Datengutachten

Regulierung der Datenbewirtschaftung

(der Umgang mit Daten und Algorithmen wird mit Hochdruck reglementiert)

So wie der Umgang mit den Produktionsfaktoren Boden, Arbeit und Kapital bereits umfassend normiert ist, sind die politischen Entscheidungsträger dabei auch den Produktionsfaktor Daten und Algorithmen umfassend zu regeln. Dabei gilt die Europäische Union weltweit als Vorreiter:

• Grundlage für die Europäische Union ist eine EU-Datenstrategie. Sie hat das Ziel, die EU weltweit an die Spitze einer, Achtung, datengesteuerten Gesellschaft zu bringen. Der Zugang zu Daten und die Fähigkeit sie zu nutzen, wird als Grundlage für Innovation und Wachstum erachtet. Deshalb soll ein Markt für Daten geschaffen werden, um für Unternehmen, Forschende und öffentliche Verwaltungen eine EU-weite und branchenübergreifende Datenweitergabe zu ermöglichen.

Die Vorteile datengetriebener Innovationen werden insbesondere in der personalisierten und präzisen Medizin, der verbesserten Mobilität, der optimierten Politikgestaltung sowie modernen öffentlichen Diensten gesehen. Durch Stauvermeidung dank Echtzeit-Navigation können bspw. bis zu 730 Millionen Stunden eingespart werden, was dem Gegenwert von etwa 20MilliardenEuro Arbeitskosten entspricht. Dies geschieht nicht aus Selbstlosigkeit, sondern um die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit der Europäischen Union zu erhalten.

• Mit dem Europäischen Daten-Gesetz (EU Data-Act) vom 23. Juni 2023 wurden erste Regeln über den fairen Zugang zu Daten und deren Nutzung getroffen. Insbesondere werden Regeln für die Nutzung von Daten festgelegt, die von Internet of Things (IoT)-Geräte generiert werden. Benutzer von Objekten oder Geräten glauben im Allgemeinen, dass sie volle Rechte an den von ihnen erzeugten Daten haben sollten. Tatsächlich sind diese Rechte oftmals unklar. Das Datengesetz wird mehr Daten zum Nutzen von Unternehmen, Bürgern und öffentlichen Verwaltungen durch eine Reihe von Maßnahmen zur Verfügung stellen.

• Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) regelt die Verarbeitung personenbezogenen Daten die meisten Verantwortlichen, sowohl private wie öffentliche, EU-weit vereinheitlicht werden. Dadurch soll einerseits der Schutz personenbezogener Daten innerhalb der Europäischen Union sichergestellt, und andererseits der freie Datenverkehr innerhalb des Europäischen Binnenmarktes gewährleistet werden. Sie regelt jedoch keine Daten, die sich nicht mehr auf eine einzelne Person zurückführen lassen. Tatsächlich ist es so, dass es bei Massedaten gar nicht mehr auf den Einzelfall ankommt, sondern dass das Datensystem getrost die personenspezifischen Daten vergessen darf, sich jedoch das Genre merkt. Ob ein Produkt später von Meier, Müller oder Schulze gekauft wird, ist vollkommen egal.

• Das KI-Gesetz (AI-Act) ist ein weiterer wichtiger Bestandteil der EU-Digitalisierungsstrategie. Es regelt den Einsatz von künstlicher Intelligenz innerhalb der EU und gilt weltweit als das erste umfassende KI-Gesetz. Danach unterliegen KI-Systeme, die ein hohes Risiko für die Gesundheit und Sicherheit oder für die Grundrechte natürlicher Personen darstellen, den Produktsicherheitsvorschriften der EU, oder müssen gegebenenfalls in einer EU-Datenbank registriert werden. KI-Systeme mit hohem Risiko sind vor ihrer Markteinführung und während ihres gesamten Lebenszyklus zu bewerten. Generative Foundation-Modelle wie ChatGPT müssen zusätzliche Transparenzanforderungen erfüllen, einschließlich der Offenlegung, wie der Inhalt durch KI generiert wurde. Das Modell muss so gestaltet sein, dass die Erzeugung illegaler Inhalte verhindert wird. Außerdem müssen Zusammenfassungen urheberrechtlich geschützter Daten veröffentlicht werden, die für das Training verwendet wurden. Das Gesetz ist soweit im Verfahren, dass es im Jahre 2024 in Kraft treten kann.

• Mit den 11 Geboten für KI, offiziell die "Internationalen Leitprinzipien für Organisationen, die fortschrittliche KI-Systeme entwickeln“, haben die sieben führenden Industriestaaten (G7) im Oktober 2023 Grundregeln für alle Akteure aufgestellt, die KI entwickeln oder nutzen. Die USA, Großbritannien und Japan stehen, anders als die EU-Mitgliedsländer, einer Regulierung der künstlichen Intelligenz skeptischer gegenüber. Deshalb sind die 11 Gebote sehr vage gehalten und erlauben einen breiten Interpretationsspielraum. Die unterschiedlichen Länder dürfen ihren eigenen Ansatz bei der Umsetzung der Leitlinien wählen.

• Auch die Normenstellen setzen sich mit der Regulierung auseinander, so bspw. der VDI-Fachausschuss 7.24 VDI/VDE-GMA, der bereits die Richtlinienreihe VDI/VDE 3714 über Big Data in Produktionsverfahren entwickelte. Dieser arbeitet mit einem eigens gegründeten Konsortium „Future Data Assets“ an der Richtlinie VDI/VDE 3715, die einen Vorgehensstandard über eine valide, objektive Bewertung von Maschinendaten vorschreiben soll.

• Mit dem Projekt GAIA-X soll ein einheitlicher europäischer Daten- und Serviceraum geschaffen werden, in dem sich Anbieter von Rechenzentren, Cloud-Lösungen und sektorspezifischen Cloud- und Edge-Systemen miteinander vernetzen und abstimmen. Für Unternehmen ergibt sich ein enormes Potenzial, Daten in einer europäischen, digital souveränen Infrastruktur zu speichern und zu teilen (Data-Sharing). GAIA-X legt Wert auf Transparenz und Offenheit, um sich von den Konkurrenz-Lösungen aus Amerika oder China abzugrenzen.

