Seminar ADVANEO Datenmonetarisierung und datenbasierte Geschäftsmodelle

Datenbestände und Analysen werden systematisch in marktfähige oder kooperative Datenprodukte mit nachvollziehbarem Wertbeitrag überführt.

Das Seminar verbindet Use-Case-Auswahl, Datenproduktdesign, Erlös- und Kooperationsmodelle, Preislogik, Datenverträge und Business Case. Direkte Erlöse und indirekte Prozessvorteile werden gleichermaßen bewertet.

Lernziele

• Teilnehmende können wertvolle Daten- und Analysepotenziale identifizieren.
• Teilnehmende können ein klares Datenprodukt mit Zielgruppe und Nutzenversprechen definieren.
• Teilnehmende können passende Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle auswählen.
• Teilnehmende können Preis, Kosten und Wirtschaftlichkeit in Szenarien kalkulieren.
• Teilnehmende können Nutzungsrechte und Servicezusagen in die Angebotslogik integrieren.
• Teilnehmende können einen belastbaren Pilot-Business-Case erstellen.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden
2. Kapitel 2: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern
3. Kapitel 3: Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle auswählen
4. Kapitel 4: Preislogik, Kosten und Wirtschaftlichkeit kalkulieren
5. Kapitel 5: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren
6. Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden

Ein tragfähiger Use Case beginnt nicht mit Technologie, sondern mit einem klaren Problem, beteiligten Rollen, benötigten Daten und messbarem Nutzen.

1. Schritt 1: Ausgangsproblem, betroffene Prozesse und heutige Einschränkungen präzisieren.
2. Schritt 2: Entscheidungen und Handlungen benennen, die durch zusätzliche Daten verbessert werden sollen.
3. Schritt 3: Datenquellen, Datenhalter, Schutzbedarf und Aktualitätsanforderungen aufnehmen.
4. Schritt 4: Nutzenhypothese, Mindestumfang und Abgrenzung des ersten Anwendungsfalls festlegen.
5. Schritt 5: Use Cases nach Wertbeitrag, Machbarkeit, Risiko und Lernpotenzial priorisieren.

Praxisaufgabe: Aus mehreren Ideen wird mit einer Bewertungsmatrix ein belastbarer Start-Use-Case ausgewählt.

Kapitel 2: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern

Ein Datenprodukt benötigt Eigentümerschaft, Serviceziele, Versionierung und klare Regeln für Änderung und Stilllegung.

1. Schritt 1: Zweck, Zielgruppe, Verantwortliche und Wertversprechen des Datenprodukts festlegen.
2. Schritt 2: Quellen, Verarbeitung, Schnittstellen, Qualität und Schutzbedarf dokumentieren.
3. Schritt 3: Freigabe-, Veröffentlichungs- und Änderungsprozess definieren.
4. Schritt 4: Nutzung, Qualität, Kosten und Rückmeldungen im Betrieb überwachen.
5. Schritt 5: Migration, Ablösung und Stilllegung mit betroffenen Nutzern koordinieren.

Praxisaufgabe: Für ein Datenprodukt wird ein Lebenszyklusmodell vom Entwurf bis zur Außerbetriebnahme aufgebaut.

Kapitel 3: Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle auswählen

Wertschöpfung kann durch Verkauf, Lizenzierung, Abonnement, nutzungsabhängige Vergütung, gemeinsame Services oder indirekte Prozessvorteile entstehen.

1. Schritt 1: Direkte Erlöse, Kosteneinsparungen, Risikoreduktion und Netzwerkeffekte unterscheiden.
2. Schritt 2: Geeignete Erlös- und Kooperationsmodelle je Datenprodukt und Nutzergruppe auswählen.
3. Schritt 3: Exklusivität, Nutzungsumfang, Qualität, Aktualität und Service als Werttreiber bewerten.
4. Schritt 4: Anreizsysteme für Datenanbieter, Betreiber und Datennutzer ausbalancieren.
5. Schritt 5: Pilotmodell mit klaren Annahmen und Skalierungsoptionen formulieren.

