen echten Anwendungsfall zu nennen: Mit unserem FFG Forschungsprojekt entwickeln wir einen “Predictive” Machine Learning Algorithmus, mit dem es möglich wird, als Unternehmen jeder Größe und in jeder Branche auf der Basis vieler Daten, intelligente Entscheidungen treffen zu können.
Trends in der Datenanalyse – Daten wertvoll machen
Viele Unternehmen scheitern an der sinnvollen Nutzung ihrer Daten, weil entweder die Datenqualität nicht stimmt oder nicht klar ist, welche Daten wozu benutzt werden sollen. Eine geeignete Datenstrategie ist unabdingbar. Um diese festzulegen, liegt Data Thinking im Trend. Mit der Data Thinking Methode können relevante Anwendungsfälle für das Unternehmen identifiziert werden. Erst, nachdem der Anwendungsfall feststeht, wird geschaut, welche Daten und in welcher Qualität sie vorhanden sein müssen. In diesem Zusammenhang sind auch die bereits oben erwähnten Cloud Computing und Business Intelligence Lösungen immer spannender werdende Themen. Denn seit der Pandemie ist es für Unternehmen wichtiger geworden, Speicherplatz und Rechenleistung in eine Cloud auszulagern und daher bietet es sich ebenfalls an, die Cloud auch für andere Services zu nutzen, wie beispielsweise DaaS. Ein weiterer Trend, der bisheriges auf eine ganz neue Ebene bringt, ist Continous Intelligence. Das beschreibt nicht nur den Einbezug von historischen Daten in eine Analyse, sondern zusätzlich das heranziehen von aktuellen und Echtzeitdaten. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Fluss an Daten und Ergebnissen. Weiterhin entwickelt sich durch 5G und andere aufkommende Technologien die Datenanalyse im Bereich IoT weiter voran, welches besonders im Consumer Bereich zu finden ist. Die Zukunft mit unseren Daten bleibt also weiterhin spannend. Wahrscheinlich werden noch mehr Big Data und Analytics Geschäftsmodelle entstehen.