Datenwirtschaft und Datentechnologie

In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten. Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden. Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant

Data Marketplaces: Value Drivers and Pricing Approaches of Data

Although the data monetization market continues to grow with a Compound Annual Growth Rate of 19.5% between 2022 and 2027 (MarketsAndMarkets, 2022), many data marketplaces have failed and withdrawn from the market (Carnelley et al., 2016; Spiekermann, 2019). Particularly the pricing of data remains a key challenge for practitioners (Muschalle et al., 2013; Balazinska et al., 2011). Fricker and Maksimov (2017) come to the conclusion that “research on pricing for data products is still in its infancy” and cannot provide satisfactory recommendations for practioners. The objective of this paper is to contribute in closing this gap based on semi-structured expert interviews which address two research questions: (1) Which price setting mechanisms are chosen in practice? (2) Which value drivers contribute to the value of a dataset? Our results show that data marketplaces dominantly choose cost-based pricing approaches or hand over pricing responsibilities to data providers and buyers. At the same time, they prioritize value drivers outside the cost category. One explanation is that data marketplace are striving for a value-based pricing approach, but currently fail to implement it. We suggest a pragmatic pricing approach that calculates the base price based on the costs and considers performance on value drivers for margin calculation

High-quality Web information provisioning and quality-based data pricing

Today, information can be considered a production factor. This is attributed to the technological innovations the Internet and the Web have brought about. Now, a plethora of information is available making it hard to find the most relevant information. Subsequently, the issue of finding and purchasing high-quality data arises. Addressing these challenges, this work first examines how high-quality information provisioning can be achieved with an approach called WiPo that exploits the idea of curation, i. e., the selection, organisation, and provisioning of information with human involvement. The second part of this work investigates the issue that there is little understanding of what the value of data is and how it can be priced – despite the fact that it is already being traded on data marketplaces. To overcome this, a pricing approach based on the Multiple-Choice Knapsack Problem is proposed that allows for utility maximisation for customers and profit maximisation for vendors