Monetarisierung von technischen Daten

Table of Contents

1. Frontmatter

2. Kapitel 1. Monetarisierung von Daten am Beispiel von Fertigungsmaschinen

   Grundlagen, Herausforderungen und Potenziale Daniel Trauth

   Zusammenfassung

   Der Vision der Industrie 4.0 folgend, werden Maschinen digitalisiert und untereinander sowie mit Software-Systemen vernetzt. Trotz der erwarteten Potenziale und der Popularität der Thematik, stehen Unternehmen in der Praxis vor der Herausforderung echte monetäre Mehrwerte zu erzielen. Dieser Buchbeitrag erläutert charakteristische Probleme, welche die Monetarisierung von Maschinendaten innerhalb sowie außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen erschweren. Weiterhin wird ein Framework zur schrittweisen Umsetzung einer Datenmonetarisierung vorgestellt. Abschließend werden Fallbeispiele skizziert, die zusammen mit Experten aus der industriellen Praxis entwickelt wurden, um die Vorteile von zuvor beschriebenen Monetarisierungsstrategien zu untersuchen und zu belegen.

3. Rechtliche Aspekte der Datenmonetarisierung

   1. Frontmatter

   2. Kapitel 2. Datenmonetarisierung im Recht

      Nutzungs- und Kommerzialisierungsrechte Walter Frenz

      Zusammenfassung

      Die Monetarisierung von Daten hat einen maßgeblichen rechtlichen Bezug: Die Verfügungsmacht über die Daten erlangt derjenige, der sie dominant verarbeitet. Daher ist bei Aufträgen im Rahmen der Digitalisierung sorgfältig darauf zu achten, klar zu vereinbaren, wer hinterher die Daten nutzen und sie weitergeben darf – der Auftraggeber, der sich eine Softwarelösung entwickeln und installieren lässt, oder aber das Softwareunternehmen als Auftragnehmer. Hat dieses eine marktbeherrschende Stellung, muss es seine Dienstleistungen zur Verfügung stellen, wenn auch nur gegen angemessenes Entgelt; dieses darf aber nicht prohibitiv ausfallen. Dabei gilt das Prinzip der gemeinsamen Wertschöpfung, wenn eine gemeinsame Entwicklung erfolgt. Solche Kooperationen sind wettbewerbsrechtlich zulässig, um neue Entwicklungen voranzubringen. Kartellrechtliche Grenzen ergeben sich auch für den Austausch von Informationen.

   3. Kapitel 3. Monetarisierung von technischen Daten am Beispiel von technischen Beschäftigtendaten

      Grundlagen, Herausforderungen und Potenziale Inka Müller-Seubert

      Zusammenfassung

      Mit zunehmender Digitalisierung der Arbeit steigt auch die Anzahl von für den Arbeitgeber verfügbaren technischen Beschäftigtendaten. Aus arbeitsrechtlicher Sicht sind in diesem Zusammenhang vor allem Leistungs- und Verhaltensdaten bedeutsam, da sie als Grundlage für Leistungs- bzw. Verhaltenskontrollen herangezogen werden können. Aus diesen Kontrollen wiederum kann der Arbeitgeber dann unter Umständen Konsequenzen in Bezug auf den Inhalt und/oder den Fortbestand des Beschäftigungsverhältnisses ziehen. Dieser Buchbeitrag erläutert, unter welchen Voraussetzungen der Arbeitgeber technische Beschäftigtendaten verarbeiten darf und welche Bedeutung in diesem Zusammenhang Monetarisierungsanreizen zukommt. Zudem werden rechtliche Herausforderungen im Zusammenhang mit der Monetarisierung von Beschäftigtendaten und Lösungsansätze dazu aufgezeigt. Schließlich werden Fallbeispiele sowohl für technische Beschäftigtendaten als auch für wirtschaftliche Vorteile, welche dem Beschäftigten als Gegenleistung für die Einwilligung in die Datenverarbeitung angeboten werden können, genannt.

   4. Kapitel 4. Die Einzel- und Gesamtvollstreckung Blockchain-basierter Vermögenswerte (Crypto-Assets)

      Eine Analyse der Vollstreckbarkeit von Blockchain-basierten Crypto-Assets de lege lata – alles kein Problem? Alexander Bauer

