Das   böll.brief  –  Grüne Ordnungpolitik  bietet Analysen, Hintergründe und programmatische Impulse für eine sozial-ökologische Transformation. Der Fokus liegt auf den Politikfeldern Energie, Klimaschutz, Digitalisierung, Stadtentwicklung sowie arbeits- und wirtschaftspolitische Maßnahmen zum nachhaltigen Umbau der Industriegesellschaft.

Das   böll.brief der Abteilung Politische Bildung Inland der Heinrich-Böll-Stiftung erscheint als E-Paper im Wechsel zu den Themen «Teilhabegesellschaft», «Grüne Ordnungspolitik», «Demokratie & Gesellschaft» und «Öffentliche Räume».

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Zusammenfassung

1 Einleitung

2 Theoretische Fundierung: Digitale Reifegradmodelle

3 Status quo der Datenbewirtschaftung

4 Die Relevanz des Data Sharings

5 Hemmnisse der Datenbewirtschaftung

6 GAIA-X im Kontext des Data Sharings

7 Handlungsoptionen

Literaturverzeichnis

Die Autor/innen

Impressum

■ Inhaltsverzeichnis – □ Zusammenfassung – □ 1 Einleitung – □ 2 Theoretische Fundierung: Digitale Reifegradmodelle – □ 3 Status quo der Datenbewirtschaftung – □ 4 Die Relevanz des Data Sharings – □ 5 Hemmnisse der Datenbewirtschaftung – □ 6 GAIA-X im Kontext des Data Sharings – □ 7 Handlungsoptionen – □ Literaturverzeichnis – □ Die Autor/innen – □ Impressum

Zusammenfassung

Zusammenfassung

Die Bewirtschaftung von Daten und das Datenteilen (Data Sharing) bergen für Unternehmen ein großes und vor allem wachsendes ökonomisches Potenzial. Aktuell ist der Anteil der Unternehmen in Deutschland, die einen hohen Digitalisierungsgrad aufweisen und damit bereits befähigt sind, an der Datenökonomie teilzuhaben, jedoch noch recht gering. Rechtliche, technische und wirtschaftliche Hemmnisse stehen einer umfangreicheren Partizipation an der Datenbewirtschaftung entgegen. Dabei gibt es in Europa mit dem Plattformökosystem GAIA-X bereits ein Projekt, das eine transparente und vertrauenswürdige Dateninfrastruktur schaffen soll. Dennoch gilt es, die ökonomischen Vorteile des Data Sharings sowie Beispiele guter Praxis noch stärker zu kommunizieren, um gerade kleine und mittlere Unternehmen vermehrt einzubinden. Weitere Handlungsbedarfe zeigen sich beim Ausbau der digitalen Infrastruktur und dem Abbau von datenrechtlichen Hemmnissen.

□ Inhaltsverzeichnis – ■ Zusammenfassung – □ 1 Einleitung – □ 2 Theoretische Fundierung: Digitale Reifegradmodelle – □ 3 Status quo der Datenbewirtschaftung – □ 4 Die Relevanz des Data Sharings – □ 5 Hemmnisse der Datenbewirtschaftung – □ 6 GAIA-X im Kontext des Data Sharings – □ 7 Handlungsoptionen – □ Literaturverzeichnis – □ Die Autor/innen – □ Impressum

