Damit digitale Geschäftsmodelle erfolgreich umgesetzt werden können, benötigen Unternehmen eine leistungsfähige IT-Infrastruktur und gut abgestimmte Prozesse. Der Wandel von klassischen hin zu datengetriebenen Services erfordert eine Neuausrichtung auf mehreren Ebenen.
Ein wesentliches Kriterium ist die Datenverfügbarkeit. Viele Unternehmen haben zwar bereits große Mengen an Maschinendaten, aber diese sind oft in Silos gespeichert oder nicht in die Geschäftsprozesse integriert. Eine erfolgreiche Transformation setzt daher voraus, dass Daten zentral gesammelt, verknüpft und analysiert werden können.
Wichtige Infrastruktur- und Prozessanforderungen:
- Cloud-Technologien für Skalierbarkeit: Digitale Services benötigen eine flexible, sichere und skalierbare IT-Umgebung. Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen, um IoT-Daten zu speichern, zu verarbeiten und für neue Geschäftsmodelle nutzbar zu machen.
- Echtzeit-Datenverarbeitung: Digitale Services erfordern eine schnelle und zuverlässige Verarbeitung großer Datenmengen. Predictive-Maintenance-Modelle können nur funktionieren, wenn Unternehmen die erfassten Sensordaten in Echtzeit analysieren und darauf basierend Aktionen auslösen.
- Automatisierung & Integration bestehender Systeme: Neue Geschäftsmodelle müssen in bestehende ERP-, CRM- und Abrechnungssysteme integriert werden. Beispiel: Subscription-Modelle erfordern eine automatische Abrechnung, die Nutzungsdaten mit Buchhaltungssystemen verknüpft.
- Agile Prozessgestaltung: Unternehmen müssen ihre internen Abläufe anpassen, um digitale Geschäftsmodelle erfolgreich umzusetzen. Klassische Vertriebs- und Serviceprozesse verändern sich grundlegend, wenn Produkte nicht mehr verkauft, sondern als „Service“ angeboten werden.
Die erfolgreiche Implementierung digitaler Geschäftsmodelle hängt somit nicht nur von der richtigen Technologie ab, sondern auch von der Optimierung der unternehmenseigenen Prozesse und Abläufe.
Sicherheit und rechtliche Aspekte
Je stärker Unternehmen auf digitale und vernetzte Services setzen, desto wichtiger werden Datenschutz, Cybersecurity und rechtliche Rahmenbedingungen. Die Verarbeitung sensibler Daten bringt neue Herausforderungen mit sich – sowohl in Bezug auf technische Sicherheit als auch auf gesetzliche Anforderungen.
Ein zentrales Thema ist die Datensicherheit. Unternehmen, die IoT- und KI-Technologien einsetzen, müssen sicherstellen, dass ihre Systeme gegen Hackerangriffe, Datenlecks und Manipulationen geschützt sind. Gleichzeitig müssen sie gesetzliche Vorgaben, wie die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), einhalten.
Herausforderungen und Lösungen:
- Datenschutz & DSGVO: Unternehmen müssen klar regeln, welche Daten erfasst, gespeichert und verarbeitet werden.
Lösung: Datenverarbeitung transparent gestalten, Kundeneinwilligungen einholen und Daten anonymisieren.
- Cybersecurity & Schutz sensibler Daten: IoT-gestützte Geschäftsmodelle sind besonders anfällig für Sicherheitslücken.
Lösung: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsupdates zur Minimierung von Risiken.
- Vertragsrechtliche Fragen bei Pay-per-Use und Subscription-Modellen: Abrechnungsmodelle müssen rechtlich belastbar und transparent sein.
Lösung: Klare Vertragsgestaltung, die genau definiert, wie Nutzungsdaten verarbeitet und abgerechnet werden.
Ein Beispiel hierfür ist ein IoT-gestütztes Serviceangebot, bei dem Maschinenleistung automatisch erfasst und nach Nutzung abgerechnet wird. In solchen Fällen muss vertraglich festgelegt werden, welche Daten erfasst werden dürfen, wer darauf Zugriff hat und wie die Kostenberechnung erfolgt.
Neben der Sicherheit müssen Unternehmen auch auf neue gesetzliche Vorschriften und Compliance-Anforderungen vorbereitet sein. Besonders in regulierten Branchen wie Medizintechnik, Energieversorgung oder Maschinenbau gelten strenge Vorgaben für digitale Services und datengetriebene Geschäftsmodelle.