Bilanzierung, Bewertung und Besteuerung

(es ist lediglich eine Frage der Zeit, bis Daten besteuert werden)

Immaterielle Vermögensgegenstände wie Daten und Algorithmen spielen zunehmend eine wichtige Rolle bei der Bewertung von Unternehmen. Die Aktivierung von Daten und Algorithmen als Vermögen in der Unternehmensbilanz verbessert die Informationsfunktion und Aussagekraft von Jahresabschlüssen. Es werden nicht nur die als stille Reserve schlummernden Daten als Vermögenswerte von Unternehmen sichtbar gemacht, sondern tragen auch zum Unternehmenswachstum bei. Das Bewusstsein für den Wert von Daten und Algorithmen wird verschärft. Darüber hinaus stärkt die Aktivierung die Eigenkapitalsituation, erhöht in der Folge die Bonität und erleichtert die Refinanzierbarkeit, insbesondere bei datengetriebenen Unternehmen.

• Das hat auch die Europäische Union erkannt. Mit der Richtlinie 2013/34/EU wurde die rechtliche Grundlage für die Aktivierung selbstgeschaffener Immaterieller Wirtschaftsgüter in Handelsbilanzen gelegt, die bspw. in Deutschland im Bilanzrichtlinie-Umsetzungsgesetz (BilRUG) Niederschlag fand. Seither besteht ein Wahlrecht der Aktivierbarkeit selbst geschaffener immaterieller Wirtschaftsgüter wie Daten und Algorithmen in der Handelsbilanz. In der Steuerbilanz dürfen diese Vermögenswerte jedoch nicht aktiviert werden, so dass in der Handelsbilanz ́steuerfreie Vermögenswerte ́ entstehen. In der Folge werden in der Bilanz latente Steuern ausgewiesen. In einigen anderen Ländern der EU, wie bspw. Österreich, ist die Aktivierung selbst geschaffener immaterieller Wirtschaftsgüter in der Handelsbilanz hingegen nicht möglich.

• Nach IAS/IFRS, also dem internationalen Bilanzrecht, besteht eine Aktivierungspflicht von selbstgeschaffenen immateriellen Wirtschaftsgütern. Algorithmen und Daten bleiben dabei jedoch häufig unzulässiger Weise unberücksichtigt. Bei der Bilanzierung nach IAS/IFRS sind neben den allgemeinen Bestimmungen für den Ansatz und die erstmalige Bewertung die besonderen Vorschriften der IAS 38.52-67 anzuwenden (IAS 38.51).

• Wenn ein Unternehmen sich dazu entscheidet, einen selbst erstellten immateriellen Vermögensgegenstand zu aktivieren, werden die damit verbundenen Herstellungskosten vollständig neutralisiert. Das bedeutet, dass sie nicht im Jahr der Entstehung als Ausgaben in der Gewinn- und Verlustrechnung auftauchen. Stattdessen werden sie über die Abschreibung des Vermögenswerts in zukünftigen Perioden berücksichtigt. Wenn sich das Unternehmen jedoch gegen die Aktivierung entscheidet, werden die Kosten zum Zeitpunkt ihrer Entstehung als Aufwand in der Gewinn- und Verlustrechnung erfasst. Die Bilanz reflektiert dann nicht mehr den tatsächlichen Wert.

• Die Aktivierung selbst geschaffener Daten und Algorithmen ist an einige Voraussetzungen geknüpft. Im Wesentlichen geht es darum, dass sie sich von anderen immateriellen Wirtschaftsgütern abgrenzen lassen, wirtschaftlich verwertbar sind, und die Finanzierung für deren Gewinnung gewährleistet ist.

• Daten als solches haben allerdings keinen Wert, außer es lassen sich werthaltige Informationen aus ihnen ableiten. Um diese Informationen zu generieren, müssen Daten eine gewisse Wichtigkeit in einem bestimmten Zusammenhang aufweisen, sodass Wissen aus diesen Informationen gewonnen werden kann. Deshalb ist es von entscheidender Bedeutung, dass der Kontext, in dem Daten betrachtet werden, durchdrungen wird. Das setzt eine intensive Auseinandersetzung mit dem Kunden voraus. Kennt man den Kontext und damit den Einfluss auf die zukünftige Nutzung, können Daten und in der Folge auch die entsprechenden Algorithmen bewertet werden. Durch das so generierte Wissen entsteht Unternehmen ein strategischer Wettbewerbsvorteil, welches deren Wert signifikant steigert. Bei der Bewertung von Daten und Algorithmen handelt es sich übrigens immer um ein zweistufiges Verfahren, bei dem ein monetärer Bewertungsverfahren auf einer nicht-monetären Bewertung aufbaut.

• Ähnlich wie die Produktionsfaktoren Boden, Arbeit und Kapital, die bereits seit geraumer Zeit umfassend besteuert werden, ist es nach diesseitiger Auffassung nur eine Frage der Zeit, bis auch Daten und Algorithmen einer Besteuerung unterliegen. Auf indirekte Art und Weise erfolgt deren Besteuerung bereits jetzt, bspw. durch die Besteuerung derjenigen Gewinne, die durch bereits realisierte datengetriebene Lösungen erzielt werden. In Deutschland hatte die CDU-/CSU-Fraktion im Jahr 2021 bereits einen ersten Vorstoß zur Bilanzierungspflicht von Daten gewagt.

Es verhält sich ähnlich wie mit dem Strom, der ja auch „unsichtbar“ ist. Als Nikola Tesla mit Strom experimentierte besuchte ihn der damalige Finanzminister in dessen Laboratorium. Auf dessen Frage, wofür der Strom nützlich sei, soll Nikola Tesla geantwortet haben: „Das weiß ich auch noch nicht, aber ich bin mir sicher, Sie werden eine Möglichkeit finden ihn zu besteuern.“ Herr Tesla hat Recht behalten.