1 Einleitung

1Einleitung

Der Wert der Datenwirtschaft im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt wächst stetig. In der Europäischen Union lag das Volumen der Datenökonomie im Jahr 2019 bei über 400 Milliarden Euro (vgl. European Commission 2020: 7). Das Konzept der Datenökonomie misst direkte, indirekte und induzierte Effekte des Datenmarktes, welcher auf Basis von Daten entstandene Produkte und Dienstleistungen umfasst, auf die gesamte Ökonomie. In einem optimistischen Szenario könnte der Wert der Datenökonomie bis zum Jahr 2025 auf über 800 Milliarden Euro ansteigen. Diese Entwicklung setzt jedoch voraus, dass eine größere Anzahl an Unternehmen Daten bewirtschaftet. Eine solche Bewirtschaftung kann verschiedene Formen annehmen. Sie reichen von einer unternehmensinternen Nutzung eigener Daten etwa zur Optimierung von Prozessen über die Erstellung von datengetriebenen Produkten und Dienstleistungen bis hin zur Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle. Voraussetzung ist ein adäquates Datenmanagement im Unternehmen, das unter anderem eine Strategie und Regeln der Data Governance beinhaltet. Die Vorteile der Datennutzung sind vielfältig: So hängt die Produktivität von Unternehmen positiv mit der Nutzung von Daten zusammen (vgl. Brynjolfsson et al. 2011: 24). Sieben der zehn weltgrößten börsennotierten Unternehmen basieren ihre Geschäftsmodelle auf der Nutzung von Daten (Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Facebook, Tencent Holding, Alibaba Group). Wird noch Tesla hinzugenommen, sind es sogar acht von zehn Unternehmen (vgl. Statista 2021).

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie gut die deutschen Unternehmen in der Datenbewirtschaftung dastehen. Das ist auch deshalb relevant, weil die Fähigkeit, Daten zu nutzen, zukünftig immer stärker eine Rolle für die (internationale) Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen spielen wird. Aus diesem Grund wird nachfolgend der Status quo der deutschen Wirtschaft im Hinblick auf Digitalisierung im Allgemeinen und Datenbewirtschaftung im Speziellen aufgezeigt. Zudem werden Hemmnisse für die Unternehmen dargelegt, aus denen Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Diese sollen die deutsche Wirtschaft zu befähigen, die Chancen der Datenbewirtschaftung wahrzunehmen.

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2 Theoretische Fundierung: Digitale Reifegradmodelle

2Theoretische Fundierung: Digitale Reifegradmodelle

Datenbewirtschaftung ist für Unternehmen ein komplexes Thema, weil sie viele Aspekte beinhaltet. Einen Überblick über die für die Bewirtschaftung von Daten relevanten Themenbereiche geben Reifegradmodelle. Typischerweise strukturieren Reifegradmodelle zur Datenbewirtschaftung (oder Data Economy) die Thematik aus Sicht von Unternehmen, erlauben aber in einem weiteren Schritt auch die Einordnung von Unternehmen in das Modell entsprechend ihrer Reife in den verschiedenen Bereichen. Eine solche Klassifikation von Unternehmen nach ihrer jeweiligen Entwicklungsstufe wird über Befragungen erreicht. Diese können entweder unternehmensspezifisch erfolgen oder ein größeres Sample umfassen. In ersterem Fall ist das Ziel, ein bestimmtes Unternehmen detailliert zu untersuchen und spezielle Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Datenbewirtschaftung zu erarbeiten. Die Befragung einer größeren Zahl von Unternehmen dagegen verfolgt den Zweck, einen Überblick über den Status quo der Datenbewirtschaftung aus einer makroökonomischen Perspektive zu erreichen. Auch hier lassen sich Handlungsempfehlungen ableiten, die sich jedoch oftmals eher an politische Entscheidungsträger/innen statt an einzelne Unternehmen richten. Eine größere Unternehmensbefragung erlaubt zudem im Anschluss auch die Messung der Ergebnisse einzelner Unternehmen an dem Benchmark aller beteiligten Unternehmen.