Praxisaufgabe: Mehrere Monetarisierungsmodelle werden für denselben Datenservice wirtschaftlich und strategisch verglichen.

Kapitel 4: Preislogik, Kosten und Wirtschaftlichkeit kalkulieren

Eine belastbare Preislogik berücksichtigt Bereitstellungskosten, Marktwert, Nutzungsintensität, Risiko und gewünschtes Verhalten im Ökosystem.

1. Schritt 1: Fixe und variable Kosten der Datenerzeugung, Aufbereitung, Bereitstellung und Governance erfassen.
2. Schritt 2: Preisanker aus Nutzen, Alternativkosten, Marktvergleich und Zahlungsbereitschaft ableiten.
3. Schritt 3: Pauschale, Abonnement, Pay-per-Use und gestaffelte Modelle rechnen.
4. Schritt 4: Rabatte, Mindestmengen, Serviceklassen und Partnerbeiträge abbilden.
5. Schritt 5: Deckungsbeitrag, Break-even und Sensitivität in mehreren Nutzungsszenarien prüfen.

Praxisaufgabe: Für ein Datenangebot wird ein Preisblatt mit Kostenmodell und Szenariorechnung entwickelt.

Kapitel 5: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren

Datenverträge verbinden Nutzungsrechte, Pflichten, Qualität, Service und Haftungsgrenzen. Im Seminar steht die fachlich-technische Struktur im Vordergrund, nicht die Rechtsberatung.

1. Schritt 1: Vertragsgegenstand, Rollen, Datenumfang und zulässige Zwecke eindeutig beschreiben.
2. Schritt 2: Qualitätsmerkmale, Aktualität, Verfügbarkeit und Support als Leistungszusagen formulieren.
3. Schritt 3: Lizenz-, Vergütungs-, Laufzeit-, Änderungs- und Beendigungsregeln strukturieren.
4. Schritt 4: Technische Vertragsverhandlung und organisatorische Freigabe aufeinander abstimmen.
5. Schritt 5: Nachweise, Protokolle und Eskalationswege für Abweichungen festlegen.

Praxisaufgabe: Ein fachliches Datenvertragsmuster wird anhand eines konkreten Angebots ausgefüllt und geprüft.

Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln

Ein Datenprojekt benötigt eine belastbare wirtschaftliche Begründung. Nutzen, Kosten, Risiken und Abhängigkeiten werden transparent und überprüfbar zusammengeführt.

1. Schritt 1: Direkte und indirekte Nutzenkomponenten mit verantwortlichen Messgrößen definieren.
2. Schritt 2: Einmalige und laufende Kosten für Technik, Daten, Partner, Governance und Betrieb erfassen.
3. Schritt 3: Risiken, Annahmen und Sensitivitäten in Szenarien dokumentieren.
4. Schritt 4: Kennzahlen für Adoption, Datenqualität, Prozesswirkung und Wirtschaftlichkeit festlegen.
5. Schritt 5: Entscheidungsvorlage mit Mindestkriterien für Pilot, Skalierung oder Abbruch erstellen.

Praxisaufgabe: Für einen priorisierten Use Case wird eine kompakte Investitions- und Freigabevorlage ausgearbeitet.

Praxisfall

Ein vorhandener Datenbestand wird als Datenprodukt positioniert. Zielgruppe, Nutzen, Vertragsmodell, Preis, Kosten, Risiken und Pilotentscheidung werden ausgearbeitet.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Geschäftsentwicklung
• Produktmanagement
• Data Product Owner
• Innovation
• Controlling
• Vertrieb datenbasierter Leistungen
• Data Governance

Voraussetzungen

• Grundverständnis eigener Datenbestände und Kundenprozesse
• keine vertieften Programmierkenntnisse erforderlich