Im März 2019 erschien an dieser Stelle eine dreiteilige Serie, die seinerzeit noch Prognose war. Sieben Jahre später liefert ein Paper aus der Materialwissenschaft ein Fallbeispiel, an dem sich diese Prognose überprüfen lässt – und zwar in einer Domäne, in der Datenmenge und wirtschaftlicher Nutzen besonders weit auseinanderfallen.
Stufe null: die theoretische Grundlegung
Der erste Teil der Serie stellte die ökonomische Ausgangslage dar: In Schweden und den USA machte die immaterielle Wertschöpfung bereits damals mehr als 50 Prozent des Bruttoinlandsprodukts aus. Der Kulturwissenschaftler Michael Seemann wurde mit der Folgerung zitiert, materielle Werte spielten für den neuen Kapitalismus nur noch eine untergeordnete Rolle – an die Stelle von Maschinen und langlebigen Investitionsgütern seien digitale Güter wie Lizenzen, Marken, Software, Patente und Datenbanken getreten. Der Beitrag unterschied dabei präzise zwischen digitalen Gütern (immateriell, aus digitalen Daten bestehend) und Informationsgütern (digitale Güter, die an ein Trägermedium gebunden sind) und zog die historische Linie nach: Ebenso wie Informationen über sehr lange Zeit an Papier gebunden waren und Geld in Form von Banknoten, Wechseln oder Schecks vom Käufer auf den Verkäufer übertragen wurde, lösen sich beide zunehmend von ihrem materiellen Trägermedium.
Stufe eins: der politische Rahmen
Der dritte Teil der Serie zeigte, dass diese Einsicht nicht nur akademisch blieb, sondern in ein konkretes Förderprogramm mündete: Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie schrieb das Programm “Smarte Datenwirtschaft” aus, mit den Schwerpunkten Künstliche Intelligenz, Semantik und Souveränität. Ziel war es, Daten wirtschaftlich intelligent zu nutzen, sicher und rechtskonform zu verwerten und als eigenständiges Wirtschaftsgut zu behandeln – mit der ausdrücklichen Perspektive, dass Unternehmensdaten künftig sogar bilanzierbar sein könnten. Automatisiertes Handeln mit Daten, gestützt auf maschinelles Lernen und Verfahren zur sicheren Nutzung in verteilten Systemen, galt als vielversprechender Weg dorthin.
Bemerkenswert daran, aus heutiger Sicht: Der politische Wille, Daten bilanzierbar zu machen, war 2019 schon vorhanden. Was fehlte, war ein Instrument, das diesen Anspruch operationalisiert – ein Bewertungsraster, das ein einzelnes Datengut tatsächlich auf seinen Wert hin prüft, statt nur die Rahmenbedingungen für einen künftigen Datenhandel zu schaffen.
Stufe zwei: der Datenkatalog
Der zweite Teil der Serie nannte Google als Unternehmen, das Daten schon damals systematisch wie Vermögenswerte behandelte – über sogenannte Enterprise Data Catalogs. Deren Kern ist die zentrale Inventarisierung und Kuration unternehmensweiter Datengüter als Ausgangsbasis für datengetriebene Anwendungen. Ein Datenkatalog verwaltet Metadaten – Daten über Daten –, die ein ganzheitliches Datenmanagement ermöglichen. Das ist bereits mehr als das bloße Sammeln von Rohdaten, bleibt aber im Kern Buchführung: Die Inventarisierung sagt, was vorhanden ist und wo es liegt, sie bewertet nicht, was davon etwas taugt.