Daten verkaufen: Strategien zur Monetarisierung unternehmensinterner Daten
Erfahren Sie, wie Sie mit gezielter Datenmonetarisierung neue Umsatzquellen erschließen. Vermarkten Sie Ihre Unternehmensdaten rechtssicher und profitabel durch digitale Schnittstellen, klare Lizenzmodelle und moderne Governance – für skalierbare Erlöse und höheren Unternehmenswert in einer datengetriebenen Zukunft!
Daten gelten inzwischen als „die neue Währung der digitalen Ökonomie“. Unternehmen, die aktiv datenbasierte Lösungen entwickeln oder Services anbieten, erzielen durchschnittlich 5–10 % mehr Umsatzwachstum pro Jahr als ihre Wettbewerber (McKinsey). Zusätzlich steigt die Nachfrage nach branchenspezifischen, verlässlichen Daten rasant – vor allem in den Bereichen der Industrie 4.0, Supply Chain-Tracking, im Gesundheitswesen, der smarten Energieversorgung und im Bereich der B2B-Services.
Das Teilen von Unternehmensdaten entwickelt sich vor diesem Hintergrund zu einem zentralen strategischen Hebel: Wer in der Lage ist, seine Daten zu produktisieren, systematisch zu vermarkten und rechtssicher zu teilen, kann nicht nur neue Erlösquellen erschließen, sondern gleichzeitig die digitale Wettbewerbsfähigkeit und die Unternehmensbewertung signifikant steigern.
Warum der “Verkauf von Daten” wirtschaftlich immer wichtiger wird
Zahlreiche Unternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände, die bislang ausschließlich für interne Zwecke genutzt werden oder gänzlich ungenutzt bleiben. Dabei bieten genau diese Bestände ein enormes wirtschaftliches Potenzial. Ein gezielter “Datenverkauf”, bzw. das zugänglich machen der Daten gegen eine Vergütung, ermöglicht es, mit niedrigen Kosten und hoher Skalierbarkeit neue Umsatzpotenziale zu erschließen.
Darüber hinaus bietet die Datenmonetarisierung die Möglichkeit, digitale Vermögenswerte bilanziell zu aktivieren, die Unternehmensbewertung zu verbessern und sich mit datengetriebenen Geschäftsmodellerweiterungen strategisch zu differenzieren.
Welche Daten sich verkaufen lassen –und wer sie kauft
Nicht jede Datenart ist unmittelbar vermarktbar. Dennoch verfügen die meisten Unternehmen über Informationen mit relevantem Marktwert. Besonders geeignet für die Monetarisierung sind unteranderem Sensor-, Produktions- und Maschinendaten, Verbrauchs- und Nutzungsdaten aus Plattformen und Systemen, anonymisierte CRM- und Verhaltensdaten, sowie Lieferketten-, Preis- und Logistikinformationen. Auch aggregierte Finanz- und Transaktionsdaten können, sofern rechtlich zulässig, von hohem Interesse sein.
Abnehmer solcher Daten sind typischerweise Plattformanbieter und digitale Marktplätze, Software- und KI-Entwickler, Finanzdienstleister und Versicherungen, industrielle Partner sowie Akteure aus Marktforschung und Wissenschaft.
Wie verkauft man Daten? Die sechs Schritte zur Datenmonetarisierung
1. Dateninventur und Bewertung
Zu Beginn des Prozesses steht eine vollständige und systematische Bestandsaufnahme der relevanten im Unternehmen vorhandenen Daten. Diese sogenannte Dateninventur verfolgt das Ziel, eine umfassende Transparenz über Ursprung, Struktur, Qualität und Nutzungsgrad der Datenbestände zu schaffen. Es ist zu klären, wo und wie Daten entstehen, wie aktuell und granular sie sind, wie sie verarbeitet werden und welche regulatorischen Einschränkungen bestehen. Eine saubere Klassifizierung bildet die Voraussetzung für die Bewertung des wirtschaftlichen Potenzials.
2. Herstellung von Datenqualität undStruktur
Der Verkauf von Daten setzt eine hoheDatenqualität voraus. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Datenvollständig, konsistent, korrekt und aktuell sind. Hierzu gehören unter anderemdie Harmonisierung von Formaten, die Definition klarer semantischer Strukturensowie die Anreicherung mit aussagekräftigen Metadaten. Die Transformation ingängige Standardformate wie CSV, JSON oder XML ermöglicht eine technischreibungslose Weiterverwendung. Ein strukturierter Datenkatalog und zugänglicheSchnittstellen (APIs, Exportfunktionen) sind essenziell, um die Datennutzerfreundlich bereitstellen zu können. Für die strukturierte Ablage, aberauch Aufbereitung und Bereitstellung eignen sich insbesondere Cloud-Plattformenwie Snowflake.