Unabhängig ob Bilanzierung oder Besteuerung; die gesetzlichen Vorschriften zur Bewertung und Bilanzierung werden mit der Menge von Daten und deren Wert, sowie dem Liquiditätsbedarf der Staaten korrelieren. Es erscheint vorteilhaft frühzeitig Systeme und Prozesse in Unternehmen zu implementieren, welche die Bewertung und Bilanzierung von Daten und Algorithmen zumindest ermöglichen.

Computer- / Cyberkriminalität

(das Risiko Opfer von Cyberkriminalität zu werden korreliert mit dem Wert Ihrer Daten)

In der Europäischen Union fanden im Jahr 2022 zahlreiche Cyber-Angriffe statt. Fast 90 Prozent der befragten Unternehmen sind Opfer von Computer- und Cyberkriminalität geworden. Einzelne Unternehmen müssen sich heute täglich gegen komplexe Angriffe verteidigen. In Einzelfällen sehen sich Unternehmen mit hunderttausenden Angriffen pro Tag konfrontiert. Zu den bekanntesten Angriffen zählen der Angriff auf das irische Gesundheitssystem, bei dem einige Krankenhäuser ihren Betrieb einstellen mussten, der Angriff auf den spanischen Energiekonzern Iberdrola, der zu Stromausfällen in Teilen Spaniens führte, und der Angriff auf den deutschen Automobilhersteller Volkswagen, der zu Produktionsausfällen in mehreren Werken führte. Alles Fälle aus 2022.

Das Bundeskriminalamt beziffert den Gesamtschaden allein für die deutsche Wirtschaft auf 220 Milliarden Euro, was etwa 5 Prozent des Bruttoinlandsprodukts entspricht. Die Ermittler gehen allerdings davon aus, dass ihnen nur jede zehnte Straftat bekannt wird. Hinzu kommt, dass Straftaten, die im Ausland zum Nachteil inländischer Unternehmen begangen werden, nicht erfasst werden. Insofern liegt die Anzahl der Attacken und der Schaden ungleich über den offiziellen Zahlen. In den anderen europäischen Mitgliedstaaten wird es nicht viel anders sein.

Durch künstliche Intelligenz werden Cyber-Angriffe immer raffinierter und umfangreicher. Konkret sind hier automatisierte Passwort-Guessing- und CAPTCHA-Breaking-Angriffe zu nennen. Die Bedrohungslage im Cyberspace wächst derzeit exponentiell. Gleichzeitig werden Unternehmenswerte zunehmend digitalisiert, was die durchschnittlichen Schäden pro Schadensfall in die Höhe treibt. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich auf mögliche Angriffe vorzubereiten.

Ein Großteil der Computerstraftaten wird hauptsächlich von (ehemaligen) Mitarbeitern begangen, die entweder unbeabsichtigt (circa 40 Prozent) oder vorsätzlich (circa 30 Prozent) handeln. Es folgen Hobby-Hacker (circa 40 Prozent), kriminelle Organisationen (circa 25 Prozent), Konkurrenzunternehmen (circa 20 Prozent) und Lieferanten (circa 15 Prozent). Sicherheitsverletzungen stellen oft eine existenzielle Bedrohung dar.

Es ist selbstverständlich, dass die Täter dort angreifen, wo der größte Profit zu erzielen ist, also wo die größten Datenwerte liegen. Das führt zu folgenden Erkenntnissen:

Die Wahrscheinlichkeit Opfer einer Straftat aus dem Bereich der Computerkriminalität zu werden, korreliert mit dem monetären Wert von Daten.
Ist der Wert der Daten unbekannt, ist auch das Risiko Opfer von Cyberkriminalität zu werden nicht einschätzbar.
Gemäß der ABC-Analyse sind es nur wenige Daten eines Unternehmens, die besonders wertvoll sind, etwa 1 bis 5 Prozent der Daten. Daher ist es wichtig, diesen kleinen Teil zu identifizieren und bestmöglich zu schützen.
Um diesen Teil der Daten zu identifizieren, ist eine monetäre Bewertung der Daten hilfreich und sinnvoll.

Auch zur Abschätzung des monetären Risikos, zur wertorientierten Erstellung von Daten-Sicherheitskonzepten sowie vor dem Abschluss von Cyberversicherungen empfiehlt es sich, die zu schützenden Unternehmensdaten frühzeitig monetär zu bewerten und bestenfalls Systeme zu implementieren, anhand derer eine Fortschreibung des Datenwertes erfolgen kann (Daten-Controlling). Bei datengetriebenen Unternehmen kann sich das Datenmanagement zu einem neuen Controlling-Kernprozess entwickeln.

Leistungen und Leistungsumfang

(wir unterstützen Sie in allen Fragen der Datenökonomie)

Wir bieten umfassende B2B-Dienstleistungen in unterschiedlichen Rechtskonstellationen an. Zum einen als unabhängige Berater, als Interim-Manager oder auch als Sachverständige; je nachdem, was die Situation erfordert.

In diesen Funktionen unterstützen wir unsere Kunden in allen relevanten Fragen der Datenökonomie, sowohl beim Schaffen der Voraussetzungen als auch bei den eigentlichen Daten-Wertschöpfungsprozessen, einschließlich der Monetarisierung:

Schaffen der datenökonomischen Voraussetzungen

Wir unterstützen unsere Kunden dabei die Voraussetzungen zu schaffen, damit datengetriebene Prozesse und datengetriebene Geschäftsmodelle in ihren Unternehmen überhaupt umgesetzt werden können. Dieses beinhaltet vier elementare Bausteine:

• Die Datenstrategie

Sie bildet die zentrale Grundlage für das zielgerichtete Gewinnen und Monetarisieren von Daten. Sie ist ein langfristiger Plan, welche die Technologie, die Vorgänge, die Mitarbeiter und die Regeln definiert, die für die Bewirtschaftung von Daten erforderlich sind. Sie umreißt die langfristige Vision für deren Erfassung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Verwendung. Sie dient zwei Hauptzwecken: Dem Aufbau und Management einer Datenarchitektur, sowie dem konsistenten Verwalten von Daten. Wir liefern umfassende Unterstützung bei der Entwicklung Ihrer individuellen Datenstrategie.