In dem vom Bundeswirtschaftsministerium zwischen 2018 und 2020 geförderten Projekt DEMAND wurde für den deutschen Raum erstmals ein Reifegradmodell zur Data Economy Readiness entwickelt (vgl. DEMAND 2019). Ziel war es, die Fähigkeit der deutschen Unternehmen zu ermitteln, an der Datenbewirtschaftung zu partizipieren. Das Modell unterscheidet in diesem Zusammenhang drei wesentliche Bereiche: Data Resource Management, Data Valuation und Data Business (vgl. Abbildung 1). Data Resource Management umfasst alle Aspekte zum internen Management von Daten, wie etwa Data Governance oder eine Datenstrategie. Diese unternehmensinternen Aktivitäten sind die wesentliche Voraussetzung, um in den beiden weiteren Bereichen des Modells sinnvoll agieren zu können. Data Valuation meint die Bewertung von Daten, zu der neben einer Preisstrategie auch Themen wie Vertraulichkeit und IP-Relevanz der Daten gehören. Die Bewertung von Daten ist nicht gleichbedeutend mit der Herausgabe interner Daten an Dritte, sondern stellt dafür eher eine Vorbereitung dar. Schließlich gehören zu Data Business, also der Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle, Aspekte wie Produkte und Dienstleistungen, aber auch Marktplätze oder andere Formen des Austausches. Nur wenn ein Unternehmen in allen drei Bereichen ein Mindestmaß an Kompetenzen aufweist, kann es eine höhere Reifegradstufe erreichen.

Quelle: DEMAND 2019; eigene Übersetzung und Darstellung.

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3 Status quo der Datenbewirtschaftung

3Status quo der Datenbewirtschaftung

Mithilfe einer Befragung von 1100 Unternehmen aus Industrie und industrienahen Dienstleistungen im Jahr 2019 wurde erstmalig eine Einordnung deutscher Unternehmen in das erläuterte Reifegradmodell Data Economy Readiness vorgenommen (vgl. DEMAND 2019). Dabei unterschied man drei Reifegradstufen, welche ausdrücken, wie fortgeschritten die befragten Unternehmen in den drei Bereichen des Reifegradmodells sind: Digitale Einsteiger  stehen noch ganz am Anfang und unternehmen allenfalls erste Versuche im Bereich Data Resource Management. Digital fortgeschrittene  Unternehmen sind in den drei Bereichen schon weiter, haben aber auch noch umfassendes Verbesserungspotenzial. Im Unterschied dazu bewirtschaften digitale Pioniere  Daten in allen Dimensionen des Modells (fast) optimal und sind damit Vorbild für andere Unternehmen in jeder Hinsicht.

Die Befragung 2019 zeigte deutlich, dass die deutsche Wirtschaft bei ihrer Fähigkeit zur Datenbewirtschaftung noch merkliches Ausbaupotenzial aufweist. Lediglich zwei Prozent der Unternehmen konnten als digitale Pioniere klassifiziert werden (vgl. DEMAND 2019). 13 Prozent der Unternehmen zählten zu den digital Fortgeschrittenen. Die Mehrheit der Unternehmen mit 84 Prozent dagegen waren digitale Einsteiger. In einer weiteren Befragung aus dem Jahr 2020 wurde mit einem leicht reduzierten Fragebogen erneut der Reifegrad dieser Branchengruppen bestimmt (vgl. Röhl et al. 2021). Die Ergebnisse weisen auf eine Verbesserung der Situation hin. Zwar wurden hier nur zwei Klassen von Unternehmen unterschieden, aber der Anteil derer mit einem hohen Digitalisierungsstand lag bei immerhin 28 Prozent. Bei den Großunternehmen waren sogar 40 Prozent dieser Gruppe zuzuordnen. Die im Folgenden aufgeführten Zahlen, denen keine Quelle zugeordnet ist, basieren auf dieser Studie von Röhl et al. aus dem Jahr 2021.

