Spektrum | Daten als Geschäft

Daten als Geschäft – Rollen und Wertschöpfungsstrukturen im deutschen Markt für persönliche Daten Individuen hinterlassen online immer mehr Spuren in Form von persönlichen Daten. Für Unternehmen sind diese Daten ein wertvolles Gut, das in speziellen und nach außen hin intransparent erscheinenden Märkten angeboten und nachgefragt wird. Der vorliegende Artikel beleuchtet die Wertschöpfung in diesen Märkten aus einer strukturellen Perspektive. Simon Bründl, Christian Matt und Thomas Hess

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Spektrum | Daten als Geschäft Für Unternehmen ist es zunehmend einfach, persönliche Daten zu sammeln, da Personen online immer mehr digitale Fußabdrücke hinterlassen. So geben Individuen persönliche Daten zum Beispiel durch das Nutzen von Online-Services wie sozialen Netzwerken preis. Auch ist es möglich, Nutzer und deren Verhalten (z. B. Suchanfragen oder Kaufabsichten) im Internet über einzelne Websites hinaus nachzuverfolgen („Tracking“). Zudem sind mobile Endgeräte wie Smartphones, Tablets oder auch Wearables im Alltag inzwischen allgegenwärtig. Diese Mobilgeräte ermöglichen es, zusätzliche Arten von Daten (z. B. Bewegungsdaten) zu erheben, wodurch das Volumen an verfügbaren persönlichen Daten weiter zunimmt. Die Nachfrage nach solchen persönlichen Daten ist groß, stellen diese doch für viele Unternehmen eine Ressource mit hohem Wertpotenzial dar. Der Handel mit diesen Daten findet in speziellen Märkten statt, die jedoch auf den ersten Blick komplex und intransparent erscheinen. Außenstehende wissen nicht, welche Arten von Akteuren in diesen dynamischen Märkten agieren und welche Aufgaben sie übernehmen. Dies macht es für Unternehmen schwierig, die Bedeutung eigener Datenmengen zu erkennen und mehr Wert aus ihren bereits vorhandenen Daten zu ziehen. Für Unternehmen, die persönliche Daten nachfragen, erschwert es diese Intransparenz, Zugang zu geeigneten Anbietern zu finden. Es fehlt ein struktureller Überblick über die Wertschöpfung in Datenmärkten: Welche Akteure agieren in diesem Markt? Welche Wege nehmen die Daten? Und wie werden die Daten zur digitalen Wertschöpfung genutzt? Um diese Fragen zu klären, haben wir im Rahmen des Forums Privatheit (www.forumprivatheit.de) Experten aus datengetriebenen Unternehmen befragt, um die Struktur des Marktes für persönliche Daten zu rekonstruieren. Der vorliegende Beitrag basiert auf Teilen des von uns veröffentlichten Forschungsberichts „Wertschöpfung in Datenmärkten“ [1]. In unserer Untersuchung haben wir uns auf den deutschen Markt für echtzeitbasierte Online-Werbung (Real Time Advertising) konzentriert, da dieser der größte Anwendungsbereich von persönlichen Daten ist. Lagen die deutschlandweiten Umsätze in diesem Markt im Jahr 2014 noch bei rund 400 Millionen Euro, so wird bis 2018 eine Vervierfachung des Umsatzes auf mehr als 1,6 Milliarden Euro prognostiziert [2].

Simon Bründl, M.Sc. ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Institut für Wirtschaftsinformatik und Neue Medien, LMU München.

Dr. Christian Matt ist Forschungsgruppenleiter und Habilitand am Institut für Wirtschaftsinformatik und Neue Medien, LMU München.

Erscheinungsform von persönlichen Daten Unter persönlichen Daten verstehen wir sämtliche Daten, die sich auf ein oder mehrere identifizierbare Individuen beziehen [3]. Unter dieses breite Konzept fallen nicht nur soziodemographische Daten wie Altersgruppe, Einkommen oder Geschlecht; der Begriff umfasst unter anderem auch von Nutzern erstellte Inhalte (z. B. Kommentare oder Beiträge), Aktivitäts- und Verhaltensdaten (z. B. Suchanfragen nach bestimmten Produkten), soziale Daten (z. B. Kontakte in sozialen Netzwerken) und Geodaten (z. B. IP-Adressen oder GPS-Daten von Aufenthaltsorten). Obwohl man von „persönlichen“ Daten spricht, werden im deutschen Datenmarkt in den meisten Fällen keine Daten mit unmittelbarem Personenbezug ausgetauscht. Aus datenschutzrechtlichen Gründen müssen Un-

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Prof. Dr. Thomas Hess ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik und Neue Medien, LMU München.