• Ein Data-Goverment (Data Resource Management)

Durch eine geeignete Organisation und Zuordnung von Rollen bildet sie die taktische Voraussetzung zur Umsetzung der Datenstrategie. Es ist eine neue Disziplin, welche eine Reihe verschiedener Praktiken und Werkzeuge für Datenqualität, Datenpflege, Datenschutz, Datensicherheit und Data-Compliance zur Einhaltung definierter Standards umfasst. Ziel ist es, zu gewährleisten, dass die Unternehmensdaten dem Geschäftszweck auf nachhaltige Weise dienen. Wir liefern Ihnen das dafür erforderliche Knowhow für die Entwicklung einer solchen Richtlinie für den Umgang mit Daten.

• Ein Digital Organisation Management (DOM)

Die Aufbau- und Ablauforganisation von Unternehmen dient der Erreichung der zuvor hinreichend definierten Unternehmensziele. Ändern sich die Ziele eines Unternehmens, muss die bestehende Organisation angepasst oder zumindest kritisch hinterfragt werden. Wenn der Unternehmenszweck um die Bewirtschaftung von Daten ergänzt wird, muss auch die Organisation darauf ausgerichtet werden. Ein solches Digital Organisation Management (DOM) hat eine unternehmensweite digitale DNA zum Ziel. Für viele Unternehmen ist die Entwicklung eines robusten Digital Organisation Management ein entscheidender Schritt auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Entwicklung solcher digitalen Betriebssysteme.

• Die Data-Valuation

„Man kann nur managen, was man messen kann“ gilt als Grundsatz des Qualitätsmanagements, beruhend auf Peter Drucker, Ökonom und Pionier der modernen Managementlehre. Gemeint ist jedoch, dass das Messen der Ergebnisse und Performanz für die Effektivität eines Unternehmens entscheidend ist. Damit lässt sich die monetäre Bewertung von Daten als Dashboard verstehen, mit dem deren Wertbeitrag gemessen werden kann. Ergo ermöglicht Datenbewertung das Managen von Daten bzw. von Informationen und in der Folge auch von Algorithmen in Unternehmen und beschreibt den wirtschaftlichen Erfolg des Daten-Managements. Sie ermöglicht diesen Erfolg ggfs. auch als selbst geschaffenes immaterielles Vermögen in der Handelsbilanz abzubilden.

Auf der Grundlage evidenzbasierter Methoden führen wir unabhängige Wertermittlungen durch und dokumentieren diese in umfangreichen Sachverständigengutachten. Im Einzelfall werden dazu auch problem- oder unternehmensspezifische Bewertungsmodelle entwickelt.

Darüber hinaus erstellen wir Wertpotentialanalysen, die bei der Entwicklung von Datenstrategien und der Entwicklung von Algorithmen eine qualifizierte Entscheidungsgrundlage bieten.

In Sonderfällen, bei denen die monetäre Bewertung von Daten auch außerhalb eines Daten-Management-Konzeptes sinnvoll oder erforderlich ist, bspw. bei deliktischen Handlungen, wird der monetäre Wert der verfahrensrelevanten Daten anhand qualifizierter und gerichtsfester Sachverständigengutachten ermittelt.

Die Monetarisierung von Daten

Unsere Leistungen umfassen auch die Unterstützung bei der Konzeption und Umsetzung vollständiger Datenwertschöpfungsprozesse in allen seinen Phasen, von der digitalen bis zur physischen Sensorik hin zur Monetarisierung der Daten. Wir streben dabei eine Seamless-Data-Journey an. Unsere Leistungen kann

• die Implementierung eines ́Vendor Relationship Management (VRM) ́ sein, welches es Kunden mittels geeigneter Software-Applikationen ermöglicht, ihre Beziehungen zu unseren Kunden unabhängiger zu gestalten und den Beziehungsaufbau zu erleichtern, gleichzeitig aber auch wichtige Informationen über sie preisgibt,

• die Implementierung eines ́dreidimensionalen Customer Relationship Management(CRM) ́ sein, bei welchem die Kundendaten um die Nutzungsdaten in Echtzeit ergänzt werden, bspw. bei der Nutzung eines Objektes,

• den Aufbau von ́Social-Commerce-Lösungen ́ sein, die als Konvergenz von VRM und CRM verstanden werden können, wobei Social-Commerce gegenüber E-Commerce deutlich höhere Wachstumschancen aufweist,

• die digitale Gestaltung kompletter sich ́selbst organisierender Prozesse ́, bspw. von Vertriebswegen oder der Marketing-Automatisierung sein,

sie können auch den Aufbau eines ́Center of Digital and Data Excellence (CoDE) ́ umfassen.

Orchestrierung der Leistungen

Für all diese Ansätze gibt es keine Patentlösungen. Vielmehr müssen für jeden Kunden individuelle Lösungen erarbeitet werden, welche branchen- und unternehmensspezifische sowie die gesetzlichen Regularien berücksichtigt. Diese Leistungen sind viel zu umfassend, viel zu individuell und viel zu komplex, um sie ausschließlich mit Bordmitteln und einem festen Team von Spezialisten erbringen zu können. Stattdessen konzentrieren wir uns darauf den Gesamtprozess zu orchestrieren und binden in Abstimmung mit unseren Kunden für spezielle Aufgabenstellungen Spezialisten aus unserem umfassenden Netzwerk temporär ein.

Spezialkenntnisse

(besondere Fähigkeiten und Kenntnisse)

Der Wandel zu einem erfolgreich im Datenzeitalter positionierten Unternehmen zieht sich durch alle Unternehmensbereiche. Neben den kognitiven und technischen Herausforderungen gibt es häufig ein Kompetenzvakuum; welches wir mit unserer Fachkompetenz ausgleichen. Aufgrund langjähriger Erfahrung haben sich in vergangenen Jahren einige Spezialgebiete herauskristallisiert.

