Build vs. Buy: Wann externe Daten für KI und Wachstum erworben werden sollten

Im aktuellen KI-Wettrüsten hat sich das Mantra „Daten sind das neue Öl“ zu einer pragmatischeren Realität entwickelt: Proprietäre Daten sind der Treibstoff, aber externe Daten sind das Additiv, das die Leistung bestimmt. Für die meisten Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie externe Daten nutzen sollen, sondern wie sie die interne Generierung und den externen Erwerb strategisch in Einklang bringen. Laut IDC wird der globale Markt für Data as a Service (DaaS) und Analysen bis 2026 voraussichtlich 1,3 Billionen US-Dollar erreichen (https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52458424), was einen massiven Wandel hin zur Abhängigkeit von Drittanbieterdaten verdeutlicht.

Das Kaltstart-Problem: Wenn Kaufen zwingend erforderlich ist

Der überzeugendste Grund für den Kauf externer Daten ist das „Kaltstart“-Problem. Bei der Einführung eines neuen KI-Modells oder dem Eintritt in einen neuen Markt sind interne historische Daten oft nicht vorhanden oder statistisch unbedeutend. Beispielsweise kann ein Fintech-Unternehmen, das ein Kreditprodukt in einer neuen Region einführt, nicht drei Jahre warten, um das Rückzahlungsverhalten zu erfassen. Der Kauf anonymisierter, historischer Kreditdatensätze ermöglicht den sofortigen Einsatz des Modells.

Gartner stellt fest, dass bis 2025 75% der Unternehmen externe Daten nutzen werden, um ihre internen Erkenntnisse zu verbessern (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-09-22-gartner-identifies-top-trends-impacting-the-data-and-analytics-market). Dabei geht es nicht nur um das Volumen, sondern um die Vielfalt. Interne Daten sind von Natur aus durch Ihren bestehenden Kundenstamm voreingenommen. Externe Daten liefern die Gegenbeispiele und Grenzfälle, die für den Aufbau robuster, verallgemeinerbarer KI-Systeme erforderlich sind.

Das ROI-Framework: Eigenentwicklung vs. Kauf

Die Entscheidung, wann ein Datensatz lizenziert werden soll, erfordert eine strenge Kosten-Nutzen-Analyse. Unternehmen sollten die folgenden Kriterien bewerten:

• Geschwindigkeit: Können Sie die Daten intern schnell genug sammeln, um die Marktnachfrage zu bedienen? Wenn die interne Erfassung 12 Monate dauert, eine Lizenz aber 50.000 US-Dollar kostet, überwiegen die Opportunitätskosten des Wartens in der Regel den Anschaffungspreis.
• Knappheit: Sind die Daten öffentlich verfügbar, aber schwer zu extrahieren (Scraping)? Die rechtlichen Risiken von unbefugtem Scraping, die durch den EU Data Act verschärft werden, machen die Lizenzierung oft zu einer sichereren und skalierbareren Option.
• Genauigkeit: Professionelle Datenanbieter garantieren oft Genauigkeitsraten von über 95%+, was häufig höher ist als bei unstrukturierten internen Protokollen.

Für eine tiefergehende Analyse dieser strategischen Auslöser konsultieren Sie unseren umfassenden Leitfaden darüber, warum und wann man externe Daten kaufen sollte.

Anwendungsfälle mit hoher Priorität für externe Daten

Über das Training von Large Language Models (LLMs) hinaus transformiert der Erwerb externer Daten drei Kernbereiche des Geschäfts:

1. CRM-Anreicherung: B2B-Vertriebsteams nutzen firmografische Daten (Umsatz, Mitarbeiterzahl, Tech-Stack), um Leads zu priorisieren. Der Kauf dieser Daten ist gängige Praxis, da die Kosten für die manuelle Recherche durch einen Vertriebsmitarbeiter deutlich höher sind als die Kosten pro Datensatz eines Datenanbieters.
2. Resilienz der Lieferkette: Echtzeit-Satelliten- und Logistikdaten ermöglichen es Unternehmen, Störungen vorherzusehen, bevor sie sich in der Bilanz niederschlagen.
3. Physische KI und Robotik: Das Training autonomer Systeme erfordert riesige Mengen an Video- und Sensordaten. Wie die jüngste Bewertung von Scale AI mit 13,8 Milliarden US-Dollar zeigt (https://scale.com/blog/series-f), ist die Nachfrage nach hochwertigen, von Menschen annotierten externen Daten auf einem Allzeithoch.

Risikominderung und Provenienz

Der Kauf von Daten ist nicht ohne Risiko. Das Hauptanliegen institutioneller Käufer ist die Datenprovenienz – genau zu wissen, woher die Daten stammen und ob sie ethisch korrekt erhoben wurden. Unter dem EU Data Act haben Nutzer das Recht, auf Daten zuzugreifen und diese zu teilen, die durch ihre Nutzung vernetzter Produkte generiert wurden. Dies schafft neue Möglichkeiten für Sekundärmärkte für Daten, aber auch neue Compliance-Anforderungen für Käufer. Sicherzustellen, dass Ihr Anbieter über die eindeutigen Rechte an den Daten verfügt, ist von entscheidender Bedeutung. Sie können diese Risiken mindern, indem Sie einen spezialisierten Datensatzkatalog durchsuchen, in dem Provenienz und Lizenzbedingungen vorab geprüft wurden.

Was das für Sie bedeutet

Für Datenbesitzer können Ihre internen „Abgasdaten“ – also Daten, die Sie allein durch Ihre Geschäftstätigkeit generieren – ein wertvolles Gut für einen Käufer in einer nicht konkurrierenden Branche sein. Für Datenkäufer ist die Fähigkeit, externe Datensätze zu integrieren, ein Wettbewerbsvorteil, der den Einsatz von KI beschleunigt. Ob Sie Ihren Überschuss monetarisieren oder eine strategische Lücke schließen möchten, d-nvest bietet die Intelligenz und den Marktplatz, um diese bedeutenden Transaktionen mit Zuversicht durchzuführen.