Zwar ist diese Entwicklung erfreulich, aber eine weitere Verbesserung der Fähigkeit der deutschen Unternehmen, Daten zu bewirtschaften, ist dennoch dringend geboten. So werden (digitale) Daten bislang oftmals nur zu einzelnen Zwecken innerhalb von Wertschöpfungsketten oder -netzwerken eingesetzt, aber nicht umfassend. Am häufigsten werden derartige Daten für die Optimierung von Produkten und Geschäftsmodellen genutzt  –  knapp 54 Prozent der Unternehmen tun dies vollständig oder teilweise. 47 Prozent der Unternehmen verwenden Daten teilweise oder vollständig zur Identifikation und Beobachtung von Wertschöpfungsprozessen. Weniger oft gehen digitale Daten in Werbeaktivitäten oder Marketing, in die Automatisierung und Steuerung oder Prognose und Data Analytics ein. Kaum eine Rolle spielt bislang der direkte Verkauf oder indirekte Verkauf von Daten im Rahmen von Produkten oder Dienstleistungen. Nur knapp sieben Prozent der Unternehmen geben an, digitale Daten teilweise oder vollständig zu diesem Zweck zu nutzen. Dies bestätigt die Befunde zur digitalen Reife, da der Handel mit Daten eine umfassende Datenbewirtschaftung voraussetzt, die bislang nur von wenigen Unternehmen geleistet werden kann.

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4 Die Relevanz des Data Sharings

4Die Relevanz des Data Sharings

Der Handel mit Daten stellt einen Aspekt des sogenannten Datenteilens (oder Data Sharing) dar. Dazu gehört neben dem Verkauf eigener Daten durch Unternehmen jedoch auch die Integration von Daten Dritter in die eigenen Prozesse. Data Sharing hat umfassende ökonomische Vorteile, die vor allem auf die besonderen Eigenschaften von Daten zurückzuführen sind. Wie eingangs schon angesprochen, weisen Daten eine Nichtrivalität im Konsum auf  –  können also von unendlichen Nutzer/innen (auch gleichzeitig) verwendet werden, ohne dass die Erstnutzer/innen negative Auswirkungen spüren (vgl. Röhl et al. 2021). Darüber hinaus besitzen sie eine Null-Grenzkosten-Eigenschaft, da sie nahezu kostenfrei kopiert und weitergegeben werden können. Beide Charakteristika führen dazu, dass sich mit Daten im Vergleich zu anderen Gütern sehr einfach umfassende wirtschaftliche Vorteile erzielen lassen, wenn sie von vielen genutzt werden.

Deutsche Unternehmen der Industrie und industrienahen Dienstleistungen sind hier auch vor dem Hintergrund ihrer durchschnittlich eher geringen digitalen Reife noch verhalten. Dennoch gaben in der Befragung aus dem Jahr 2020 knapp 26 Prozent der Unternehmen an, Bedarf an Daten aus externen Quellen zu haben, weil die internen Daten nicht ausreichten. Unternehmen aus der Gruppe der digitalen Unternehmen haben einen noch höheren Anteil von rund 37 Prozent. Hintergrund dieses Antwortverhaltens könnte sein, dass die weniger digitalen Unternehmen die entsprechenden digitalen Daten insgesamt noch selten nutzen und sie daher auch nicht aus externen Quellen benötigen. Diejenigen Unternehmen, die externe Daten brauchen, haben vor allem Bedarf an Produktdaten und Lieferantendaten.

Während also bereits eine merkliche Aufgeschlossenheit für die Integration externer Daten besteht, sind die befragten Unternehmen bei der Herausgabe von Daten sehr zurückhaltend. Nur knapp zwölf Prozent der Unternehmen sind über alle in der Befragung berücksichtigten Datenkategorien gemittelt grundsätzlich zum Teilen bereit. Mit etwa 14 Prozent ist der Anteil der digitalen Unternehmen in diesem Punkt nicht wesentlich höher. Auffallend ist zudem die geringe Bereitschaft der Großunternehmen ab 250 Mitarbeitenden: Durchschnittlich nur rund sieben Prozent dieser Unternehmen würden Daten teilen. Zwar nutzt dieser Unternehmenstyp auch häufiger externe Daten als andere Unternehmen (28 Prozent), aber dies scheint die Bereitschaft zur Freigabe eigener Daten nicht zu beeinflussen. Besonders skeptisch sind die befragten Unternehmen bei Finanz- sowie Nutzungs- und Stammdaten von Kunden. Jeweils weniger als fünf Prozent der Unternehmen signalisieren in der Befragung eine Bereitschaft zum Teilen dieser Datentypen.