3. Rechtliche Absicherung und Lizenzierung
Der rechtssichere Umgang mit Daten ist einzentrales Element der Monetarisierung. Unternehmen müssen zweifelsfrei klären,ob und in welchem Umfang sie berechtigt sind, die betroffenen Daten zuveräußern oder zu lizenzieren. Hierzu zählen die Prüfung von Eigentums- undNutzungsrechten sowie die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben,insbesondere der DSGVO. Bei personenbezogenen Daten ist eine wirksameAnonymisierung oder Pseudonymisierung zwingend erforderlich. Darüber hinaussind klare Lizenzbedingungen zu definieren, die etwaige Nutzungsbeschränkungen,Weitergaberechte und Geltungsdauern regeln. Technische Schutzmechanismen wieWatermarking und Zugriffskontrollen können zur Absicherung beitragen.
4. Definition von Preismodell und Monetarisierungsform
Auf Basis der Marktanalyse und des ermitteltenDatenwerts ist ein passendes Erlösmodell zu entwickeln. Möglich sind etwaeinmalige Transaktionen, bei denen Datenpakete gegen eine feste Gebühr verkauftwerden, sowie abonnementbasierte Modelle, die kontinuierlichen Zugriff aufDatenströme über APIs ermöglichen. Auch volumen- oder nutzungsabhängigeTarifierungen sind denkbar. In bestimmten Fällen kann der Datenzugang alsValue-Added-Service oder Zusatzmodul zu bestehenden Produkten dienen. DieEntscheidung für ein Modell sollte sich an der Relevanz, Aktualität undExklusivität der Daten orientieren.
5. Technische Bereitstellung undIntegration
Die technische Infrastruktur für denDatenverkauf muss stabil, sicher und skalierbar sein. Die Daten sollten ineiner leistungsfähigen Cloud-Umgebung oder einem Data Warehouse gehostetwerden, das hohe Verfügbarkeit und Zugriffsgeschwindigkeit gewährleistet. Dieexterne Bereitstellung erfolgt vorzugsweise über APIs mit modernenAuthentifizierungsmechanismen. Zugriffsmanagement, Logging,Nutzungsprotokollierung und ggf. Throttling sind erforderlich, um Transparenzund Sicherheit zu gewährleisten. Für volumenbasierte Modelle ist einautomatisiertes Abrechnungs- und Billing-System unerlässlich.
6. Markteintritt und Skalierung
Der Einstieg in die externe Datenvermarktung sollte schrittweise erfolgen, beispielsweise über Pilotprojekte oder strategische Partnerschaften. So lassen sich Annahmen testen, Feedback einholen und Datenprodukte marktfähig weiterentwickeln. Der Vertrieb kann sowohl direkt (z.B. durch interne Sales-Teams) als auch indirekt über spezialisierte Datenmarktplätze erfolgen. Plattformen wie Dawex oder Snowflake Marketplace stellen technische Infrastruktur, Vertragsvorlagen und Zugang zu potenziellen Käufern bereit. Zur Skalierung sind standardisierte Angebote, internationale Kompatibilität und eine belastbare Governance-Struktur erforderlich.
Fazit: Datenverkauf – Der Schlüssel zur wirtschaftlichen Nutzung und Monetarisierung Ihrer Daten
Der strukturierte Verkauf von Unternehmensdatenbietet eine einzigartige Chance, aus bestehenden Informationen neue Umsatzquellen zu erschließen und gleichzeitig die digitale Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Durch klare Prozesse – von der Dateninventur über rechtssichere Lizenzierung bis zur technischen Bereitstellung – wird aus Daten ein skalierbares Geschäftsmodell.
Novemcore unterstützt Sie dabei, Ihre Daten in messbaren wirtschaftlichen Wert zu überführen. Von der Bewertung über die Governance bis hin zur operativen Monetarisierung begleiten wir Sie mit Erfahrung, Methodik und Wirkung. Starten Sie jetzt – und machen Sie Ihre Daten zu einem aktiven Ertragsfaktor Ihrer Unternehmensstrategie.