Kognitive Transformation

Die digitale Transformation beginnt in den Köpfen. Sie erfordert zunächst eine kognivite Transformation. Deshalb sind tiefgehende Initial-Gespräche und Initial-Veranstaltungen von entscheidender Bedeutung. Diese werden in Einzelgesprächen telefonisch und persönlich, aber auch in kleinen Gruppen durchgeführt. Die Teilnehmer lernen das Grundverständnis der Datenökonomie und sind anschließend mit dem Fachvokabular vertraut. Anhand qualifizierter grafischer Vorlagen und vertiefenden Gesprächen werden die durchaus komplexen Themen der Datenökonomie vermittelt und entkompliziert. Für die Teilnehmer ist regelmäßig die Erkenntnis bedeutsam, dass das Top-Down-Management mit dem Datenzeitalter zu einem Relikt des Industriezeitalters geworden ist und ein Paradigmenwechsel zum Bottom-Up-Management stattgefunden hat.

Nach diesem Einführungsprozess wird das Verständnis von Daten und den sich daraus ergebenden Möglichkeiten für die Teilnehmer ein anderes sein. Dieses neue Datenverständnis ist es, auf den Ihre Datenprojekte aufbauen. In diesen Gesprächen und Veranstaltungen wird aber auch die Spreu vom Weizen getrennt.

Data-Leadership

Digitale Organisationen verlangen nach einem angepassten Führungsstil. Zentrale Herausforderungen zeigen sich im Umgang mit einer diversen Belegschaft sowie in einem komplexen Umfeld mit externen Mitarbeitern, Team-Mitgliedern an unterschiedlichen Standorten und Partnern, wobei Mitarbeiter im Home-Office nicht isoliert werden dürfen. Dabei gewinnt die Förderung und Entwicklung von Mitarbeitern zunehmend an Bedeutung. Es ist darauf zu achten, dass die Mitarbeiter nicht vom Fortschritt abgehängt werden. Nur so lässt sich der digitale Darwinismus verhindern. Auch der Umgang mit der zunehmenden Komplexität aufgrund der VUCA-Welt eine Herausforderung dar.

“Die Gefahr in turbulenten Zeiten liegt nicht in der Turbulenz als solches. Die Gefahr besteht darin den Turbulenzen mit der Logik von gestern zu begegnen“, so Peter Drucker, Pionier der modernen Managementlehre, Begründer der modernen Managementtheorie. Insofern dürfen auch althergebrachte Methoden infrage gestellt werden.

Customer Journey

Kerngedanke datengetriebener Unternehmen ist die Zentrierung der Prozesse auf den Kunden, dem sogenannten Customer Centricity. Es geht darum den Kunden zu verstehen und zugleich den Kunden in seinen Bedürfnissen zu lenken. Die Kunden sind bereits im privaten Alltag einen gewissen Komfort und eine hohe nutzerfreundliche User Experience gewöhnt, so dass die Toleranzschwelle für schlechte User Experience sinkt. Häufig geht es dem Kunden mehr als nur um das eigentliche Produkt; es geht ihm um Experience-Economie, so dass auch dessen Erwartung an eine Customer Journey steigen. Dies fängt mit relevanter Werbung an. Relevanz bedeutet hierbei nicht nur zielgruppengerecht, sondern auch zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und möglicherweise auch stark auf den Kunden zugeschnitten bis hin zu Personalisierung und Vorhersehbarkeit. Jeder Kunde erlebt eine individuelle Customer Journey, mit einer ganzheitlichen Experience, möglichst an allen Touchpoints. Dabei sind die Kunden zunehmend digital, so dass sie entlang der Customer-Journey mit jedem Klick wertvolle Daten und Informationen preisgegeben, und das auch gerne machen, solange sie dem Gegenüber vertrauen. Die analoge und die digital Customer-Journey vermischen sich zunehmend und die Kunden springen von einer Journey-Welt in die andere, und zurück.

Wir verfügen über entsprechende Methoden, Tools und Erfahrung, um bestehende Customer-Journeys zu analysieren, zu optimieren und neue Customer-Journeys zu gestalten.

Employee-Journey

Dabei handelt es sich um die Reise der Mitarbeiter durch das Unternehmen. Gemeint sind damit alle Berührungspunkte (Touchpoints) der Mitarbeiter vom Onboarding-Prozess, über die eigentliche Tätigkeit, Weiterbildungsmaßnahmen bis über Austritt aus dem Unternehmen hinaus. Im Wettbewerb um gute Mitarbeiter wird die Employee-Journey immer bedeutsamer und vor allem immer digitaler. Dabei werden spannende und für die weitere Entwicklung der Prozesse und dem Employee-Branding, welche den Mitarbeiter in den Focus stellen, wertvolle Daten hinterlassen.

Um das gesamte Potential Ihrer Mitarbeiter zu entfalten, sollte die Employee Journey genutzt werden. Indem die Wahrnehmung und Befindlichkeit der Mitarbeiter an jeglichen Touchpoints hinterfragt werden, kann sich der Arbeitgeber kontinuierlich verbessern. Außerdem werden positive Erfahrungen der Mitarbeiter mit ihrem Unternehmen geschaffen.

Arbeit 4.0

Die bisherigen Arbeits- und Lebensformen wurden geprägt durch das Industriezeitalter. Das gibt es so nicht mehr! Mit dem Wandel vom Industrie- ins postindustrielle Zeitalter haben sich auch Anforderungen der Mitarbeiter deutlich gewandelt und werden sich auch zukünftig weiter von den bisherigen Modellen fortentwickeln.

Eine der wichtigsten Anforderungen an die Arbeitswelt ist dessen Sinnhaftigkeit für das Unternehmen, aber auch für die Gesellschaft. Kaum jemand ist bereit sein Leben für unsinnige und sinnbefreite Tätigkeiten aufzuopfern, auch nicht gegen Geld. Eigentlich müssen die Unternehmen dankbar dafür sein, da sich der Druck erhöht die eigenen Prozesse neu denken zu müssen.

Mitarbeiter sehen sich darüber hinaus damit konfrontiert, sich an die schnellen technologischen Veränderungen am Arbeitsplatz anzupassen. Lebenslanges Lernen ist das Stichwort. Das HR-Management wird zum Wissensmanagement, Wissen, das auf Informationen beruht, die sich ihrerseits auf Daten begründen.

