UdZForschung 1/2020

48 UdZForschung – Unternehmen der Zukunft 1/2020 FIR-Forschungsprojekte – Leitthema: Gesellschaft & Digitalisierung Im Vergleich zwischen industriellen und rein digitalen Unternehmungen kann zudem die Frage aufkommen, ob industrielle Unternehmungen latent unterbewertet sind. Denn auch diese verfügen über zahlreiche Datenassets, die allerdings imRahmen der Unternehmensbewertung nicht explizit ausgewiesen werden. 2. Auch internexistiert fürUnternehmen die Herausforderung, getätigte sowie potenzielle Investments in digitale Technologien und Fähig-keiten, d. h. in die Erzeugung, Analyse und Nutzung von Daten, zu bewerten und zu kom- munizieren. Unternehmen stellen sich z. B. immer noch die Frage, ob die Sensorik zur Datenerzeugung paral- lel zu einem Produkt verkauft oder kostenfrei hinzugegeben werden soll. Da Unternehmen den Wer t und die Wertschöpfungskette ihrer z. T. bereits verfügbaren Daten nicht kennen, können diese beispiels- weise dem Top-Management auch nicht in Form eines „Return-on-Data- Investments“ kommuniziert werden. Die Unternehmen atlan-tec Systems GmbH (Konsortialführer), Deloitte GmbH Wirt- schaftsprüfungsgesellschaft, DMG MORI Global Service GmbH sowie die Forschungs- entitäten Universität des Saarlandes und FIR haben sich zumZiel gesetzt, diese Probleme gemeinsam im Rahmen von ‚ Future Data Assets ‘ zu erforschen und Lösungen für KMU und Großunternehmen zu erarbeiten (s. Bild 1, S.47). Inder Vergangenheitwurden insbesondere die traditionellenmarktpreis-, kosten- und nutzenbasierten Bewertungsmethoden zur Anwendung im Rahmen der mo- netären Datenbewertung untersucht. Allerdings konnte bisher keines der Verfahren quantitative und qualitative Wertbeiträge der Daten gemeinsam in einem hybriden Datenwert zusammen- führen. Zudem ist der Aufwand insbeson- dere der nutzenbasierten Datenwertung im individuellen Unternehmenskontext ein aufwendiger Prozess. Es konnte sich bislang kein Verfahren als Standard im Unternehmensbewertungskontext eta- blieren.² , ³ Im Rahmen des Projekts ‚ Future Data- Assets ‘ werden zwei neue Wege einge- schlagen: Die erste Herausforderung der Datenwertermittlung bzw. der Außen- kommunikation dieses Wertes wird über den Ansatz eines Integrated Data-Repor- tings erforscht, das in Zukunft als Stand- ard in der Berichterstattung an die klas- sischen Berichte angehängt werden könnte. In diesem Rahmenwerk werden Standardelemente zur Datenbewertung genannt, die im Zuge eines Integrated Data-Reportings anzuwenden sind. Eine Verifizierung könnte imAnschluss beispiels- weise über ein Datenbewertungsaudit stattfinden. Eines dieser Standardelemente umfasst ein sogenanntes Data-Value-Assess- ment, das gleichzeitig die zweite ge- nannte Herausforderung der internen Kommunikation des Datenwertbeitrags fokussiert. Hierbei wird ein standardisiertes Bewertungsverfahren für spezifischeDaten erforscht, das im unternehmensindividu- ellen Kontext angewendet werden kann und einen aktuellen (d. h. bisher realisier- ten Datenwert zum Stichtag) bzw. einen potenziellen Datenwert unterscheidet. Hierzu werden bereits vorab wertvolle Datenquellen, Anwendungskontexte und Datenattribute definiert und im Anschluss über einen semi-automatisierten Prozess im individuellen Unternehmenskontext ermittelt und miteinander in Verbindung gesetzt. Das Verfahren befindet sich aktuell in der Entwicklungsphase und wird zeitnah indenerstenpraktischenAnwendungs- und Testfällen zum Einsatz kommen. Literatur Short, J. E.; Todd, S.: What’s Your Data Worth? In: MIT Sloan Management Review 58(2017)3, S. 17–19. http://ilp.mit.edu/media/news_arti- cles/smr/2017/58331.pdf (Link zuletzt geprüft: 16.06.2020) Krotova, A .; Rusche, C.; Spiekermann, M.: [Forschungsbericht] Die ökonomische Bewertung von Daten. Verfahren, Beispiele und Anwendungen. IW-Analysen; Nr. 129. Institut der Deutschen Wirtschaft Köln Medien GmbH, Köln 2019. https://www.econstor.eu/bitstre am/10419/201759/1/1670731022.pdf (Link zuletzt geprüft: 16.06.2020) Zechmann, A.; Möller, K.: Finanzielle Bewertung von Daten als Vermögenswerte. In: Controlling 28 (2016)10, S. 558 – 566. Projekttitel: Future Data Assets Forschungs-/Projektträger: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi; Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) Förderkennzeichen: 01MD19010B Assoziierte Partner: Kuraray Europe GmbH; Swisdata GmbH Projektpartner: atlan-tec Systems GmbH; Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungs- gesellschaft; DMG MORI Global Services GmbH; Universität des Saarlandes Internet: future-data-assets.de & future-data-assets.fir.de Ansprechpartner: Lennard Holst, M.Sc. FIR e. V. an der RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Bereich Dienstleistungsmanagement Tel.: +49 241 47705-206 E-Mail: Lennard.Holst@fir.rwth-aachen.de 2 s. Krotova et al. 2019, S. 22 ff. ³ s. Zechmann u. Möller 2016, S. 558 ff.