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Spektrum | Daten als Geschäft ternehmen Daten mit Personenbezug, die sie ohne aktive und freiwillige Zustimmung erheben, stets anonymisiert nutzen. Dementsprechend gilt es für Unternehmen, mittels Verfahren der Anonymisierung und Pseudonymisierung jedweden konkreten Personenbezug zu entfernen. Für den Datenmarkt bedeutet dies, dass die Daten zwischen den unterschiedlichen Akteuren in anonymisierter beziehungsweise aggregierter Form fließen.

Akteure im Datenmarkt Die im Datenmarkt agierenden Akteure lassen sich in sieben Rollen zusammenfassen. Abbildung 1 zeigt die Rollen und Datenströme im deutschen Datenmarkt für echtzeitbasierte Online-Werbung im Überblick. Nachfolgend beschreiben wir die Rollen im Detail. Datensammler initiieren die Wertschöpfungsaktivitäten, indem sie unterschiedliche Arten von Daten generieren. Sie nutzen die Daten sowohl für eigene Zwecke, als auch für den Verkauf oder Transfer an andere Akteure im Datenmarkt. Zumeist sind Vertreter dieser Rolle Anbieter von Online-Plattformen, die Nutzern kostenfreie Dienste anbieten. Im Gegenzug finanzieren sie sich über die Weitergabe der Daten ihrer Nutzer. Advertiser (Werbetreibende) wollen die von ihnen angebotenen Produkte oder Dienste an potenzielle Kunden vermark-

Abb. 1

Zusammenfassung

• Aufgrund der Allgegenwärtigkeit des Internets und

mobiler Geräte nimmt das Volumen an verfügbaren Daten über Personen zu. • Diese Daten werden in speziellen Märkten nachgefragt und ausgetauscht. • Im Rahmen der Wertschöpfung mit persönlichen Daten treten Unternehmen in sieben Rollen auf: Advertiser, Publisher, Demand-, Supply-Side-Plattform, Datensammler, Data-Exchange- oder Data-Management-Plattform.

ten. Um auf die digitalen Werbeplätze der sogenannten Publisher zugreifen zu können, nutzen sie die Dienste von Intermediären (Demand-Side-Plattformen). Damit die Advertiser ihre Werbung an spezielle Kundensegmente ausliefern können, ziehen Demand-Side-Plattformen hierzu persönliche Daten heran. Publisher besitzen digitale Werbeplätze auf Websites oder in mobilen Applikationen. Sie stellen diese Werbeplätze zur Verfügung und werden im Gegenzug von den Advertisern für das Schalten von Werbung bezahlt. Um ihre eigenen Werbe-

Rollen und Datenflüsse im deutschen Datenmarkt für echtzeitbasierte Online-Werbung

Generierung/ Sammlung

Datensammler

Publisher

Verarbeitung/ Aggregation

Data Exchange

Analyse

Data-ManagementPlattform

Distribution/ Nutzung

Advertiser

Supply-Side-Plattform

Demand-Side-Plattform

Quelle: eigene Darstellung

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Spektrum | Daten als Geschäft plätze den Werbetreibenden möglichst effizient und gewinnbringend anzubieten, greifen sie auf Intermediäre in Form von Supply-Side-Plattformen (SSP) zurück. Supply-Side-Plattformen ermöglichen es Publishern, ihre Werbeplätze automatisiert zu vermarkten. Das Gebotsverfahren findet hierbei in Echtzeit statt (Real Time Bidding). Ziel des Verfahrens ist es, die Werbeeinnahmen des Publishers zu maximieren. Zu Beginn einer solchen Auktion übermitteln SSPs den verfügbaren Werbeplatz und unterschiedliche Kontakteigenschaften zu sogenannten Demand-Side-Plattformen (DSP). Anschließend überprüft die DSP, ob die übertragenen Eigenschaften mit den Anforderungen der Advertiser übereinstimmen. Ist dies der Fall, bietet die DSP automatisiert einen vorher definierten Preis. Zum Abschluss der Auktion erhält der höchstbietende Advertiser den Werbeplatz für den spezifischen Kontakt. Beispielhafte Anbieter von SSPs im deutschsprachigen Raum sind Pubmatic, intelliAd, Adnologies oder Criteo.