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5 Hemmnisse der Datenbewirtschaftung

5Hemmnisse der Datenbewirtschaftung

Die große Komplexität, die mit der Nutzbarmachung und Nutzung von Daten und insbesondere auch dem Data Sharing verbunden ist, stellt ein wesentliches Hemmnis für Unternehmen dar, die Daten bewirtschaften möchten. Die hier bestehenden Barrieren lassen sich in drei Bereiche gliedern: Es gibt rechtliche, technische und wirtschaftliche Hemmnisse. Grundsätzlich werden rechtliche Hemmnisse vom Großteil der Unternehmen als am wichtigsten eingestuft. Knapp 91 Prozent der in Röhl et al. (2021) befragten Unternehmen haben Sorge vor einem unautorisiertem Zugriff Dritter auf ihre Daten, knapp 85 Prozent fürchten datenschutzrechtliche Grauzonen, 84 Prozent sehen Unklarheiten bezüglich der Nutzungsrechte an Daten. Gerade für die Unternehmen, die in der Bewirtschaftung von Daten noch am Anfang stehen, dürfte jedoch ein wirtschaftliches Hemmnis zunächst viel entscheidender sein: 77 Prozent der Unternehmen geben an, dass ihnen der Nutzen des Data Sharings nicht klar ist. Unternehmerische Investitionen in die komplexe Thematik der Datenbewirtschaftung dürften vor einem solchen Hintergrund kaum zu rechtfertigen sein.

Es fällt zudem auf, dass digitale Unternehmen im Durchschnitt eine größere Anzahl an Hemmnissen für die Datenbewirtschaftung wahrnehmen als weniger digitale. Viele Schwierigkeiten scheinen also erst aufzufallen, wenn sich Unternehmen bereits intensiver mit Daten beschäftigen. Neben dem Abbau konkret bestehender rechtlicher Hürden und technischer Schwierigkeiten wie etwa der fehlenden Absicherung von Daten sollte für eine Überwindung der Hemmnisse der Datenbewirtschaftung daher das Thema Kommunikation im Vordergrund stehen. Es scheint Unternehmen an Informationen zu fehlen  –  über bestehende rechtliche Regeln, ökonomische Vorteile und vorhandene Beispiele guter Praxis der Datenbewirtschaftung. Hier setzt das seit 2021 vom Bundesforschungsministerium geförderte Projekt IEDS an: Es wird Anreize zum Data Sharing für Unternehmen identifizieren, den rechtlichen Rahmen und die ökonomischen Zusammenhänge untersuchen und für Unternehmen somit wesentliche Informationen für eine verbesserte Datenbewirtschaftung zur Verfügung stellen.

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6 GAIA-X im Kontext des Data Sharings

6GAIA-X im Kontext des Data Sharings

Ein Baustein für eine erfolgreiche Datenbewirtschaftung durch Unternehmen ist eine verlässliche Infrastruktur, zu der das Projekt GAIA-X beitragen soll. Ziel von GAIA-X ist ein einheitlicher europäischer Daten- und Serviceraum, innerhalb dessen sich Anbieter/innen von Rechenzentren, Cloudlösungen und sektorspezifischen Cloud- und Edge-Systemen besser miteinander vernetzen und abstimmen können. Für Unternehmen eröffnet dies das Potenzial, Daten im Rahmen einer europäischen, digital souveränen Infrastruktur speichern und teilen zu können. Damit setzt GAIA-X auf Transparenz und Offenheit und hebt sich von den amerikanischen oder chinesischen Konkurrenzlösungen ab. Damit das Projekt ein Erfolg werden kann, muss es jedoch weitreichend genutzt werden. Dass sich GAIA-X, vorgestellt durch das Bundeswirtschaftsministerium 2019, in der Anfangsphase befindet, wird an dem noch geringen Bekanntheitsgrad deutlich: In der Befragung in Röhl et al. (2021) gaben 6,5 Prozent der Unternehmen an, dass ihnen GAIA-X bekannt ist. Mit dem weiteren Fortschritt des Projekts wird die Bekanntheit zunehmen. Dies sollte durch weitere Maßnahmen der Kommunikation unterstützt werden.

