Digital Innovation

Daten sind wie Erdöl – Erst durch Raffinieren wird daraus digitaler Treibstoff

Der Rohstoff des 21. Jahrhunderts ist nicht mehr das Erdöl, sondern es sind Daten. Sie sind nicht nur so wertvoll wie das schwarze Gold, sondern werden wie seinerzeit das Öl zum Treiber wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Entwicklungen. Und noch etwas haben sie gemeinsam: Bevor man damit überhaupt etwas anfangen kann, muss erst einmal kräftig „raffiniert“ werden.

Daten sind vielseitiger denn je und stehen in immer größerem Ausmaß zur Verfügung. Jeder von uns trägt dazu bei, zum Beispiel auf seiner tagtäglichen Reise durch das Internet. Unsere digitalen Fußspuren werden auf unzähligen Servern von den unterschiedlichsten Betreibern archiviert und analysiert, um uns beispielsweise gezieltere Werbung zukommen zu lassen, ob nun auf dem Smartphone oder sogar an parkenden Fahrzeugen, sofern sie dafür ausgestattet sind.

Wir hinterlassen überall digitale Fußspuren

Stichwort Smartphone: Gerade dieser ständige Begleiter ist eine regelrechte Datenfabrik. Als mobiler Sensor für die unterschiedlichsten Messwerte erfasst es zum Beispiel die geographische Position, die Uhrzeit und sogar, wie schnell wir uns in welche Richtung bewegen. So werden unser Tagesablauf und unsere Bewegungsmuster sichtbar. Solche Daten nutzen zum Beispiel unsere Lieblings-Routenplaner-Dienste – und tragen so durch dynamische Umleitungen auch noch zu einer Entspannung von Verkehrsflüssen bei.

Mit Roh-Daten ist wenig anzufangen

Ganz so einfach, wie das alles klingt, ist es aber beileibe nicht. Was aus den zahlreichen Datenquellen so alles zusammenkommt, ist direkt nur höchst begrenzt zu verwerten. Ebenso wenig, wie man sein Fahrzeug mit Erdöl betanken kann, taugen die unstrukturierten, gewaltigen Datenmengen – sie tragen in dieser Rohform die treffende Bezeichnung Big Data – als Treibstoff für die digitale Wirtschaft. Also erst einmal in die „Raffinerie“. Mit den Methoden der Advanced Analytics oder Data Science wird Big Data zu Smart Data: Digitale Informationen, die ausgerichtet am Verwendungszweck algorithmisch aufbereitet sind.

Einheitlichkeit ist die große Ausnahme

Der Weg von Big zu Smart Data ist dabei durchaus aufwändig. Die Daten, vor allem unterschiedlicher Herkunft, sind in aller Regel heterogen. Das bedeutet, sie folgen nicht demselben Standard und unterscheiden sich in ihrer Struktur. Und das spielt sich nicht nur auf der vergleichsweise oberflächlichen Ebene von Formaten wie Foto, Video, Audio und Text ab. Um das nachzuvollziehen, reicht oft der Blick an den eigenen Arbeitsplatz. Da gibt es in der Regel standardisierte – aber oft noch individuell angepasste – Programme für die Administration, daneben kleine Software-Lösungen für einzelne Abteilungen oder spezielle Anforderungen und meist auch noch unzählige Excellisten, selten nach einheitlichen Standards gepflegt. Selbst gleichartige Daten wie Telefonnummern haben nicht immer das gleiche Format. Die erste Herausforderung in den digitalen „Raffinerien“ ist also, Struktur in die Daten zu bringen. In der Vergangenheit haben sich digitale Datenlager oder Data Warehouse-Konzepte für die strukturelle Aufbereitung und Ablage durchgesetzt. Man kann sie sich wie große Ansammlungen von Excel-Tabellen vorstellen, mit einem festen Tabellenschema und festgelegten Verknüpfungen untereinander. Ankommende Daten werden in das entsprechende Schema gebracht, genau geprüft und dann abgelegt. Doch diese Konzepte halten mit den rasant wachsenden und immer vielfältigeren Daten kaum noch mit. Und vor allem können sie nur leisten, was zuvor definiert wurde. Also müssen die Datenlager ständig unter hohem Aufwand „umgebaut“ werden.

