Unternehmen profitieren dank Digitalisierung von effizienteren, datengetriebenen Produktionsprozessen und erschließen neue Geschäftsmodelle. Doch bleibt das immense Innovationspotenzial, das die digitale Vernetzung bietet, noch weitgehend ungenutzt. Ein Kommentar Wim Stoop von Cloudera.
Nur einige wenige Player haben ihre Chance früh erkannt und Geschäftsmodelle auf Basis von Daten geschaffen, die sie zu den führenden Unternehmen machen. So haben Facebook und Google eine Datenhoheit erreicht, die inzwischen in der Kritik steht. Die Nutzer wollen wissen, was mit ihren Daten geschieht und wie diese genutzt werden. Gleichzeitig erkennen Regierungen, dass man die Datenhoheit nicht einigen wenigen Konzernen überlassen kann, will man Pluralität und Innovationen fördern. Der öffentliche Sektor und Regierungen lernen zwar auch von der Privatwirtschaft, jedoch haben sie verstanden, dass sie mit gutem Beispiel vorangehen und eine ethische und transparente Datenanalyse befördern können. Sie erreichen das, indem sie die Verwaltung digitaler machen, den Austausch und die Erhebung von Daten vernetzen und für einen sicheren und ethischen Umgang mit Daten eintreten.
Ein Rahmen für den Umgang mit Daten
Mit ihrer neu erarbeiteten Datenstrategie liefert die deutsche Bundesregierung einen Rahmen sowohl für die gesellschaftlichen als auch für die wirtschaftlichen Herausforderungen der Digitalisierung und der damit verbundenen Datenanalyse. Vor allem die Absicht, Dateninfrastrukturen effizient und nachhaltig zu gestalten sowie eine innovative und ethisch verantwortungsvolle Datennutzung zu fördern, ist vielversprechend. Denn Daten sind ein wesentlicher Faktor für Unternehmen, um innovativ und erfolgreich zu arbeiten. Für sie ist es von elementarer Bedeutung, ihre Daten schneller verfügbar zu machen, um mehr Anwendungsfälle einsetzen und schneller einen Mehrwert generieren zu können. Ein maßgeblicher Wegbereiter hierfür ist eine Enterprise Data-Cloud, da sie konsistente Datensicherheit und Datenverwaltung über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg bietet. Und zwar überall dort, wo die Daten und Analysen eingesetzt werden sollen, wie beispielsweise der hybriden und der Multi-Cloud. Es bleibt zu hoffen, dass die neue Datenstrategie hier ansetzt und Modelle fördert, die die Cloud-Strategie in Richtung Kooperation öffnet. Unternehmen und Organisationen könnten damit in Zukunft ihre Daten sicher und gesetzeskonform teilen, ohne ihr geistiges Eigentum preisgeben zu müssen. Gleichzeitig ließen sich Daten gemeinsam nutzen – aber auf ethische und transparente Weise.
Für alle gemeinsam gültige Regeln
Staatliche Regulierung kann somit dazu beitragen, dass eine Datenkultur entsteht, die der Allgemeinheit dient. Sie kann die Datensicherheit fördern und die anhaltende Skepsis der Bürger in Hinblick auf Datenanalysen und datengetriebene Erkenntnisse verringern, indem sie die Allmacht einzelner Konzerne aufhebt und Regeln schafft, die für alle gelten. Dabei geht es in erster Linie darum, Vertrauen zu schaffen, wie Daten genutzt werden. Es geht um den Zugang zu Daten und darum, wie sie geschützt werden können. Und es geht um gemeinsame Projekte, die allen helfen. So wäre die Entwicklung eines Impfstoffes gegen Covid-19 nie in so kurzer Zeit gelungen, wenn nicht eine enorme Menge an Daten und Analysen in diese Arbeit geflossen wären. Das soll nicht heißen, dass jedes Unternehmen die Grundlage seines Geschäftsmodells – etwa den Einsatz von Algorithmen – offenlegen muss. Es bedeutet, dass gemeingültige Regeln für den Einsatz von Big-Data-Anwendungen erstellt werden. Für Wissenschaft wie Wirtschaft kann das bedeuten, neue Plattformen für den Austausch von Analyseergebnissen oder die Implementierung neuer Geschäftsmodelle zu schaffen. Eine passende Strategie zu entwickeln, ist der Dreh- und Angelpunkt dafür. Denn nur wer seine Daten versteht ist auch in der Lage, Vertrauen in die Nutzung dieser aufzubauen und schließlich auch Geld damit zu verdienen.
Strategie als Grundlage der Transformation
Über die in der Datenstrategie festgelegten Bereiche hinaus sollte die Regierung sehr schnell Klarheit bezüglich der Entwicklung und Anwendung von Data-Science und maschinellem Lernen (ML) schaffen. Diese sind mächtige Werkzeuge, die Unternehmen zur Verfügung stehen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Hierbei ist die Problematik, dass die dafür verwendeten Modelle wie Blackboxen sind, die mit einer Vielzahl von Daten erstellt wurden. Unbeabsichtigte Voreingenommenheit kann sich in die Algorithmen durch unbewusste Vorurteile des Entwicklers, durch die Verwendung von verzerrten Trainingsdaten oder durch Datendrift einschleichen, bei der die Eingabedaten im Laufe der Zeit erheblich von den verwendeten Trainingsdaten abweichen.
Eine Erweiterung der Strategie, um Anleitungen zur Vermeidung von Voreingenommenheit bereitzustellen und laufend darauf zu prüfen, würde wiederum zu einem größeren Vertrauen in ML und KI beitragen. Unternehmen können so die ethische und angemessene Nutzung ihrer Daten demonstrieren, ohne ihr spezifisches Wissen aus der Hand zu geben. Hier ist proaktives Handeln gefragt, denn maschinelles Lernen befähigt uns, Erkenntnisse über die Zukunft zu gewinnen und entsprechende Maßnahmen zu ermitteln.
Die digitale Transformation umfasst auch immer die elektronische Verarbeitung von Daten. Ein gemeinsames Framework, wie es auch in der Datenstrategie vorgesehen ist, verhindert, dass Daten unzugänglich in Datensilos verschwinden. Damit wird es einfacher, den richtigen Geschäftspartner zu finden und lohnende Kooperationen einzugehen. Wenn Unternehmen ermächtigt werden, ihren Datenpool zugänglich und auswertbar zu machen, wenn Daten allgemein und sicher verfügbar sind, können wir alle einen größeren Nutzen aus diesen Daten ziehen.
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