      Zusammenfassung

      Die Blockchain-Technologie ist auf dem Vormarsch. Während die Gesamtmarktkapitalisierung von Blockchain-basierten Crypto-Assets immer weiter ansteigt, setzen auch Unternehmen vermehrt auf Blockchain-basierte Applikationen, etwa bei intelligenten Pay-Per-Use-Systemen. Durch sie können zum Beispiel Micropayments effizient durch eigens hierfür auf der jeweiligen Blockchain-Applikation implementierten Token durchgeführt werden, welche im Bedarfsfall wiederum in Fiatwährung umgetauscht werden können. Insoweit sich immer mehr Vermögen in Blockchain-basierten Crypto-Assets ansammelt, gewinnt die Frage steigende Relevanz, wie sich diese neuartigen Vermögenswerte in der Einzel- und Gesamtvollstreckung verhalten. Im Beitrag werden diese Fragen analysiert und aufgezeigt, wo das Zivilprozessrecht und die Insolvenzordnung de lege lata nicht fähig sind, die effektive und umfassende Einzel- und Gesamtvollstreckung von Blockchain-basierten Crypto-Assets zu gewährleisten. Diese Ergebnisse sollen den rechtlichen Diskurs anreizen und den Gesetzgeber dazu auffordern, die aufgezeigten rechtlichen Hindernisse de lege ferenda abzubauen.

4. Betriebswirtschaftliche Aspekte der Datenmonetarisierung

   1. Frontmatter

   2. Kapitel 5. Schweigen ist Silber, Reden ist Gold: Der Nutzen von Machine-Learning und Textanalysen in der Finanzwirtschaft

      Wolfgang Breuer, Anthony Haake, Manuel Hass, Eric Sachsenhausen

      Zusammenfassung

      Die im Rahmen der fortlaufenden Digitalisierung steigende Datenkomplexität fordert auch die Finanzwirtschaft heraus. Bisherige manuelle Fallbearbeitungen und (simple) statistische Modelle stoßen hier schnell an ihre Grenzen, sodass der Einsatz neuer Technologien unumgänglich scheint. Neben der Analyse statistischer Zusammenhänge aus Kennzahlen zum Zweck der Identifizierung von Trends stellt vor allem die Text- und Sprachanalyse einen essenziellen Baustein dar. Im folgenden Kapitel dieses Buches werden dabei nach einem kurzen Überblick über Nutzungsbeispiele zunächst der aktuelle Forschungsstand sowie generelle Anwendungsfelder von Machine-Learning in der Finanzwirtschaft dargestellt. Anschließend wird das prominente Instrument der Textanalyse im Detail erläutert und neben der Durchführung und Methodik auch auf den Nutzen für Forschung und Praxis eingegangen.

   3. Kapitel 6. Monetarisierung von maschinengenerierten Onlinedaten – Branchenübergreifende Chancen und Herausforderungen

      Malte Brettel, Thorsten Beule, Markus Rey, Nathalie Huber

      Zusammenfassung

      Unternehmen können in der heutigen Zeit mithilfe von fortgeschrittenen Formen der Datenanalyse Erkenntnisse erzielen, die sich unmittelbar in Wettbewerbsvorteile umsetzen lassen. Ermöglicht wird dies insbesondere durch eine exponentiell zunehmende Menge an maschinengenerierbaren Onlinedaten sowie verbesserte Möglichkeiten der Verknüpfung und Verarbeitung von Daten. Eine solide und zugleich adaptierbare Infrastruktur zur Datensammlung und -speicherung stellt folglich eine der relevantesten Säulen für wirtschaftlichen Erfolg in den kommenden Jahrzehnten dar. Dieses Kapitel beleuchtet die relevantesten internen und externen Datenquellen für Unternehmen aus einer betriebswirtschaftlichen Sicht: Welche Besonderheiten bestehen? Welcher Mehrwert kann generiert werden? Welche Trends lassen sich erkennen? Insbesondere wird darauf eingegangen, inwieweit maschinengenerierte Onlinedaten dazu beitragen können, Kundengruppen zu segmentieren, konkrete Zielgruppen adäquater zu adressieren und gewonnene Kunden enger an das Unternehmen zu binden. Zudem sollen Chancen im Hinblick auf Optimierungen des Produktportfolios, verbessertes Qualitätsmanagement und effiziente Ressourcenplanung aufgegriffen werden.

   4. Kapitel 7. Monetäre Bewertung von Daten im Kontext der Rechnungslegung

      Ansätze zur Datenbilanzierung Hannah Stein, Wolfgang Maaß

      Zusammenfassung

      Daten gehören zu den wertvollsten immateriellen Vermögensgegenständen unserer Zeit. Obwohl Unternehmen beiläufig massenhaft Daten mit hohen potenziellen Werten sammeln, werden diese Vermögenswerte in der Regel nicht in der Unternehmensbilanz abgebildet. Dieser Beitrag erläutert bestehende Probleme im Kontext der Bewertung und Bilanzierung von Daten, die sich aus der spezifischen Beschaffenheit von Daten ergeben. Hierzu werden die besonderen Eigenschaften von Daten bestehenden Bewertungsansätzen aus der Rechnungslegung gegenübergestellt. Darauf basierend werden Vorschläge zur Modifikation bestehender Bewertungsmethoden abgeleitet und exemplarisch auf eine Datenbank angewandt. Abschließend werden Perspektiven für die Datenbewertung und -bilanzierung skizziert.

