Datenmonetarisierung: Darum ist warten teurer als starten

Warum eine Datenstrategie unverzichtbar ist 

Ohne eine tragfähige Datenstrategie bleiben die Potenziale von KI und Datenmonetarisierung ungenutzt. Studien zufolge scheitern bis zu 80 Prozent aller KI-Projekte an mangelnder Datenqualität, fehlender Governance und unklaren Verantwortlichkeiten. Eine Datenstrategie ist deshalb das Fundament: Sie sorgt für saubere Daten und klare Prioritäten. 

Sie beinhaltet: 

• Governance und Compliance: klare Regeln zu Datenqualität, Zugriffen und regulatorischen Vorgaben (EU AI Act, NIS-2, DSGVO).
• Organisatorische Verankerung: Führung als Vorbild, datengetriebene Entscheidungen, Befähigung der Mitarbeitenden.
• Technische Basis: sichere, skalierbare Architekturen und modulare Systeme, die flexibel wachsen. 

Nur so wird aus Daten ein Rohstoff, der tatsächlich nutzbar ist. 

Nutzen von Daten und Datenmonetarisierung 

Energiewirtschaft: schlafende Schätze 

In der Energiewirtschaft wird das Spannungsfeld besonders deutlich. Stadtwerke erzeugen tagtäglich riesige Datenmengen: Netzleitstellen, Smart Meter, Markt- und Kundenkommunikation, mobile Instandhaltung oder Sensorik im Bereich der Smart City. Vieles davon liegt jedoch brach, weil die Daten in Silos, also etwa voneinander getrennten Ablagen unterschiedlicher Abteilungen, verwaltet und aufbewahrt werden. Mike Lindenblatt, Vice President Enterprise Transformation bei Materna, bringt es auf den Punkt: 

"Daten sind heute „nicht mehr bloß Kostenfaktor oder Sicherheitsrisiko, sondern Wachstumstreiber, Entscheidungshilfe und Innovationsmotor zugleich.“ 

Monetarisierung bedeutet in diesem Umfeld weit mehr als den Verkauf von Daten. Sie eröffnet interne Effizienzgewinne und neue Geschäftsmodelle wie smarte Tarife und ebnet den Weg für fundiertere Investitionen und datenbasierte Partnerschaften. Oder wie Lindenblatt es formuliert:

„Wer heute in eine Datenstrategie investiert, investiert in Zukunftssicherheit.“ 

Versicherungen: Daten als Vermögenswert 

Auch Versicherungen sitzen auf einem Schatz aus Kundendaten, Vertrags- und Schadensinformationen sowie externen Marktdaten. Richtig genutzt, werden sie zum Schlüssel für Innovation, Effizienzsteigerung und neue Geschäftsmodelle. Wurden diese Daten bislang oftmals als Kosten verursachendes Nebenprodukt operativer Prozesse betrachtet, sind sie mit der richtigen Strategie ein Asset und können bei richtiger Nutzung die Basis für bessere Entscheidungen, effizientere Abläufe und personalisierte Kundenerlebnisse bilden. 

Die Wertschöpfung durch Daten umfasst dabei drei Dimensionen: 

• Prozesseffizienz (etwa durch automatisierte Schadensbearbeitung),
• verbesserte Kundenerlebnisse (z. B. durch Sentiment-Analyse),
• neue Geschäftsmodelle (von Pay-per-Use bis zu datengetriebenen Versicherungsprodukten). 

Gerade Versicherungen sind darauf angewiesen, dass ihre Modelle zur Vorhersage der Zukunft so genau wie möglich sind. Grundlage dafür ist zuallererst eine saubere Datengrundlage. Das können Wetter- und Klimadaten sein, aber auch personenbezogene Kundendaten oder Muster, die dabei helfen, Betrugsversuche frühzeitig zu erkennen. Energiewirtschaft und Stadtwerke wiederum können datengetrieben ihre Netze intelligent überwachen und Versorgungssicherheit gewährleisten. 

Monetarisierung heißt Vielfalt 

Dr. Johannes H. Bondzio, Experte für Datenmonetarisierung bei Materna, weist darauf hin, dass es bei einer Datenstrategie um mehr geht als um Technik: „Datenmonetarisierung ist ein zentraler Baustein moderner Unternehmensstrategien.“ Nicht immer gehe es dabei um direkten Umsatz. Bondzio: 

„Monetarisierung kann auch bedeuten, strategische Werte zu schaffen, die nicht sofort auf Umsatz oder Gewinne einzahlen, aber langfristig die Position des Unternehmens am Markt stärken oder die laufenden Kosten drastisch reduzieren.“ 

Das zeigt sich in konkreten Business Cases: 

• Optimierte Wartungszyklen sparen Kosten und verlängern die Lebensdauer von Anlagen.
• Personalisierte Angebote erhöhen die Kundenbindung.
• Data-Sharing-Plattformen öffnen den Zugang zu neuen Märkten. 

KI als Katalysator 

Oftmals, aber nicht zwingend, ist Künstliche Intelligenz der entscheidende Beschleuniger der Datenmonetarisierung. Studien zeigen: Unternehmen, die KI konsequent einsetzen, können ihre Kosten bis zum Jahr 2035 um mehr als 50 Prozent senken. Ohne KI hingegen drohen erhebliche Mehrkosten, beispielsweise für rar gesäte und somit teure Fachkräfte. 

Der Schlüssel liegt dabei in der Verbindung einer klaren Datenstrategie und einer sicheren KI-Infrastruktur. Dazu gehören definierte Zugriffsrechte, Datenverschlüsselung, Compliance-Strukturen und kontinuierliches Monitoring. Gleichzeitig müssen in der Organisation KI-Kompetenzen und ein abteilungsübergreifender Spirit aufgebaut werden, der Silos aufbricht und Eitelkeiten überwindet. Das macht die konsequente Einführung von KI oder einer Datenstrategie zu einem Projekt für das gesamte Unternehmen – Moderation und Change-Management inklusive. 

Führungssache statt IT-Projekt 

Denn eines ist in allen Branchen gleich: 

„Die Einführung einer KI- oder Datenstrategie ist keine Aufgabe für IT-Abteilungen allein, sondern eine Kernaufgabe der Geschäftsführung“, 

betont Michael Hagedorn. Und Bondzio ergänzt, dass Monetarisierung klare Ziele, Governance-Strukturen und ein Verständnis des Geschäftsmodells voraussetzt: 

„Sind diese Grundlagen geschaffen, sollten Unternehmen mit kleinen QuickWins starten, die ein Momentum erzeugen. Der Erfolg dieser kleinen Projekte wirkt ansteckend, und so wird man nach und nach das Unternehmen fortlaufend modernisieren können.“ 

Der Prozess sei fortlaufend und niemals abgeschlossen, betont der Daten-Experte. 

Doch wann ist der beste Zeitpunkt, um mit einer Datenstrategie zu beginnen? Bondzio hat eine klare Antwort: 

„Warten ist teurer als starten. Der beste Zeitpunkt ist jetzt“.