Auch die Work-Life-Bilanz ist ein Relikt aus dem Industriezeitalter, in welchem zwischen Arbeitszeit und Freitzeit differenziert wurde. Das Zeitalter der Vernetzung ist das Zeitalter der Konvergenz. Auch die Trennung von Arbeit und Freizeit verliert zunehmend an Bedeutung. Freizeit und Arbeitszeit konvergieren zu Bleisure (Business und Leisure). Arbeit ist eine berufliche Identität, eine vielen Identitäten ein und derselben Person. Den Menschen geht es darum zwischen der Vielzahl ihrer Identitäten zu gewichten, den sogenannten Domains. Die verschiedenen Identitäten stehen im gegenseitigen Wettbewerb um die Zeit und Energie einer Person, können sich aber auch ergänzen. Die Menschen werden zum eigenen Identitätsmanager. Aus der Work-Life-Bilanz wurde eine Life-Domain-Balance ersetzt.

Ohne eine Anpassung der Arbeitsplätze ist ein erheblicher Nachteil im Wettbewerb um gute Arbeitskräfte verbunden. Wir verfügen nicht nur über das Knowhow um den Wandel zu Arbeit-4.0 zu begleiten.

Building-as-a-Plattform / selbstlernende Gebäude

Gebäude liefern 24/7 permanent Daten aus allen Bereichen. Die Konvergenz der Objekttechnologie (OT), wie bspw. Aufzüge, Heizung und Licht, und der Informationstechnologie (IT) führt zu Building-4.0, dem vernetzten Gebäude. Sämtliche Daten werden in Echtzeit über ein Gebäude-Betriebssystem (BOS) erfasst und ausgewertet. Auf der Grundlage dieser Daten lernt das Gebäude bereits innerhalb kurzer Zeit das Nutzerverhalten eines jeden Nutzers kennen und kann Vorhersehbarkeiten treffen. Das Gebäude wird zu einem Building-as-a-Plattform. Bei solchen intelligenten Gebäuden ist der Nutzer das führende System, das Gebäude hingegen passt sich dem Nutzerverhalten adaptiv an. Je nach Gebäudetyp und Nutzungsart sind etwa 30 bis 40 Prozent Energiekosteneinsparung zu erwarten. Zugleich stellt das BOS die Grundlage für ein Computer-Aided Facility Management (CAFM) / Computer-Aided Integrated Facility Management (CAiFM) dar, wodurch der Arbeitsaufwand im Facility Management deutlich reduziert wird. Das Ergebnis ist mehr Komfort bei weniger Kosten. Neben dem Real-Estate-Added Value entsteht auf diese Weise ein Digital-Added-Value und ein Data-Added-Value.

Hotel-4.0

Die zentralen Assets von Hotels sind die Menschen, die Immobilien, die Objekte und Gerätschaften sowie die geschäftlichen und physischen Prozesse. Jedes Asset für sich generiert 7/24 eine hohe Anzahl von Daten, aus einer Vielzahl von Datenquellen, in unterschiedlichsten Datenformaten und mit einer hohen Dynamik. Die Assets stehen in einer Vielzahl statischer und dynamischer Zusammenhänge zueinander. Spannend wird es, wenn die Daten aus den verschiedenen Assets miteinander kombiniert und in Echtzeit harmonisiert werden. Durch Integration dieser Daten in die Prozesse sinkt der Personalaufwand um bis zu 60 Prozent und die Energiekosten sinken um mindestens 30 Prozent. Gleichzeitig erhöht sich der Nutzen der Gäste signifikant, was den RevPOR und RevPAR erhöht. Anhand der anerkannten Methoden der Datenökonomie konnten wir nachweisen, dass der Wert dieser Daten den ́Wert der Grundstücke und Backsteine ́ um ein Mehrfaches übersteigt.

IoT-Architekturen

Egal ob Hotel-4.0 oder Industrie-4.0 oder Building-4.0, zwingend ist eine IoT-Architektur. Diese unterscheidet sich in einigen wesentlichen Punkten von klassischen Cloud- oder On-Premise-Architekturen. Eine IoT-Architektur muss mit einer Vielzahl an Sensoren, Aktuatoren und weiteren Geräten interagieren können.

Die Verteilung vieler Geräte und Endpunkte stellt eine besondere Herausforderung dar. Prinzipbedingt haben IoT-Netzwerke sehr viele solcher Verbindungen, wie aus dem Metcalfeschen Gesetz ersichtlich wird, wonach „Der Wert eines Netzwerks proportional zur Anzahl möglicher Verbindungen zwischen den Teilnehmern ist“. Je mehr Geräte sich also mit einem IoT-Netzwerk – auch untereinander – verbinden lassen, desto attraktiver ist es. Nicht nur die hohe Skalierbarkeit ist eine wichtige Anforderung an eine IoT-Architektur, sondern auch die Möglichkeit, unterschiedliche Standards, Protokolle und Technologien miteinander in Echtzeit zu harmonisieren. Insbesondere komplexere IoT-Netzwerke, zum Beispiel die Smart Factory, müssen mit vielen verschiedenen Sensoren, Aktoren und sonstigen Endgeräten umgehen können. Erst durch die Harmonisierung können die Berechtigten und Berechtigungen frei zugeordnet werden, was eines der entscheidenden Vorteile darstellt.

Wir wissen wie entsprechender IoT-Architekturen aussehen können, welche verschiedene Konzepte es gibt und welche Bedeutung IoT-Plattformen zukommt, und bringen dieses Wissen in Ihr IoT-Projekt ein.

Datengetriebene ECR-Optimierung

Customer-Centricty ist ein wesentliches Attribut im Datenzeitalter und datengetriebener Prozesse. Damit ändert sich der gesamte Efficient Consumer-Response-Prozess. Das Push-Prinzip, in welchem vom Hersteller zum Kunden gedacht wird, ist nicht mehr zeitgemäß. Mit dem Pull-Prinzip wird vom Kunden in die ECR-Prozesse gedacht (Efficient Replenishment). Der Konsument ist das personalisierte Produkt bereits aus anderen Lebensbereichen gewohnt und erwartet den personalisierten Warenkorb. Das ist durch die Erfassung von Daten an der Schnittstelle zum Kunden und deren Auswertung möglich. Richtig umgesetzt, profitieren dadurch aber auch alle anderen am ECR-Prozess beteiligten Unternehmen.

