Build vs. Buy: Wann sind externe Daten die Anschaffungskosten wert?

Im aktuellen KI-Wettrüsten hat sich das Dilemma 'Build vs. Buy' von Software auf das Rohmaterial verlagert, das sie antreibt: Daten. Für Unternehmensleiter geht es nicht mehr nur um das Volumen, sondern um die Geschwindigkeit der Modellleistung. Während interne Daten einen Wettbewerbsvorteil bieten, sind externe Daten oft die Brücke, die benötigt wird, um das 'Cold Start'-Problem im maschinellen Lernen zu überwinden. Das Verständnis von pourquoi et quand acheter de la donnée externe ist nun eine Kernkompetenz für jeden Chief Data Officer.

1. Der wirtschaftliche Schwellenwert: Wann Kaufen billiger ist als Bauen

Der Haupttreiber für die Datenbeschaffung sind die 'Gesamtkosten des Eigentums' (TCO) einer Datenpipeline. Der Aufbau einer internen Pipeline umfasst Ingenieurstunden, Speicherkosten und vor allem die Kosten für menschliche Überprüfung (HITL) und Kennzeichnung. Beispielsweise können hochwertige RLHF-Daten (Reinforcement Learning from Human Feedback) erheblich mehr kosten als der Kauf von vorab gekennzeichneten, domänenspezifischen Datensätzen.

Branchenberichten zufolge belief sich der Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung im Jahr 2022 auf rund 2,22 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich erheblich wachsen (https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-collection-labeling-market). Wenn die Kosten für die interne Beschaffung – unter Berücksichtigung der Markteinführungszeit – die Lizenzgebühr für einen Premium-Datensatz übersteigen, wird die 'Buy'-Entscheidung mathematisch zwingend. Für viele Unternehmen zeigt die Durchsicht eines Datensatzkatalogs, dass der Preis für eine mehrjährige Lizenz oft weniger als sechs Monatsgehälter eines engagierten Data-Engineering-Teams beträgt.

2. Lösung des 'Cold Start'- und Edge-Case-Problems

Interne Daten sind von Natur aus durch den bestehenden Kundenstamm und die operative Geschichte Ihres Unternehmens verzerrt. Dies schafft 'blinde Flecken' in KI-Modellen. Die Beschaffung externer Daten ist der effizienteste Weg, um zwei spezifische technische Hürden zu überwinden:

• Der Kaltstart: Einführung eines prädiktiven Modells in einem neuen Gebiet oder einer neuen Branche, in der Sie keine historischen Transaktionen haben.
• Anreicherung von Randfällen: Verbesserung der Modellrobustheit durch den Kauf seltener 'Long-Tail'-Datenpunkte, die in Ihren eigenen Systemen zu selten vorkommen, um statistisch signifikant zu sein.

Ein Paradebeispiel ist der Sektor der autonomen Fahrzeuge, wo Unternehmen Petabytes an synthetischen und realen Sensordaten kaufen, um für seltene Wetterereignisse zu trainieren. Im Medienbereich zeigt der von OpenAI bekannt gegebene Deal mit News Corp im Wert von über 250 Millionen US-Dollar über fünf Jahre (https://www.reuters.com/technology/news-corp-signs-multi-year-deal-with-openai-2024-05-22/), dass selbst die größten KI-Labore nicht allein auf gescrapte oder interne Daten angewiesen sein können, um hohe Denkfähigkeiten zu erzielen.

3. Regulatorische Arbitrage und die 'Clean Data'-Prämie

Die Umsetzung des EU Data Acts und die sich entwickelnde Landschaft der DSGVO haben 'kostenlose' gescrapte Daten zu einer hochriskanten Haftung gemacht. Der Kauf von Daten von einem seriösen Broker oder direkt von einer Quelle bietet eine 'Chain of Title', die für KI auf institutionellem Niveau unerlässlich ist. Dies ist eine Verlagerung von 'Datenmenge' zu 'Datenherkunft'.

Bestätigte Transaktionen zeigen, dass Plattformen bereit sind, eine Prämie für rechtlich einwandfreie Daten zu zahlen. Reddit beispielsweise hat einen Datenlizenzvertrag mit Google im Wert von geschätzten 60 Millionen US-Dollar pro Jahr abgeschlossen (https://www.reuters.com/technology/reddit-ai-content-licensing-deal-with-google-sources-say-2024-02-22/). Für einen Käufer sind diese 60 Millionen US-Dollar nicht nur für den Text; es ist das Recht, diesen Text ohne das Risiko von Urheberrechtsstreitigkeiten oder 'Data Poisoning'-Ansprüchen zu verwenden.

4. Die Build-vs-Buy-Entscheidungsmatrix

Um zu entscheiden, ob Sie einen Daten-Deal abschließen sollen, bewerten Sie diese drei Kriterien:

• Geschwindigkeit: Wird der Kauf dieser Daten Ihren F&E-Zyklus um 6+ Monate verkürzen? Wenn ja, kaufen.
• Exklusivität: Sind die Daten als nicht-exklusive Lizenz (billiger) oder als exklusive Akquisition (teuer, aber bietet einen Burggraben) verfügbar?
• Genauigkeit: Hat der externe Datensatz eine verifizierte Ground Truth, die Ihre internen Sensoren/Logs nicht erreichen können?

Marktanalysten von Gartner schätzten zuvor, dass bis 2024 60 % der Daten für KI synthetisch oder extern bezogen werden, um digitale Geschäftsinitiativen zu beschleunigen (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-06-24-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technology-trends-for-2021). Obwohl das Jahr vergangen ist, hat sich der Trend nur verstärkt, da spezialisierte 'Vertical AI' in den Mittelpunkt rückt.

Was das für Sie bedeutet

Für Datenkäufer verschiebt sich der Markt hin zu Transparenz. Bauen Sie nicht, was Sie für einen Bruchteil der Entwicklungskosten lizenzieren können. Nutzen Sie d-nvest, um Preise zu vergleichen und die Herkunft zu überprüfen. Für Dateneigentümer sind Ihre 'Abfalldaten' – die Informationen, die aus Ihrem Kerngeschäft generiert werden – wahrscheinlich ein margenstarkes Gut für das 'Cold Start'-Problem eines anderen. Die Auflistung Ihrer Assets auf d-nvest ermöglicht es Ihnen, diese Nachfrage mit professionellen rechtlichen und technischen Rahmenbedingungen zu nutzen.