Berliner Start-ups: Aufstieg datenbasierter Geschäftsmodelle
Berlin ist der zweitgrößte Start-up-Hub in Europa. Der Unternehmergeist in der Hauptstadt spiegelt sich nicht zuletzt in der erfolgreichen Gründung datenverarbeitender Unternehmen wie Zalando, Delivery Hero und Finleap wider. Eine Forschungsgruppe des Weizenbaum-Instituts hat nun die Geschäftsmodelle der Berliner Start-ups genauer untersucht.
Ob Cloud Computing, Internet of Things oder Künstliche Intelligenz – durch die massenhafte Verbreitung digitaler Technologien werden täglich Unmengen an Daten generiert. Ihre systematische Verarbeitung und Auswertung verspricht großes Potenzial für Wirtschaft und Gesellschaft. Besonders gefragt sind daher Unternehmen, die auf der Grundlage von Daten innovative Produkte und Dienstleistungen auf den Markt bringen.
Am Weizenbaum-Institut erforscht Dr. Romy Hilbig mit ihrer Forschungsgruppe die Erfolgsfaktoren von datenbasierten Geschäftsmodellen. „Unser Ziel war es, herauszufinden, welche Arten von Geschäftsmodellen den Berliner Start-ups in unterschiedlichen Sektoren zugrunde liegen“, so Hilbig. „In der wissenschaftlichen Literatur zu Geschäftsmodellen wurde Daten bisher geringe Bedeutung beigemessen. Daher mussten wir zunächst definieren, was datenbasierte Geschäftsmodelle
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Forschungsgruppenleiterin Dr. Romy Hilbig mit ihren Mitarbeitenden Stefanie Hecht (links) und Bennet Etsiwah (Mitte)
Typen datenbasierter Geschäftsmodelle
Das Forschungsteam identifiziert drei Arten von datenbasierten Geschäftsmodellen. Das Low Data Business Modell nutzt kaum digitale Technologien. Daten werden gar nicht oder nur im geringen Umfang erhoben. Das Leistungsversprechen ist ein Produkt bzw. eine Dienstleistung. Beispiele sind klassische Geschäftsmodelle wie Schuhmacher oder Bäckereien, die digitale Systeme zur Ressourcenplanung oder zum Kundenmanagement nutzen. Beim Data-Enhanced Business Model werden Produkte bzw. Dienstleistungen mit digitalen Technologien kombiniert. Die generierten Daten werden genutzt, um das Produkt bzw. die Dienstleistung zu optimieren. So bietet der Mietradanbieter Nextbike den Fahrradverleih über eine App an.
Als drittes Geschäftsmodell identifiziert die Gruppe das Pure Data-Driven Business Model. Dieses nutzt Daten als Schlüsselressource, um verschiedene Arten von digitalen Produkten bzw. Dienstleistungen zu erzeugen. Durch Prozesse wie Datenaggregation, Datenanalyse und Datenverarbeitung werden neue Werte für Kunden generiert – und letztendlich auch Einnahmen. Beispiele sind digitale Plattformen wie Airbnb, Netflix und Uber.
Das Forscherteam geht davon aus, dass das Pure Data-Driven Business Model in Zukunft vom sogenannten Deep-Learning Business Model abgelöst werden könnte. Hier ist es denkbar, dass Daten verwendet werden, um ein selbstlernendes, intelligentes Business Modell zu entwickeln, welches auf Künstlicher Intelligenz basiert, ohne Zutun des Menschen. Dadurch können neue Kundenbedürfnisse erzeugt oder interne Unternehmensprozesse optimiert werden.
Blick auf die Berliner Start-up-Szene
In einem zweiten Schritt hat die Forschungsgruppe 50 Berliner Start-ups aus den Bereichen Software-as-a-Service, FinTech und Bildung untersucht, die zwischen 2016 und 2018 gegründet wurden. Die Analyse der Start-ups zeigt, dass die drei Sektoren verschiedene Schlüsselprozesse in ihren Geschäftsmodellen verankert haben, um Daten nutzbar zu machen.
„Start-ups im Bildungsbereich bereiten vorwiegend Daten zu Informationen und Wissen auf und verteilen diese in Form neuer Lernformate“, so die Doktorandin Stefanie Hecht. „Unternehmen aus dem Sektor Software-as-a-Service nutzen dagegen vor allem Datenakquisition, Datenverarbeitung und Datenanalyse und sind vornehmlich im B2B-Bereich tätig. Die Fin-Tech-Branche fokussiert die Datenanalyse, Datenverarbeitung und Datenverteilung, um neue Dienstleistungen mittels Daten zu schaffen.“
Letztendlich konnten 39 der 50 Start-ups als Pure Data-Driven Business Model und 10 als Data-Enhanced Business Model klassifiziert werden. Das verdeutlicht, dass Berlin ein Hotspot für die Entwicklung und Etablierung von datenbasierten Geschäftsmodellen ist.
Weiterer Forschungsbedarf
Die Forschung im Bereich der datenbasierten Geschäftsmodelle ist sehr jung, empirische Studien sind nur im geringen Umfang vorhanden. „Um besser zu verstehen, welche Modelle, Strukturen und Ressourcen datenbasierte Geschäftsmodelle fördern, ist es künftig notwendig, den Zusammenhang zwischen digitalen Technologien und deren Auswirkung auf das Leistungsversprechen, die Prozesse und die Einnahmequellen genauer zu erforschen. Ebenso ist die Bedeutung des Datenschutzes und der Datensicherheit herauszustellen wie auch die damit verbundene Entwicklung einer Datenkultur innerhalb eines Geschäftsmodells,“ meint Hilbig.