Von Ralf Keuper

Mit der Ver­brei­tung der ver­netz­ten Pro­duk­ti­on in Gestalt von IoT- und IIoT-Platt­for­men ergibt sich für Finanz­dienst­leis­ter die Chan­ce, ihr Pro­dukt- und Ser­vice­an­ge­bot (Pay-as-you-use, Pay-as-you earn) aus­zu­wei­ten und die Bezie­hung mit den Geschäfts­kun­den zu ver­tie­fen. Bis dahin sind jedoch – nicht nur bei den Ban­ken – zahl­rei­che Vor­aus­set­zun­gen zu schaf­fen und Hür­den zu neh­men. Das betrifft vor allem die Daten­stra­te­gien der Unter­neh­men und Banken.

Im Prin­zip geht es dar­um, die Daten­stra­te­gien der Ban­ken auf die der Unter­neh­men abzu­stim­men. Aktu­el­le Stu­di­en zei­gen indes, dass auf­sei­ten der Unter­neh­men dies­be­züg­lich z.T. erheb­li­che Defi­zi­te bestehen^[1]Daten­los durch die Nacht. Nach wie vor, so Brit­ta Hilt von IS Pre­dict, ist die Daten­la­ge in den meis­ten Unter­neh­men unzu­rei­chend – nicht nur bei den KMUs^[2]“Die größ­te Her­aus­for­de­rung ist immer noch die unzu­rei­chen­de Daten­la­ge”.

Defen­si­ve und offen­si­ve Datenstrategien 

Die Daten­stra­te­gie ent­hält wie die “klas­si­sche” Wett­be­werbs­stra­te­gie einen defen­si­ven und einen offen­si­ven Teil: “Die Daten­stra­te­gie eines Unter­neh­mens beschreibt eine Rei­he von Kern­aspek­ten in Bezug auf defen­si­ve und offen­si­ve Hand­lun­gen im Umgang mit Daten. Im …