Nicht der See muss passen, sondern die Flasche

Und hier kommen wieder die Flüssigkeiten als Analogie ins Spiel, genauer gesagt Wasser. Ein neueres Konzept für die strukturelle Aufbereitung von Daten nennt sich Data Lake. Wie ein echtes stehendes Gewässer begreift man diesen Daten-See als Speicher für vielseitige Quellen und Zuströme. Laut James Dixon, Gründer und CTO von Pentaho, gleicht er einem großen Wasservorrat in seinem natürlicheren Zustand. Die traditionelleren Datenlager dagegen entsprechen in dieser Analogie einem gereinigten, verpackten und strukturierten Vorrat an abgefülltem Wasser. Im Gegensatz zur Verarbeitung in einem Datenlager werden die ankommenden Daten in einem Daten-See so gespeichert, wie sie ankommen. Es gibt also keine vordefinierte spezifische Struktur, was nicht nur den Aufwand verringert, sondern auch für die Zukunft vorbaut: Welche Daten ein Unternehmen morgen und übermorgen gebrauchen könnte, ist bei den rasanten digitalen Entwicklungen kaum abzusehen. Also ist es ratsam, gewonnene Daten nach Möglichkeit vollständig zu bewahren.

Im Daten-See findet die Strukturierung erst bei der Datenentnahme durch die Nutzer statt. Sie bringen sozusagen die für sie passende Flasche mit. Damit entnehmen sie das „Wasser“ aus dem Daten-See, je nach individueller Anforderung und nach Verwendungszweck. Ein weiterer Vorteil: Diese Entnahme verändert nicht die Datenstruktur des Speichers, ganz im Gegensatz zu den vorigen Datenlagern. Dort konnte es durch immer wieder neue Anforderungen zu einem echten Wildwuchs kommen, wollte man unterschiedliche Datenstrukturen bedienen.

Was für Laien nach einem technischen Detail klingen mag, krempelt die Datenwelt gerade gehörig um. Statt Daten im Voraus in immer komplexeren Strukturen zu definieren, wandelt sich die Mentalität nun in Richtung Strukturieren „on-demand“. Daten und Strukturen befinden sich stets im Wandel, Zusammenhänge lassen sich je nach Fragestellung jederzeit dynamisch bilden oder aufbrechen. Und das wiederum hat immense Auswirkungen auf die Geschäftswelt, wo man auf vielfältige Art von der neu gewonnen Flexibilität und Dynamik profitiert.

Smarter Treibstoff für das Immobiliengeschäft

Ein ganz enormes Potenzial hat Smart Data natürlich auch im Bereich der Gewerbeimmobilien – und das in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen. Beispielsweise lassen sich mit Hilfe von Mobilfunkdaten Passanten-Ströme an Retail-Flächen erheben. Oder man lässt speziell vernetzte Sensoren ganz selbstständig miteinander kommunizieren und relevante Daten sammeln. Das ist das Prinzip des Internet of Things (IoT), ein Internet also, indem nicht menschliche Nutzer unterwegs sind, sondern technische Einheiten. Auf diese Weise gewonnene Erkenntnisse sind zum Beispiel eine große Hilfe in der Kundenberatung. Detaillierte Informationen über Passanten-Ströme lassen sich auch in der Bewertung von Retail-Immobilien nutzen. Insgesamt erlauben Analysen von vielseitigeren Datenquellen, von unternehmensinternen Beständen bis hin zu IoT-Gebäudesensoren, Trends und Bewegungen noch besser einzuschätzen. Das gilt für unterschiedliche Industrien und Immobilienmärkte, für Investoren wie für Unternehmen mit Umzugswunsch. Die intelligente Kombination von Daten erlaubt ebenso eine klare Bestimmung von Immobilienbedarf, -wert sowie -beitrag eines bestimmten Objektes für ein Unternehmen oder dessen Immobilienportfolio. Aber auch der Betrieb von Immobilien dürfte vor einer Revolution stehen. Mit IoT-Anwendungen ausgestatte Smart Buildings erlauben nicht nur die zentrale Bedienung der technischen Ausstattung. Sie können sich sogar selbstständig optimieren, etwa im Bereich des Energieverbrauchs. Automatisierung war gestern, mit der digitalen Transformation geht die Reise Richtung autonomer Immobilien. Dabei sind nutzbringende Lösungen manchmal verblüffend einfach: Bereits eine übersichtliche Zusammenstellung relevanter „smarter“ Daten über vorkonfigurierte und an den Geschäftsbedarf angepasste Dashboards schaffen für Kunden wie Makler einen signifikanten Mehrwert. Aber dort muss die Entwicklung natürlich nicht stehenbleiben. Nächste Schritte sind zum Beispiel Virtual Reality-Lösungen, die „smarte“ Daten noch besser greifbar machen. Grundsätzlich verschaffen neue oder besser aufbereitete Daten immer einen Wissensvorsprung und tragen zu besseren Entscheidungen bei. Die gezeigten Ansätze sind nur einige Beispiele für die Möglichkeiten zum Einsatz „smarter“ Daten im Gewerbeimmobiliensektor. Viele weitere warten noch darauf, durch Kooperationen zwischen Experten aus der Immobilienwirtschaft und der Daten-Welt – oder vielmehr Data Science – entdeckt zu werden. Angesichts dieses Potenzials werden im Immobiliensektor mit Sicherheit zunehmend neuartige Berufsfelder entstehen, die an der Schnittstelle zwischen Immobilienwirtschaft und Daten-Welt stehen und diese beständig mit dem Smart Data Treibstoff versorgen.