Häufige Fragen (FAQ)
1. Was bedeutet es, Unternehmensdaten zu verkaufen?
Datenverkauf ist die gezielte Vermarktung von internen Informationen wie Maschinendaten, Kundendaten oder Betriebsdaten an externe Partner. Ziel ist es, neue Umsatzquellen aus bestehenden Daten zu erschließen.
2. Welche Daten lassen sich verkaufen?
Verkaufbar sind vor allem strukturierte Daten mit hoher Aktualität und Relevanz– zum Beispiel Produktionsdaten, Sensorwerte, Nutzerverhalten, Logistikdaten oder Marktinformationen und kundenbezogene Daten.
3. Wie kann mein Unternehmen mit Daten Geldverdienen?
Unternehmen können Daten direkt verkaufen, über APIs gegen eine Lizenzvergütung zugänglich machen oder als Teil datenbasierter Services anbieten. Modelle wie Lizenzierung, Abonnements oder Pay-per-Use sind gängig.
4. Braucht man spezielle Technologie, um Daten zu verkaufen?
Ja – erforderlich sind unter anderem eine sichere Cloud-Infrastruktur, API-Schnittstellen, Zugriffskontrollen und Datenkataloge. Für Skalierung braucht es auch Monitoring und Abrechnungssysteme. Plattformen, wie der Snowflake Marketplace bieten diese Technologien.
5. Ist der Verkauf von Daten legal?
Datenverkauf ist legal, wenn Datenschutzgesetze wie die DSGVO eingehaltenwerden. Personenbezogene Daten dürfen nur anonymisiert oder mit Einwilligung weitergegeben werden.
6. Wie viel sind Unternehmensdaten wert?
Der Wert hängt von Faktoren wie Aktualität, Exklusivität, Datenqualität und Nachfrage ab. Vergleichswerte aus Datenmarktplätzen oder ROI-Prognosen helfen bei der Preisfindung.
7. Lohnt sich Datenverkauf auch für kleinere Unternehmen?
Ja – auch kleine Unternehmen können Nischendaten oder Spezialwissen erfolgreich vermarkten. Voraussetzung ist ein klarer Use Case und strukturierte, nutzbare Daten.
Daten verkaufen: Strategien zur Monetarisierung unternehmensinterner Daten
Erfahren Sie, wie Sie mit gezielter Datenmonetarisierung neue Umsatzquellen erschließen. Vermarkten Sie Ihre Unternehmensdaten rechtssicher und profitabel durch digitale Schnittstellen, klare Lizenzmodelle und moderne Governance – für skalierbare Erlöse und höheren Unternehmenswert in einer datengetriebenen Zukunft!
Daten gelten inzwischen als „die neue Währung der digitalen Ökonomie“. Unternehmen, die aktiv datenbasierte Lösungen entwickeln oder Services anbieten, erzielen durchschnittlich 5–10 % mehr Umsatzwachstum pro Jahr als ihre Wettbewerber (McKinsey). Zusätzlich steigt die Nachfrage nach branchenspezifischen, verlässlichen Daten rasant – vor allem in den Bereichen der Industrie 4.0, Supply Chain-Tracking, im Gesundheitswesen, der smarten Energieversorgung und im Bereich der B2B-Services.
Das Teilen von Unternehmensdaten entwickelt sich vor diesem Hintergrund zu einem zentralen strategischen Hebel: Wer in der Lage ist, seine Daten zu produktisieren, systematisch zu vermarkten und rechtssicher zu teilen, kann nicht nur neue Erlösquellen erschließen, sondern gleichzeitig die digitale Wettbewerbsfähigkeit und die Unternehmensbewertung signifikant steigern.
Warum der “Verkauf von Daten” wirtschaftlich immer wichtiger wird
Zahlreiche Unternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände, die bislang ausschließlich für interne Zwecke genutzt werden oder gänzlich ungenutzt bleiben. Dabei bieten genau diese Bestände ein enormes wirtschaftliches Potenzial. Ein gezielter “Datenverkauf”, bzw. das zugänglich machen der Daten gegen eine Vergütung, ermöglicht es, mit niedrigen Kosten und hoher Skalierbarkeit neue Umsatzpotenziale zu erschließen.
Darüber hinaus bietet die Datenmonetarisierung die Möglichkeit, digitale Vermögenswerte bilanziell zu aktivieren, die Unternehmensbewertung zu verbessern und sich mit datengetriebenen Geschäftsmodellerweiterungen strategisch zu differenzieren.