Digital-Cooking

In der traditionellen handwerklichen Küche steckt das Knowhow in den Köpfen der Mitarbeiter, die in der Folge entsprechend teuer sind. Beim Digital-Cooking steckt das Knowhow hingegen in den Prozessen. Wir haben bereits im Jahre 2021 das erste Digital-Cooking-Konzept entwickelt und realisiert und verfügen in diesem Bereich nicht nur über das erforderliche Knowhow, sondern auch über exzellente Kontakte.

Food & Beverage-Vorproduktion

Wir haben bereits im Zeitraum 2022 bis 2023 eine äußerst innovative F&B-Vorproduktion mit Digital-Cooking, Minimal-Resources-Cooking / MRC, Indoor-Farming (grüne Küche), Kitchen-Sharing, Küche-4.0 (selbstorganisierende Prozesse), digitalisierten und vernetzten Arbeitsplätzen, mit zentraler Anlieferung, zentraler Entsorgung und zentraler Spülküche zur Ver- und Entsorgung regionaler Restaurants konzipiert, in welcher unter anderem Robotik zur Entlastung der Mitarbeiter vorgesehen ist. Das alles in einem nachhaltigen Gebäude mit Building-4.0. Dadurch lassen sich circa 40 Prozent Energie, circa 30 Prozent der Abfälle, etwa 60 Prozent der Personalkosten einsparen und der CO2-Fußabdruck deutlich reduzieren. Dabei handelt es sich um eine der modernsten F&B-Vorproduktionen mit hoch effizienten und zugleich attraktiven Arbeitsplätzen.

Seamless Digital Food & Beverage-Journey

Die gesetzlichen Vorschriften zur Dokumentation von Herstellung, Transport und Verarbeitung von Lebensmitteln machen die automatische digitale Erhebung und Dokumentation der Prozessdaten nahezu unausweichlich. Das setzt jedoch voraus, dass die F&B-Journey durchgängig digitalisiert ist. In der Folge entstehen gigantische Datenmengen, die sich über geeignete Verfahren auswerten lassen. Wir haben bereits im Jahre 2022 einen digitalen Zwilling für eine Vorproduktion und mehrere Restaurants entwickelt.

Seamless Data-Journey

Jede Kette ist nur so gut, wie ihr schwächstes Glied. Deshalb streben wir nahtlose Data-Journeys an, was wiederum eineSeamless Journey Platformals kollaboratives Ökosystem der Echtzeit-Datenorchestrierung benötigt. Dieses muss in der Lage sein die Geräte in Systeme von Drittanbietern zu integrieren und die Interoperabilität zwischen den mehreren externen Systemen zu gewährleisten.

Data-Driven Decision Making

Die größten Datenberge sind nichts wert, wenn man nichts damit anzufangen weiß. Daher benötigt es neben den richtigen Strategien, Prozessen und Technologien auch Experten wie Data Scientists, die den Umgang mit großen Datenmengen beherrschen. Neben Big Data Analytics und klassischer Business Intelligence, kommt vermehrt auch Predictive Analytics zum Einsatz.

Um aus den Daten, so diese denn erst einmal aufbereitet sind, auch einen Mehrwert zu ziehen, bedarf es zusätzlich der Möglichkeit und Kompetenz aus den Daten Erkenntnisse zu ziehen und aufgrund dieser Entscheidungen zu treffen. Dieses stellt vielmals eine der wesentlichen Herausforderungen dar. Mit wachsenden Datenbergen wächst auch die Verantwortung Compliance & Security sicherzustellen, so dass auch hierzu Spezialisten in die Organisation einzubinden sind. Wir haben Zugang zu entsprechenden Spezialisten und Schulungseinrichtungen.

Wertgutachten und Potentialanalysen

Unsere Kernkompetenz besteht in der monetären Bewertung von Daten und Algorithmen, dort insbesondere in der Erstellung von Sachverständigengutachten für einen vorangegangenen Stichtag und der Ausarbeitung von Wertpotentialanalysen im Zusammenhang mit der Entwicklung von Datenstrategien oder Algorithmen. Die Fähigkeit zum Erstellen solch komplexer Gutachten macht uns in gewisser Weise exklusiv, da uns derzeit kein anderes Unternehmen bekannt ist, welches vergleichbare Dienstleistungen in Europa anbietet.

Strukturiertes Vorgehen

(wir durchbrechen die Komplexität mit Struktur)

Unserer Leistungen stützen wir nicht auf selbstentwickelte, sondern auf evidenzbasierten und branchenunspezifischen Methoden, wobei folgende Ansätze von besonderer Bedeutung sind. Unsere Methoden sind branchenunspezifisch; die Lösungen hingegen individuell:

• VUCA-Welt

Die heutige Zeit, in welcher sich alle Projektbeteiligten befinden, ist durch eine hohe Volatilität (volatility), Unbeständigkeit & Unsicherheit (uncertainity), Komplexität (complexity) und Mehrdeutigkeit (ambiguity) geprägt. Eine solche Situation wird als VUCA-Welt verstanden. Dabei ist VUCA ein doppelts Akronym.

So wie die Analyse, leitet sich die Gestaltung einer Lösung, wie sich in einer VUCA-Welt herausarbeiten lassen, aus dem Akronym des Wort VUCA ab. Zunächst muss eine Vision (vision) gebildet werden. Diese drückt aus, wofür das Unternehmen in der Zukunft stehen und sich engagieren möchte. Dabei sollten die Megathemen Nachhaltigkeit, Sinnhaftigkeit, Ganzheitlichkeit und Frieden Berücksichtigung finden. Die wirklichen Bedürfnisse der einzelnen Stakeholder müssen mehr als bisher verstanden werden (understanding). Worum geht es denen wirklich-wirklich? Das setzt eine tiefgehende Auseinandersetzung mit jedem Stakeholder voraus. Darüber hinaus ist es wichtig Klarheit und Transparenz zu schaffen (claerity), was duch eine Digitalisierung entlang der Prozessketten unterstützt wird. Um sich adaptiv auf die jeweils neue Situationen einzustellen, muss flexibel, proaktiv, antizipativ und initiativ agiert werden (agility). Diese Ansätze der VUCA-Welt betrifft alle Bereiche. Hier kann die KI unterstützend wirken.