Es spricht viel für GAIA-X: Von den Unternehmen, die das Projekt kennen, gaben in der Befragung zwei Drittel an, dass sich ihre Bereitschaft zum Data Sharing aufgrund von GAIA-X erhöhen würde. Besonders positiv finden die Unternehmen die Sicherheit, die GAIA-X für sie etwa in Zertifizierungsfragen bietet. Aber auch die Positionierung als neutrale, staatlich gestützte Stelle und in infrastrukturellen Aspekten wird als Vorteil des Projekts gesehen. Nun gilt es, diese Vorteile durch Anwendungsfälle und deren Kommunikation in die Unternehmer/innenschaft bekannt zu machen.

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7 Handlungsoptionen

7Handlungsoptionen

Neben dem bereits angesprochenen Thema der Kommunikation der bestehenden rechtlichen Regelungen, ökonomischen Vorteilen und Beispielen guter Praxis für Data Sharing allgemein und GAIA-X im Speziellen gibt es weitere Handlungsoptionen, die eine verbesserte Datenbewirtschaftung der deutschen Unternehmen fördern können:

Digitale Infrastruktur stärken

Leistungsfähige Netze sind die Grundvoraussetzung für die Bewirtschaftung von Daten. Hier sollten schnellstmöglich weiße und graue Flecken in der Mobilfunkversorgung abgebaut werden, indem die Mobilfunkförderrichtlinie durch die im Aufbau befindliche Mobilfunkinfrastrukturgesellschaft umgesetzt wird. Dazu sollten dort die benötigten Kapazitäten zügig aufgebaut und Markterkundungsverfahren durchgeführt werden, um zu prüfen, wo marktliche Lösungen beim Mobilfunkausbau nicht möglich sind und Förderbedarf besteht. Vorhandene Förderprogramme zum Breitbandausbau sollten durch eine Beschleunigung der Verfahren gestärkt werden, so dass Projekte schneller umgesetzt werden können.

Beteiligung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) an der Datenbewirtschaftung stärken

KMU liegen in der Datenbewirtschaftung im Vergleich zu Großunternehmen zurück. Die Aufstockung des Mittelstandsförderprogramms «Digital Jetzt» aus dem Konjunkturpaket um 250 Millionen Euro bis zum Jahr 2024 ist ein wichtiger Schritt, um KMU die benötigte finanzielle Unterstützung zukommen zu lassen. Zwar ist das Antragsverfahren einfach und niederschwellig, allerdings fließen die Gelder des seit 2020 laufenden Programms schleppend, und die KMU müssen in Vorleistung für ihre Digitalisierungsprojekte gehen. Hier sollten die Anreize so angepasst werden, dass die Förderung noch attraktiver wird und die Auszahlung schneller möglich ist.