Demand-Side-Plattformen sind Intermediäre, die Werbetreibenden die Möglichkeit bieten, automatisiert datengetriebene Werbekontakte zu kaufen. Exemplarische Vertreter dieser Rolle sind Anbieter wie DataXu, intelliAd oder spree7. Advertiser nutzen DSPs, um für Kontakte anderer Websites oder Apps, die spezielle Eigenschaften aufweisen, zu bieten. Hierbei legen die Advertiser zuerst eine Auswahl an gewünschten Attributen fest. Die DSP nutzt diese Angaben dann, um die verfügbaren Angebote der SSPs mit den Anforderungen der Werbetreibenden in Einklang zu bringen. Hierzu aggregieren Demand-Side-Plattformen Daten von SSPs, Data-Management-Plattformen und Data Exchanges. Data-Management-Plattformen (DMP) nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um andere Akteure bei der Identifikation spezifischer Zielgruppen zu unterstützen. Die Kunden von DMPs können ihre Originaldaten (First-PartyDaten) sammeln, administrieren und analysieren. Zudem können sie diese mit Daten von Dritten (Third-Party-Daten)

Abb. 2 Wertschöpfungskette für persönliche Daten (basierend auf [3, 4])

Publisher

Supply-SidePlattform

DataManagementPlattform

Natürliche Person

DemandSidePlattform

Advertiser

Data Exchange

Datensammler

Datenfluss

Quelle: eigene Darstellung

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Handlungsempfehlungen

• Das interne und das externe Potenzial für Ihre bestehende Datenbasis von persönlichen Daten von Nutzern sollte strukturiert bewertet werden. • Evaluieren Sie, welche persönlichen Daten, die bereits aktuell oder zukünftig durch technologischen Fortschritt erhoben werden können, für andere von Nutzen sein könnten. • Behalten Sie die Interessen Ihrer Nutzer und rechtliche Anforderungen im Blick, wenn es darum geht, Dritten sensible Daten zur Verfügung zu stellen, selbst wenn dies anonymisiert erfolgt.

kombinieren. Solche Third-Party-Daten umfassen zum Beispiel soziodemographische Attribute, Interessen und Kaufabsichten der Nutzer. Basierend auf diesen Daten hilft die Technologie der DMPs, die Charakteristika eines spezifischen Nutzers oder Segments einzuschätzen. Angeboten werden DMPs zum Beispielvon Unternehmen wie nugg.ad oder eyeota. Data Exchanges sind Handelsplätze für Third-Party-Daten und oftmals eng mit DMPs verknüpft. Beispielhafte Betreiber solcher Plattformen im deutschsprachigen Raum sind etwa Adnologies oder eyeota. Auf deren Data Exchanges können Kunden (wie etwa DSPs) spezielle Nutzersegmente auswählen, die sie unmittelbar für das Targeting nutzen können. Die zugrunde liegenden Rohdaten kommen hierbei zumeist direkt von unterschiedlichen Publishern.

Wertschöpfungsstruktur Betrachtet man die wertgenerierenden Aktivitäten der Akteure, lassen sich diese vereinfacht anhand einer Wertschöpfungskette veranschaulichen. Anders als bei produktzentrierten Märkten eignet sich die klassische Wertschöpfungskette nach Porter jedoch nicht für den Datenmarkt. Beim traditionellen Konzept der Wertschöpfungskette steht die physische Welt im Vordergrund. Daten dienen lediglich als ein unterstützendes Element – anstatt als eigene Wertquelle. Um die Wertschöpfungsaktivitäten im Datenmarkt zusammenzufassen, ziehen wir deshalb ein Framework für datengetriebene Geschäftsmodelle [3] heran (siehe Abbildung 2). Die Wertschöpfung erfolgt im Datenmarkt in vier Stufen: Als ersten Schritt erzeugen beziehungsweise sammeln Unternehmen persönliche Daten in unterschiedlichster Form. In der folgenden Phase be-