Die Technik ist weiter als das Regelwerk

Natürlich gibt es auch noch offene Punkte bei der Debatte um den breiten Einzug „smarter“ Daten im Immobiliensektor. Ganz vorne stehen dabei die Themen Sicherheit und Compliance. Welche Daten dürfen wie erfasst werden? Wem gehören sie am Ende? Was darf man damit anfangen? Dürfen Informationen in Clouds gelagert werden? Welche Sicherheitsanforderungen gelten überhaupt bei der Datenspeicherung? Grundsätzlich sind das keine neuen Themen, sie werden aber immer relevanter, denn IoT und datenbasierte Geschäftsmodelle treten zunehmend in unser Leben – beruflich wie privat. Die Geschwindigkeit der digitalen Revolution wird an diesen Fragen vermutlich sehr viel stärker hängen als an der technischen Machbarkeit. Ohne rechtliche Regularien geht es nicht, aber der Gesetzgeber neigt dazu, in digitalen Belangen häufig lange abzuwarten, um dann über das Ziel hinaus zu schießen – wovon aktuell in Sachen DSGVO zum Beispiel Vereine, Kleinunternehmer oder einfach nur Privatleute, die eine Website unterhalten, ein Lied singen können. Regularien sind allerdings nicht ausschließlich Sache des Gesetzgebers. Auch Unternehmen und Kunden müssen austarieren, wie Daten erhoben, weitergegeben und verarbeitet werden dürfen.

Die Immobilienbranche wird zum digitalen Innovationsraum

Die Immobilienbranche ist dabei natürlich keine Ausnahme. Ein Mentalitätswandel ist gefragt, mit dem Ziel eines richtlinienkonformen und strukturierten Zugangs zu Daten auf breiter Ebene. Technisch betrachtet gibt es zumindest entsprechende Ansätze, zum Beispiel mit Hilfe von Datenkatalogen und Datenanonymisierung. Folgen muss ein Bewusstsein für den Wert von Daten für die Immobilienwirtschaft. Neue geschäftsrelevante Informationen, gewonnen durch „smartes“ Kombinieren, führen zunächst natürlich zu internen Leistungs- und Produktivitätsgewinnen. Die Möglichkeiten gehen aber noch viel weiter. Vergleichsweise naheliegend ist die Auslagerung von Standardprozessen in digitale, cloudbasierte Plattformen, um sich ganz dem Kerngeschäft zu widmen. Das echte Gold wartet aber noch darauf, gehoben zu werden: Datengetriebene Dienstleistungs- und Produktentwicklungen oder sogar völlig neue Geschäftsmodelle. Solche Innovationen sind im Maklergeschäft sicher noch die Ausnahme, könnten aber bereits morgen zum Standard-Repertoire gehören.

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