Im allgemeinen ist der Wert von personenbezogenen Daten unabhängig zum Datenformat,deren Größe, der Herkunft oder der Sprache, die sie beschreibt. Ebenfalls kann man davon ausgehen das der Wert von personenbezogenen Datensätzen für den Interessenten nicht pauschal immer gleich ist, sondern je nach Anwendungsfall variiert. Beispielsweise ist die Information, dass bei einer Person eine Krankheit vorliegt, für ein Phartmaunternehmen mehr Wert, als dass die Person ein Auto von einer bestimmten Marke besitzt. Als Automobilhersteller ist diese Information allerdings fast trivial, sie würden wohl möglich die Information des Fahrzeugs bevorzugen um dies für personalisierte Werbezwecke weiter zu verarbeiten.
Trotzdem haben sich am Markt Durchschnittspreise der gängigsten Datensätze etabliert, die wir später näher betrachten werden. Vorerst sollte aber geklärt werden, wie der Wert von Daten überhaupt zustande kommt. Bei Adress- und Datenhändlern wird der Jahresgesamtumsatz des Unternehmens durch die Anzahl von Postadressen bzw. Personendatensätzen geteilt. Bei werbungtreibenden Unternehmen wie beispielsweise Dialogmarketing werden mittels Analyse Tools die Deckungsbeiträge der jeweiligen Vertriebswege erfasst, die über die entsprechende Werbung entstanden sind und summiert. Die Gesamtsumme wird dann durch die Gesamtanzahl der Datensätze geteilt. Diese Berechnung ist allerdings ziemlich oberflächlich. Zusätzlich wird die Individualität des jeweiligen Datensatzes außer acht gelassen.
Deswegen gibt es bestimmte Schwerpunkte, die zusätzlich als Bewertungsgrundlage hinzugezogen werden, um jeden Datensatz bewerten zu können, die anhand folgender Grafik erläutert werden:
Der aktuelle Datenlebenszyklus von personenbezogenen Daten beträgt aktuell ca. 30 Jahre. Man geht nach dieser Zeit davon aus, das der Informationsgehalt nicht mehr mit dem realen Zustand übereinstimmt. Deshalb nimmt der Wert von Daten mit voranschreitender Zeit bei der Bewertung ab.
Der Wert ist unabhängig von Abnutzungseffekten, im Gegensatz zu Materiellen Gütern. Deswegen bleibt er konstant oder steigt sogar, da sich durch dazugewonnen Daten Synergieeffekte oder neue Benutzungsmöglichkeit ergeben.
Diese Abbildung beschreibt die Ansammlung von Datenmengen, die bis zu einem bestimmten Grad nicht zwangsläufig einen stetigen Wertezuwachs bedeuten muss. Große Datenansammlungen können zu einem Informationsüberfluss führen und die Auswertbarkeit mindern oder gar unmöglich machen.
Integration beschreibt die Erreichbarkeit bzw. die Nutzbarkeit für verschiedene Systeme. Umso besser die Daten in verschiedenen Systeme integrierbar sind, desto besser lassen sie sich für verschiedene Ziele nutzen und verwerten.
Die Datenqualität ist maßgeblich für die Bewertung von personenbezogenen Daten und umfasst mehrere Dimensionen die sie beschreibt. Unter anderem definieren diese die Aktualität, Integrität, die Vollständigkeit sowie die Echtheit der Daten.
In folgender Tabelle wird das Verhältnis vom Datenbestand und dem Unternehmensumsatz noch einmal exemplarisch dargestellt.
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