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Datengetriebene Geschäftsmodelle
Data Innovation – Bayern ist der führende Standort in der Industrie
Data Innovation bei Bayern Innovativ als neutraler Enabler für datengetriebene Geschäftsmodelle. Eine Zusammenarbeit entlang der Datenwertschöpfungskette der Industrie zur Stärkung der Innovation und Wettbewerbsfähigkeit.
Die Fähigkeit, Daten systematisch zu nutzen und Künstliche Intelligenz wirksam einzusetzen, wird zunehmend zum entscheidenden Faktor für Wettbewerbs- und Innovationsfähigkeit. Nachhaltige Wertschöpfung entsteht dort, wo eine qualitativ hochwertige Datenbasis, moderne KI-Methoden und tragfähige Geschäftsmodelle ineinandergreifen. Gerade für Bayerns KMUs bieten diese Grundbausteine zukunftsfähige Wachstums- und Differenzierungspotenziale.
Unser Vorhaben setzt genau hier an: Wir bündeln Expertise aus Wirtschaft und Forschung und unterstützen Unternehmen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette. Mit einem starken Netzwerk, klarer Struktur und praxisnahen Formaten bringen wir innovationsorientierte Unternehmen dabei voran, aus Daten messbare Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.
Unsere Schwerpunkte:
Unser Projekt „Data Innovation“ adressiert die Frage, wie Unternehmen Daten systematisch in wirtschaftlichen Mehrwert überführen. Dafür betrachten wir die Datenwertschöpfung end-to-end: von der Entwicklung einer Datenstrategie, Aufbau leistungsfähiger Dateninfrastrukturen, Entwicklung konkreter Anwendungen bis hin zur Verankerung von Daten und KI in skalierbaren Geschäftsmodellen. Im Zentrum steht der Datenlebenszyklus – und die Erkenntnis, dass nachhaltiger Nutzen nur entsteht, wenn technologische Grundlagen, operative Umsetzung und strategische Geschäftsmodellinnovation konsequent zusammengedacht werden. Diese Perspektive strukturieren wir in drei miteinander verbundenen Ebenen: Data Foundation Layer, Value Creation Layer und Business Layer.
Viele Unternehmen stehen heute vor der Situation, dass Entscheidungen zunehmend datengetrieben getroffen werden müssen – während Daten oft verteilt, uneinheitlich und nur mit hohem Aufwand zugänglich sind.
Im Data Foundation Layer schaffen Unternehmen die Voraussetzungen, damit Daten verlässlich verfügbar, sicher nutzbar und skalierbar einsetzbar sind – als Basis für Analytics, KI und neue digitale Services.
Die zentrale Herausforderung besteht darin, fragmentierte Datenlandschaften zu konsolidieren, Datenqualität und Verantwortlichkeiten zu klären und die Verarbeitung so aufzubauen, dass sie mit dem Geschäft mitwachsen kann. Dafür braucht es moderne Dateninfrastrukturen (z. B. Cloud-/Hybrid-Architekturen, Data-Lakehouse-Ansätze), eine klare Datenstrategie sowie belastbare Governance- und Security-Strukturen. Ebenso entscheidend sind interoperable Systeme und Standards, damit Daten über Abteilungen, Unternehmen und Branchen hinweg effizient geteilt und wiederverwendet werden können.
In diesem Kontext gewinnen gemeinsame Datenräume an Bedeutung – ergänzt durch nachhaltige, energieeffiziente Rechen- und Speicherinfrastrukturen, die Sicherheit, Performance und Wirtschaftlichkeit zusammenbringen.
Hier geht es um die Umsetzung: Daten werden in konkrete Use Cases, Datenprodukte und KI-Anwendungen übersetzt – integriert in Prozesse, mit klaren KPIs und spürbarem Nutzen.
Viele Unternehmen experimentieren aktuell mit KI-Lösungen – bis hin zu KI-Agenten, die Aufgaben autonom ausführen oder komplexe Abläufe unterstützen. In der Praxis scheitern Pilotprojekte jedoch häufig nicht an der Modellqualität, sondern daran, dass relevanter Datenkontext fehlt und die Lösung nicht sauber in bestehende Arbeitsabläufe integriert ist. Wert entsteht erst, wenn KI-Systeme zuverlässig in operative Prozesse eingebettet sind, auf hochwertige, kontextualisierte Daten zugreifen und als Bestandteil eines End-to-End-Prozesses betrieben werden (z. B. Monitoring, Qualitätssicherung, Compliance). Zudem gewinnen Architekturen an Bedeutung, die Datenverarbeitung näher an den Entstehungsort bringen (Edge/Shopfloor) oder Echtzeitfähigkeit ermöglichen – damit Entscheidungen schneller, robuster und effizienter getroffen werden können.
Vom Daten-Asset zur Monetarisierung: neue oder weiterentwickelte Geschäftsmodelle, Partnerschaften und Go-to-Market.
Die zentrale Herausforderung besteht darin, Daten nicht nur als interne Ressource zu nutzen, sondern daraus klar definierte Wertangebote und skalierbare Geschäftsmodelle zu entwickeln. Im Fokus steht damit die Frage, wo entlang der Wertschöpfung datenbasierte Potenziale entstehen, wie sie in marktfähige Leistungen übersetzt werden (z. B. datenbasierte Services, Plattformen, Pay-per-Use, datengetriebene Produktfeatures) und unter welchen Rahmenbedingungen sie wirtschaftlich betrieben werden können. Erfolgreich sind Unternehmen, wenn sie Strategie, Daten und Technologie systematisch mit dem Kundennutzen verbinden – inklusive Pricing, Go-to-Market, Partnerschaften sowie rechtlichen und regulatorischen Anforderungen (z. B. Datenzugang, IP, Compliance). So wird aus technologischem Potenzial nachhaltiger Geschäftserfolg.
Unsere Themenplattform verbindet diese drei Ebenen – Foundation, Value Creation und Business – zu einer durchgängigen Perspektive auf datengetriebene Innovation. So wird sichtbar, welche Grundlagen Unternehmen aufbauen müssen, wie daraus konkrete Anwendungen und Datenprodukte entstehen und wie sich diese schließlich in skalierbare Wertangebote und Geschäftsmodelle überführen lassen. Das Ziel: Daten und KI werden vom isolierten Technologiepotenzial zum belastbaren, nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.
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Elisabeth Mess,