Datenrechtliche Hemmnisse abbauen

Bei den Hemmnissen für die Bewirtschaftung von Daten rangieren rechtliche Bedenken auf den vorderen Plätzen. Hier gilt ess zwar zu unterscheiden zwischen tatsächlichen rechtlichen Lücken und fehlender Kenntnis der Rechtslage. Dennoch gilt es Erstere schnell zu schließen, damit durch eine gesteigerte Rechtssicherheit der Anreiz zum Bewirtschaften von Daten und zum Data Sharing verstärkt wird und mehr Unternehmen eingebunden werden. Neben der Bereitstellung dispositiver Normen (z.B. Musterverträge) zur Senkung von Transaktions- und Informationskosten, stellt vor allem eine wettbewerbsrechtliche Lösung für den Zugang zu Daten angesichts der Marktmachtstellung weniger großer Technologiekonzerne (Google, Amazon, Microsoft) eine wesentliche Herausforderung dar (Fries/Scheufen, 2019: 725).

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Literaturverzeichnis

Literaturverzeichnis

▬Brynjolfsson, Erik; Hitt, Lorin M.; Kim, Heekyung Hellen (2011): Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1819486.

▬DEMAND (2019): Data Economy. Status quo der deutschen Wirtschaft & Handlungsfelder in der Data Economy, White Paper im Rahmen des BMWi-Verbundprojekts DEMAND, Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST, Dortmund, www.demand-projekt.de/paper/DEMAND-DataEconomicsAndManagementOfDataDrivenBusiness(WhitePaper).pdf .

▬Fries, Martin; Scheufen, Marc (2019): Märkte für Maschinendaten: Eine rechtliche und rechtsökonomische Standortbestimmung, in: MultiMedia und Recht (MMR), 22. Jg, Nr. 11, S. 721–726.

▬Röhl, Klaus-Heiner; Bolwin, Lennart; Hüttl, Paula (2021): Datenwirtschaft in Deutschland  –  Wo stehen die Unternehmen in der Datennutzung und was sind ihre größten Hemmnisse? Studie im Auftrag des BDI, www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Gutachten/PDF/2021/Hemmnisse_der_Datenwirtschaft_Studie_final.pdf .

▬Statista (2021): Größte Unternehmen der Welt nach ihrem Marktwert im Jahr 2021, https://de.statista.com/statistik/daten/studie/12108/umfrage/top-unternehmen-der-welt-nach-marktwert.

▬European Commission (2020): The European Data Market Monitoring Tool, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=68015.

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Die Autor/innen

Die Autor/innen

Dr. Vera Demary  leitet das Kompetenzfeld Digitalisierung, Strukturwandel und Wettbewerb im Institut der deutschen Wirtschaft. Sie studierte Volkswirtschaftslehre an der Universität Paderborn, der Memorial University of Newfoundland und der Erasmus Universiteit Rotterdam. Sie promovierte an der Universität zu Köln. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit Themen an der Schnittstelle zwischen Digitalisierung und Wettbewerb, unter anderem digitale Plattformen, Künstliche Intelligenz, Datenökonomie und Blockchain.

Dr. Henry Goecke  leitet die Forschungsgruppe Big Data Analytics im Institut der deutschen Wirtschaft. Er studierte Volkswirtschaftslehre an der Technischen Universität (TU) Dortmund und der Strathclyde University Glasgow. Seine Promotion legte er an der TU Dortmund ab. In seinen Forschungsarbeiten befasst er sich mit Methoden zur Sammlung und Analyse großer, unstrukturierter Datensätze sowie inhaltlich vor allem mit den Themen der Datenökonomie und der Künstlichen Intelligenz.

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Impressum

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Herausgeberin:  Heinrich-Böll-Stiftung e.V., Schumannstraße 8, 10117 Berlin
Kontakt:  Referat Digitale Ordnungspolitik, Vérane Meyer E meyer@boell.de

Erscheinungsort:  www.boell.de
Erscheinungsdatum:  Juli 2021
Lizenz:  Creative Commons (CC BY-NC-ND 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Verfügbare Ausgaben unter:  www.boell.de/de/boellbrief
Abonnement (per E-Mail) unter:  boell.de/news

Die vorliegende Publikation spiegelt nicht notwendigerweise die Meinung der Heinrich-Böll-Stiftung wider.

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