Welche Daten sich verkaufen lassen –und wer sie kauft
Nicht jede Datenart ist unmittelbar vermarktbar. Dennoch verfügen die meisten Unternehmen über Informationen mit relevantem Marktwert. Besonders geeignet für die Monetarisierung sind unteranderem Sensor-, Produktions- und Maschinendaten, Verbrauchs- und Nutzungsdaten aus Plattformen und Systemen, anonymisierte CRM- und Verhaltensdaten, sowie Lieferketten-, Preis- und Logistikinformationen. Auch aggregierte Finanz- und Transaktionsdaten können, sofern rechtlich zulässig, von hohem Interesse sein.
Abnehmer solcher Daten sind typischerweise Plattformanbieter und digitale Marktplätze, Software- und KI-Entwickler, Finanzdienstleister und Versicherungen, industrielle Partner sowie Akteure aus Marktforschung und Wissenschaft.
Wie verkauft man Daten? Die sechs Schritte zur Datenmonetarisierung
1. Dateninventur und Bewertung
Zu Beginn des Prozesses steht eine vollständige und systematische Bestandsaufnahme der relevanten im Unternehmen vorhandenen Daten. Diese sogenannte Dateninventur verfolgt das Ziel, eine umfassende Transparenz über Ursprung, Struktur, Qualität und Nutzungsgrad der Datenbestände zu schaffen. Es ist zu klären, wo und wie Daten entstehen, wie aktuell und granular sie sind, wie sie verarbeitet werden und welche regulatorischen Einschränkungen bestehen. Eine saubere Klassifizierung bildet die Voraussetzung für die Bewertung des wirtschaftlichen Potenzials.
2. Herstellung von Datenqualität undStruktur
Der Verkauf von Daten setzt eine hoheDatenqualität voraus. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Datenvollständig, konsistent, korrekt und aktuell sind. Hierzu gehören unter anderemdie Harmonisierung von Formaten, die Definition klarer semantischer Strukturensowie die Anreicherung mit aussagekräftigen Metadaten. Die Transformation ingängige Standardformate wie CSV, JSON oder XML ermöglicht eine technischreibungslose Weiterverwendung. Ein strukturierter Datenkatalog und zugänglicheSchnittstellen (APIs, Exportfunktionen) sind essenziell, um die Datennutzerfreundlich bereitstellen zu können. Für die strukturierte Ablage, aberauch Aufbereitung und Bereitstellung eignen sich insbesondere Cloud-Plattformenwie Snowflake.
3. Rechtliche Absicherung und Lizenzierung
Der rechtssichere Umgang mit Daten ist einzentrales Element der Monetarisierung. Unternehmen müssen zweifelsfrei klären,ob und in welchem Umfang sie berechtigt sind, die betroffenen Daten zuveräußern oder zu lizenzieren. Hierzu zählen die Prüfung von Eigentums- undNutzungsrechten sowie die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben,insbesondere der DSGVO. Bei personenbezogenen Daten ist eine wirksameAnonymisierung oder Pseudonymisierung zwingend erforderlich. Darüber hinaussind klare Lizenzbedingungen zu definieren, die etwaige Nutzungsbeschränkungen,Weitergaberechte und Geltungsdauern regeln. Technische Schutzmechanismen wieWatermarking und Zugriffskontrollen können zur Absicherung beitragen.
4. Definition von Preismodell und Monetarisierungsform
Auf Basis der Marktanalyse und des ermitteltenDatenwerts ist ein passendes Erlösmodell zu entwickeln. Möglich sind etwaeinmalige Transaktionen, bei denen Datenpakete gegen eine feste Gebühr verkauftwerden, sowie abonnementbasierte Modelle, die kontinuierlichen Zugriff aufDatenströme über APIs ermöglichen. Auch volumen- oder nutzungsabhängigeTarifierungen sind denkbar. In bestimmten Fällen kann der Datenzugang alsValue-Added-Service oder Zusatzmodul zu bestehenden Produkten dienen. DieEntscheidung für ein Modell sollte sich an der Relevanz, Aktualität undExklusivität der Daten orientieren.