• Value-Management

Dabei handelt es sich um einen wertorientierten Ansatz, der sich aus der EN-12973 (Value-Management) ableitet. Dabei wird Value als Verhältnis von Nutzen zu den eingesetzten Ressourcen definiert. Ein Added-Value entsteht durch eine Optimierung des Verhältnisses zwischen Nutzen und den dazu eingesetzten Ressourcen.

Data-Value-Management kann als Rahmenwerk verstanden werden, welches es Unternehmen ermöglicht, Daten proaktiv zu verwalten. Ein wesentlicher Schlüsselaspekt ist die Fähigkeit, die Auswirkungen von Dateninitiativen anhand von Aktivitäten und Werten zu messen. Data-Added-Values werden durch die datenbasierte Verbesserung des Verhältnisses zwischen Ressourceneinsatz und Nutzen erzielt. Hier sind riesige Potentiale verborgen.

• Effectuation-Management

Wir verkaufen keine fertigen Lösungen, sondern gehen ergebnisoffen in die Projekte. Wenn man in einem unsicheren Umfeld etwas verändern möchte, dann ist das Effectuation-Management das probate Mittel. Anstatt einer Zielorientierung geht es um die Mittelorientierung. Was weiß und kann man? Wer ist man und wen kennt man? Anstatt nach dem zu erwartenden Ertrag zu fragen, stellt sich die Frage, wie hoch der leistbare Verlust sein darf. Darüber hinaus werden die vorherrschenden Umstände und Zufälle genutzt, anstatt sie zu versuchen zu vermeiden. Mit Effectuation-Management gelingen uns ganz neue Lösungsansätze.

• Projektmanagement

Erst danach greift das Projektmanagement, wobei wir unsere Tätigkeiten an das Regelwerk DIN 69901 in Verbindung mit den Grundsätzen des Value-Managements ausrichten. Da 80 Prozent aller Eigenschaften und 90 Prozent aller Kosten und zukünftigen Erträge bereits in der Konzeptionsphase definiert sind, kommt den Phasen Orientierung, Initiierung und Konzeption eine deutlich höhere Bedeutung als der Planung, Realisierung und der Ausführung zu. Jede spätere Änderung führt zu einer Verteuerung um den Faktor 10, gegenüber einer Änderung in der Phase zuvor. Wir nennen das Frühphasenerfolg. Gewinner erkennt man am Start, Verlierer auch!

Zielgruppen

(für unsere unabhängigen Leistungen als Berater, Interim-Manager und Sachverständige)

Mit unseren Leistungen als Berater und Interim-Manager werden alle Unternehmen angesprochen, die erkannt haben, dass sie durch die Bewirtschaftung von Daten ihre hausinternen und hausexternen Prozesse, als auch ihre Dienstleistungen und Produkte verbessern, die Nachhaltigkeit optimieren, Ereignisse vorhersagen und in der Folge den Unternehmenswert deutlich steigern können und vorhandene Kompetenz-Gaps durch externe Spezialisten kompensieren möchten.

Mit unseren Leistungen zur monetären Bewertung von Daten sprechen wir all diejenigen Unternehmen an, die

im Rahmen ihres Daten-Sicherheitskonzeptes die besonders wertvollen und somit besonders schützenswerten Daten identifizieren möchten,
den Wert selbst geschaffener Daten und Algorithmen in der Unternehmensbilanz aktivieren und dadurch ihre Eigenkapitalsituation und ihre Bonität deutlich verbessern möchten,
aufgrund von Datenentführung, Datendiebstahl oder sonstiger deliktischer Handlungen zu Schaden gekommen sind und die Höhe ihrer Ansprüche festgestellt wissen möchten, um sie gegenüber Dritten anzeigen oder geltend zu machen,
aufgrund einer grenzüberschreitende Sitzverlagerung, bei welcher stille Reserven wie Daten und Algorithmen steuerpflichtig aufgedeckt werden,
im Rahmen einer Unternehmensgründung oder Ausgründung Daten und Algorithmen in das neue Unternehmen einbringen möchten,
aufgrund eines Unternehmenskaufs oder Unternehmensverkaufs oder sonstigen Anlässen eine Unternehmensbewertung vornehmen lassen,
aufgrund einer Betriebsaufspaltung oder Fusion, bei denen stille Reserven wie Daten und Algorithmen steuerpflichtig aufgedeckt werden können,
aufgrund einer Insolvenzsituation die Assets des Unternehmens feststellen müssen,

und deshalb den Wert ihrer Daten und Algorithmen, gegebenenfalls auch steuer- bzw. gerichtsfest, gutachterlich festgestellt haben möchten.

Marktpositionierung im Datenzeitalter

• Projektmanagement

Digitale Transformation als Megatrend

Daten als Produktionsfaktor
(menschheitsgeschichtlich eine einzigartige Chance)

Daten und Nachhaltigkeit

Datenmengen

Handlungsdruck der Unternehmen

Regulierung der Datenbewirtschaftung

Bilanzierung, Bewertung und Besteuerung

Computer- / Cyberkriminalität

Leistungen und Leistungsumfang

Spezialkenntnisse

Strukturiertes Vorgehen

Zielgruppen

Marktpositionierung

Digitale Transformation als Megatrend

Daten als Produktionsfaktor(menschheitsgeschichtlich eine einzigartige Chance)

Daten und Nachhaltigkeit

Datenmengen

Handlungsdruck der Unternehmen

Regulierung der Datenbewirtschaftung

Bilanzierung, Bewertung und Besteuerung

Computer- / Cyberkriminalität

Leistungen und Leistungsumfang

Spezialkenntnisse

Strukturiertes Vorgehen

Zielgruppen

Marktpositionierung

Daten als Produktionsfaktor
(menschheitsgeschichtlich eine einzigartige Chance)