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reiten Akteure diese Daten auf und führen sie aus mehreren Quellen zusammen. Im Anschluss findet die Analyse der Daten statt, mit dem Ziel, Muster und Wissen aus den Daten zu extrahieren. Als finaler Schritt erfolgen die Distribution und abschließende Nutzung der Daten. Die sieben oben beschriebenen Rollen decken diese vier Stufen in unterschiedlicher Breite ab. Datensammler und Publisher generieren als initiale Wertschöpfungsaktivität (persönliche) Daten. In der folgenden Phase aggregieren und verarbeiten dann mehrere Akteure (Data Exchanges, DMP, SSP, DSP) parallel Daten aus unterschiedlichen Quellen. Anschließend werden verschiedenste Daten auf DMPs analysiert und im Rahmen der Intermediation zwischen Demand- und Supply-Side-Plattformen verwendet, um die Daten beziehungsweise Kontakte passend zu distribuieren. Als letzten Schritt „nutzen“ die Werbetreibenden die Daten, indem die gewünschte Werbung des Advertisers geschaltet wird.

Die Bedeutung des Datenmarktes für bislang marktfremde Unternehmen Die im Datenmarkt stattfindende Wertschöpfung bietet interessante Anknüpfungspunkte für Unternehmen, die bislang nicht mit dem Datenmarkt in Verbindung standen. Solche Unternehmen können anhand unseres Überblicks geeignete Partner identifizieren, um ihre vorhandene Datenbasis zu monetarisieren. Es kann sich – natürlich unter Berücksichtigung von Kundeninteressen und rechtlichen Erfordernissen – anbieten, neue Erlösquellen durch Erhebung bislang unbeachteter Daten zu erschließen. Hierzu können Unternehmen persönliche Daten auf drei unterschiedlichen Wegen generieren. Erstens, indem Individuen ihre Daten freiwillig preisgeben,

Kernthesen

• Für Unternehmen wird es zunehmend leichter, (per-

sönliche) Daten zu sammeln, da Nutzer online immer mehr digitale Spuren hinterlassen. • Bislang marktfremde Unternehmen können nicht nur durch die interne Verwertung von persönlichen Daten ihrer Nutzer profitieren, sondern auch durch deren Zurverfügungstellung an Dritte. • Experten erwarten zukünftig eine Wertsteigerung von persönlichen Daten und somit erhöhtes monetäres Potenzial für Unternehmen.

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Spektrum | Daten als Geschäft diese zum Beispiel für das Unternehmen als Voraussetzung für die Nutzung eines Dienstes erstellen und gegebenenfalls mit anderen teilen. Zweitens, indem Unternehmen Daten aufzeichnen, die Personen durch ihre Aktionen während der Nutzung von Diensten preisgeben. Drittens, indem Unternehmen explizit freigegebene oder implizit beobachtete Daten analysieren, um daraus neue Daten abzuleiten [5]. Betrachtet man die zukünftige Entwicklung des Datenmarktes, so wird ersichtlich, dass die Relevanz dieser Anknüpfungspunkte für Unternehmen weiter zunehmen wird. Trends wie das Internet der Dinge und Big Data führen dazu, dass die Menge an verfügbaren und vernetzbaren Daten stark ansteigen wird. Erhöht sich die Menge der verfügbaren Daten, ist bei konstant bleibender Nachfrage von sinkenden Preisen auszugehen. Jedoch wird sich durch die zunehmenden Möglichkeiten zur Vernetzung sowie zur sinnvollen Auswertung der Daten die Qualität persönlicher Daten weiter erhöhen. Aufgrund dieser beiden Faktoren prognostizieren die von uns befragten Experten, dass der Preis für persönliche Daten auch in Zukunft weiter steigen wird, woraus sich weiteres monetäres Potenzial für Unternehmen ergeben kann.

Links und Literatur [1] Bründl, S./Matt, C./Hess, T. (2015): Wertschöpfung in Datenmärkten – Eine explorative Untersuchung am Beispiel des deutschen Marktes für persönliche Daten, Forschungsbericht des Forum Privatheit und selbstbestimmtes Leben in der Digitalen Welt. [2] Socitel360 (2014): http://www.socintel360.com/enhanced-media-buying-efficiency-and-improved-roi-prompting-marketers-tospend-us255-billion-on-programmatic-buying-in-2014/72/ [3] OECD (2013): Exploring the Economics of Personal Data: A Survey of Methodologies for Measuring Monetary Value, OECD Publishing, Paris. [4] Hartmann, P.M./Zaki, M./Feldmann, N./Neely, A. (2014): Big Data for Big Business? A Taxonomy of Data-Driven Business Models Used by Start-up Firms, Working paper, Cambridge Service Alliance. [5] World Economic Forum (2011): Personal Data: The Emergence of a New Asset Class.

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