5. Technische Bereitstellung undIntegration
Die technische Infrastruktur für denDatenverkauf muss stabil, sicher und skalierbar sein. Die Daten sollten ineiner leistungsfähigen Cloud-Umgebung oder einem Data Warehouse gehostetwerden, das hohe Verfügbarkeit und Zugriffsgeschwindigkeit gewährleistet. Dieexterne Bereitstellung erfolgt vorzugsweise über APIs mit modernenAuthentifizierungsmechanismen. Zugriffsmanagement, Logging,Nutzungsprotokollierung und ggf. Throttling sind erforderlich, um Transparenzund Sicherheit zu gewährleisten. Für volumenbasierte Modelle ist einautomatisiertes Abrechnungs- und Billing-System unerlässlich.
6. Markteintritt und Skalierung
Der Einstieg in die externe Datenvermarktung sollte schrittweise erfolgen, beispielsweise über Pilotprojekte oder strategische Partnerschaften. So lassen sich Annahmen testen, Feedback einholen und Datenprodukte marktfähig weiterentwickeln. Der Vertrieb kann sowohl direkt (z.B. durch interne Sales-Teams) als auch indirekt über spezialisierte Datenmarktplätze erfolgen. Plattformen wie Dawex oder Snowflake Marketplace stellen technische Infrastruktur, Vertragsvorlagen und Zugang zu potenziellen Käufern bereit. Zur Skalierung sind standardisierte Angebote, internationale Kompatibilität und eine belastbare Governance-Struktur erforderlich.
Fazit: Datenverkauf – Der Schlüssel zur wirtschaftlichen Nutzung und Monetarisierung Ihrer Daten
Der strukturierte Verkauf von Unternehmensdatenbietet eine einzigartige Chance, aus bestehenden Informationen neue Umsatzquellen zu erschließen und gleichzeitig die digitale Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Durch klare Prozesse – von der Dateninventur über rechtssichere Lizenzierung bis zur technischen Bereitstellung – wird aus Daten ein skalierbares Geschäftsmodell.
Novemcore unterstützt Sie dabei, Ihre Daten in messbaren wirtschaftlichen Wert zu überführen. Von der Bewertung über die Governance bis hin zur operativen Monetarisierung begleiten wir Sie mit Erfahrung, Methodik und Wirkung. Starten Sie jetzt – und machen Sie Ihre Daten zu einem aktiven Ertragsfaktor Ihrer Unternehmensstrategie.
Häufige Fragen (FAQ)
1. Was bedeutet es, Unternehmensdaten zu verkaufen?
Datenverkauf ist die gezielte Vermarktung von internen Informationen wie Maschinendaten, Kundendaten oder Betriebsdaten an externe Partner. Ziel ist es, neue Umsatzquellen aus bestehenden Daten zu erschließen.
2. Welche Daten lassen sich verkaufen?
Verkaufbar sind vor allem strukturierte Daten mit hoher Aktualität und Relevanz– zum Beispiel Produktionsdaten, Sensorwerte, Nutzerverhalten, Logistikdaten oder Marktinformationen und kundenbezogene Daten.
3. Wie kann mein Unternehmen mit Daten Geldverdienen?
Unternehmen können Daten direkt verkaufen, über APIs gegen eine Lizenzvergütung zugänglich machen oder als Teil datenbasierter Services anbieten. Modelle wie Lizenzierung, Abonnements oder Pay-per-Use sind gängig.
4. Braucht man spezielle Technologie, um Daten zu verkaufen?
Ja – erforderlich sind unter anderem eine sichere Cloud-Infrastruktur, API-Schnittstellen, Zugriffskontrollen und Datenkataloge. Für Skalierung braucht es auch Monitoring und Abrechnungssysteme. Plattformen, wie der Snowflake Marketplace bieten diese Technologien.
5. Ist der Verkauf von Daten legal?
Datenverkauf ist legal, wenn Datenschutzgesetze wie die DSGVO eingehaltenwerden. Personenbezogene Daten dürfen nur anonymisiert oder mit Einwilligung weitergegeben werden.
6. Wie viel sind Unternehmensdaten wert?
Der Wert hängt von Faktoren wie Aktualität, Exklusivität, Datenqualität und Nachfrage ab. Vergleichswerte aus Datenmarktplätzen oder ROI-Prognosen helfen bei der Preisfindung.
7. Lohnt sich Datenverkauf auch für kleinere Unternehmen?
Ja – auch kleine Unternehmen können Nischendaten oder Spezialwissen erfolgreich vermarkten. Voraussetzung ist ein klarer Use Case und strukturierte, nutzbare Daten.