   5. Kapitel 8. Was kostet den deutschen Mittelstand die digitale Transformation? – Überlegungen zu Datenprodukten, Geschäftsmodellen und zur Plattformökonomie

      Fred Jopp, Andreas Weiss

      Zusammenfassung

      In der Industrie findet ein grundlegender Wandel in der Wertschöpfung statt. Wer früher Produkte fertigte, bietet heute hybride Lösungen mit (zu-)buchbaren Dienst- und Serviceleistungen an. Im Maschinenbau ist dieses Geschäftsmodell bereits als „Machine-as-a-Service“ bekannt, es lässt sich auf viele Bereiche übertragen. Statt des Verkaufs von Industrieanlagen erfordert dies die vollständige Nutzung des firmeninternen Service-Wissens (z. B. Konstruktionswissen über die Maschine, anstehende Einsätze und Wartungsaufgaben, optimale Maschinenkonfigurationen und das Wissen über fortlaufenden Verschleiß), um den Kunden die vertraglich zugesicherte Verfügbarkeit oder den Energie- und Material-effizienteren Betrieb garantieren zu können. Wir skizzieren die hochkompetitive Ausgangssituation für den deutschen Mittelstand, erläutern Grundlagen und Anwendungsbeispiele solcher Betreibermodelle und führen mit Service-Meister und GAIA-X zwei Leuchtturm-Forschungsprojekte vor, die sich vorgenommen haben, den deutschen Mittelstand bei seinem Weg in die Zukunft 4.0 mit KI-basierten Ansätzen zu Serviceplattformen zu unterstützen.

   6. Kapitel 9. Strategien der Datenmonetarisierung in produzierenden Unternehmen

      Sechs Möglichkeiten zur zahlungswirksamen Nutzung von Daten Günther Schuh, Christoph Kelzenberg, Julian Boshof, Tim Graberg, Tim Ochel

      Zusammenfassung

      Eine Vielzahl produzierender Unternehmen optimiert – teilweise bereits seit Jahren – ihre internen Wertschöpfungsprozesse durch die Nutzung von Daten. Für die zahlungswirksame Monetarisierung von Daten existieren heutzutage allerdings nur ganz wenige Beispiele in der Produktionstechnik. Die wichtigsten daten- und monetarisierungsspezifischen Schwierigkeiten, an denen eine Umsetzung scheitert, werden im Beitrag einleitend erläutert. Zentraler Bestandteil dieses Beitrags sind allerdings die sechs Strategietypen der Datenmonterariserung, die sich bzgl. Individualisierungsgrad und Datendichte unterscheiden. Die detaillierten Erläuterungen zu den einzelnen Strategietypen sowie ein reales Praxisbeispiel liefern eine Orientierung für die (mögliche) Umsetzung zahlungswirksamer Datenmonetarisierung im eigenen Unternehmen.

5. Informationstechnische Aspekte der Datenmonetarisierung

   1. Frontmatter

   2. Kapitel 10. End-to-End-Architekturen zur Datenmonetarisierung im Industrial Internet of Things (IIoT)

      Konzepte und Implementierungen Christoph F. Strnadl

      Zusammenfassung

      Das Wertschöpfungspotenzial des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT), also des Verbindens arbiträrer Objekte mit dem Internet, liegt im Aufschließen und in der nutzenstiftenden Verarbeitung der circa 80 Zettabyte (1 ZB = 10²¹ Bytes) an Daten, die von den voraussichtlich 40 Mrd. IoT-Endpunkten produziert werden (Prognose für 2025). Dieser Beitrag behandelt die informationstechnischen Voraussetzungen, die es herzustellen gilt, um dieses Potenzial realisieren zu können. Die Quantität und Heterogenität der besonders im Industrial IoT (IIoT) anzutreffenden Geräte und Maschinen der Industrie bedingen dabei den Einsatz einer typischerweise Cloud-basierten IoT-Plattform zur logischen Bündelung und zum effizienteren Management dieser im Industriekontext unvermeidbaren Komplexität. Stringente nicht-funktionale Anforderungen besonders im Hinblick auf (niedrige) Latenz, (hohe) Bandbreite, Zugang zu großen Rechenkapazitäten sowie Sicherheits- und Vertraulichkeitsaspekte bedingen in der Folge den Einsatz von intermediären IoT-Gateways verschiedenster funktionaler Ausprägungen im Edge-Kontinuum zwischen IoT-Endpunkten und IoT-Plattform in der Cloud. Dies wird an Hand zweier Praxisfälle aus der Perspektive einer Komponentenarchitektur illustriert. Schließlich argumentieren wir, dass dieses klassische Konzept von IoT-Projekten strategisch in Richtung Applikationsintegration (Stichwort: IT/OT-Integration) und API-Management erweitert und über eine Integrations- bzw. API-Management Plattform an die IoT-Plattform angekoppelt werden muss, um im Rahmen eines End-to-End-Verständnisses von IoT/IIoT dem innovationsstiftenden Transformationscharakter von Industrie 4.0 gerecht zu werden.

   3. Kapitel 11. Die Technologie IOTA als offene Infrastruktur für Mikrozahlungen, IoT-Kommunikation, und weltweite digitale Sicherheit

      Holger Köther

      Zusammenfassung

      Das Wachstum des Internet of Things (IoT) schreitet weiterhin mit großen Schritten voran. Durch kostengünstigere, energieeffiziente und langlebige Geräte, die gleichzeitig always on sind, entsteht gerade eine neue Art der digitalen Kartographie unserer Umgebung, aber auch unserer Lebensweise. Bereits heute erheben wir gigantische Datenmengen, welche automatisierte Entscheidungen ermöglichen und damit nicht nur die Informationsgrundlage für neue Geschäftsmodelle bilden, sondern zukünftig zielgerichtete Interaktionen zwischen Maschinen („economy of things“) ermöglichen. Ein Grundstein, um diese Datenflut zu beherrschen und um Identitäts- und Maschinendaten manipulationssicher vor Missbrauch zu schützen stellt die neuartige Technologie IOTA dar. Als hochskalierbare und öffentlich frei verfügbare Infrastruktur zur Datenerfassung, -teilung und -monetarisierung wird IOTA von einem weltweiten Team entwickelt, um Milliarden an Personen, Organisationen und Geräten sicher und geschützt mit einander zu verbinden.

   4. Kapitel 12. Data Notary – auditierbare Daten als Monetarisierungsgrundlage

      Leitfaden für Design und Architektur von Data Notary Services Patrick Lamplmair, Simon Pfeifhofer, Benedikt Berger

      Zusammenfassung

      Daten sind der digitale Rohstoff für jegliche Anwendungen und Services, welche in weiterer Folge auf eine direkte oder indirekte Monetarisierung abzielen. Der Anteil am Unternehmenserfolg und den zuordenbaren Einnahmequellen steigt dabei meist mit dem Grad der Digitalisierung, dem Grad der Vernetzung sowie dem Anwendungs- und Serviceportfolio. Aufgrund dieser Tatsachen sollte die Schaffung einer belastbaren und auditierbaren Datenbasis eine zentrale Rolle einnehmen. Eine auditierbare Datenbasis kann dabei als Qualitätssiegel sowie in weiterer Folge als eine Wertsteigerung des Datenportfolios betrachtet werden. Dieses Kapitel erläutert, wie Daten durch die Anwendung von Distributed Ledger Technologien und darauf aufbauenden Data Notary Services, zu einer auditierbaren Monetarisierungsgrundlage werden können. Nach der Erläuterung der technischen Grundlagen und der Anforderungen, wird eine Architektur für Data Notary Services vorgeschlagen und deren einzelne Elemente werden erklärt. Abschließend werden durch ein Praxisbeispiel aus dem Bereich Equipment-as-a-Service die Erkenntnisse und Vorteile durch den Einsatz eines Data Notary Services skizziert.

   5. Kapitel 13. Sichere, verifizierbare Objektidentitäten als Wegbereiter für Wertschöpfung in Verteilten Netzwerken

      Kai Hendrik Wöhnert, Sven-Jannik Wöhnert, Volker Skwarek

      Zusammenfassung

      Mit der Verbreitung von Internet-of-Things (IoT) Netzwerken wächst ebenso der Bedarf an Mechanismen, um den Sicherheitsanforderungen zu genügen. Eine Herausforderung, der sich in diesem Beitrag angenommen wird, ist das Verwalten des Zugriffs von IoT Geräten auf Daten. Es wird eine Lösung aufgezeigt, in der in einem Zusammenspiel aus Cloud, Fog und Dust die sich verändernden Identitäten von IoT Geräten feststellt und die Daten des Systems vor unberechtigten Zugriffen geschützt werden. Dieses Identitätsmanagement kann Grundlage für verschiedene Anwendungsfälle sein. Anhand von den zwei Fallbeispielen „verifizierter Ersatzteile“ und „dynamische Zonen zur Einfahrtbeschränkung von Fahrzeugen“ wird gezeigt, dass Objektidentitäten Grundlage für Monetarisierung sein können.