Was kann Digitalisierung? Und wenn ja, wie viele?

Die Digitalisierung ist in aller Munde und nun auch ein zentrales Thema in der aktuellen Ausgabe des Fondsbuches 2018. Hierzu wurden wir gebeten einen Beitrag zu verfassen und haben besonders den Schwerpunkt „Big Data“ ins Visier genommen. Unsere Kurzfassung über das Was, Wie und Warum, und die 4 Schritte zum Erfolg eines Unternehmens möchten wir gerne mit Ihnen teilen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben alle Daten, die es auf dieser (unserer) Welt gibt, und zwar zu einem für Sie passenden Thema. Zum Beispiel alle Daten zum Thema Immobilienfonds für institutionelle Investoren. Macht Sie das automatisch zum erfolgreichsten Player am Markt oder sorgt zumindest dafür, dass Sie sich gegenüber Ihren Mitbewerbern deutlich absetzen?
Die Antwort lautet: Leider nein.
Warum ist das so? Um diese Frage zu beantworten, muss ein wenig ausgeholt werden und einige Begrifflichkeiten müssen geklärt und Grunddefinitionen getroffen werden.

Big Data

Wie viele Daten wären das eigentlich zu o. g. Eingangsthema, und wie wäre mit diesen umzugehen? Hierfür hat sich der Begriff Big Data eingebürgert. Dies meint nichts Anderes als die tatsächliche Bedeutung, letztlich also einen riesigen Haufen meist automatisiert generierter Daten zu einem ganz bestimmten Thema oder einer Branche. Im vorliegenden Fall sind das also z. B. Daten über die Immobilienportfolien selbst, Transaktionsdaten zum Ankaufs- und Verkaufsprozess, Smart-Metering-Daten durch das Management der Immobilien und natürlich Daten für die Investoren-Reportings. Dies bildet allerdings nur einen kleinen Teil der Daten. Hinzu kommen Marktdaten, allgemeine  Finanzdaten etc. Die Liste ließe sich noch um einige Bereiche erweitern. Aber schon jetzt dürfte klar sein, dass es sich um sehr unterschiedliche Datenpools handelt, die nur in Teilen miteinander zu tun haben. Es reicht also keinesfalls aus, diese einzelnen Datenpools zu haben, sie müssen interpretiert und vor allem in Beziehung zueinander gesetzt werden. Sonst sind sie beinahe nutzlos.
​

„Daten ohne Beziehung zueinander sind praktisch wertlos.“​

Big Data Analytics

Was macht man also mit so vielen Daten? Sie müssen zunächst erfasst und dann interpretiert werden. Dies geschieht ob der schieren Menge automatisiert oder teilautomatisiert anhand spezieller Systeme und dahinter liegenden Algorithmen, also Definitionen, wie mit den Daten umzugehen ist. Man spricht dann von Big Data Analytics. Natürlich ist hier nach wie vor und auch künftig der Mensch als Spezialist gefordert. Mindestens, wenn es darum geht, geeignete Algorithmen zu definieren, denn das können die Systeme trotz zunehmender künstlicher Intelligenz (KI) noch nicht, denn sie kennen schlicht die Ziele nicht, die mit der Auswertung verbunden sein sollen. Hierfür benötigt man spezialisierte Data Analysts.
Nun sind also endlich alle Daten aus verschiedenen Pools und Themenbereichen in Ihre große Big Data-Analyselösung gepumpt und tolle Algorithmen definiert und Sie haben auf Enter gedrückt. Und was kommt als Ergebnis heraus? Ein ganzer Haufen neuer Daten, die zunächst schwer zu verstehen sind. Warum ist das so?

Beziehungen sind alles

Nun, es ist wie im richtigen Leben. Sie haben viele einzelne Datenpools und versuchen, daraus ein ganzes Bild zu erstellen. Man spricht hier vom „big picture“. Aber ganz egal, mit welchem Abstand Sie die Sache betrachten, ein solches Bild und damit die Erkenntnis will sich einfach nicht einstellen. Es fehlen einfach die Beziehungen, im aktuellen Fall die Verknüpfungen. Hierzu ein Beispiel aus der Natur: Unser Gehirn besteht aus etwa 86 Milliarden Nervenzellen. Aber erst die Interaktion dieser ermöglicht es uns, so zu handeln, wie wir es tun. Überlegt, strukturiert, strategisch. Dafür sorgen die Synapsen, von denen jede Nervenzelle zwischen 10.000 und 100.000 besitzt. Mit diesen treten die einzelnen Zellen in Interaktion und ermöglichen erst die komplexen Prozesse in unserem Gehirn. Über diese dann geschaffenen Verbindungen werden die eigentlichen Daten (im Falle des Gehirns Neuronen) ausgetauscht.
Also benötigen wir für unser „big picture“, welches Sie ja erst in die Lage versetzt, Ihr Business zu betreiben und darüber hinaus einen USP zu formulieren, geeignete Verbindungen, über die die Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Technisch spricht man hier von Relationen.

Der Vergleich von Äpfeln und Birnen

Nun ist also alles fein? Sie haben eine Menge Daten zu unserem Business, haben diese auf vielfältige Art verbunden und drücken erneut aufs Knöpfchen. Aber o weh, irgend etwas passt immer noch nicht. Die Relationen stehen, somit ist also klar, warum und wie Ihre Marktdaten mit den Objektdaten in Verbindung gesetzt werden müssen. Daran kann es nicht liegen. Aber halt: In Ihrem Datenpool „Portfolio“ häufen sich die unterschiedlichsten Werte und Bezeichnungen, obwohl doch alles Immobilien sind und eigentlich einem einheitlichen Datenschema folgen müssten. Oder?

Abweichungen von der Norm. Welche Norm?

Hier liegt also der Hase im Pfeffer. Es gibt zwar ausreichend Daten, aber scheinbar sind sie nicht normiert, also vergleichbar und eindeutig aufgebaut. Nun kann das zwei Gründe haben: Die Daten sind nicht normgerecht aufbereitet und hinterlegt. Oder noch schlimmer: es gibt schlichtweg keine Normen für diese Art von Daten. Warum aber wäre das wichtig? Nun, gehen Sie davon aus, dass Sie für Ihren Investor ein aktives Portfoliomanagement betreiben. Dazu gehört natürlich auch, opportunistisch vorzugehen. Dies wiederum setzt voraus, dass Sie bei neuen Objekten möglichst schnell einen umfassenden Einblick in die Details der Immobilie bekommen. Und dies geht eben am Besten mit einem normierten Datenbestand, den Sie rasch in Ihr eigenes System übernehmen und auswerten können. Es geht also um Geschwindigkeit und damit um Effizienz. Und natürlich mittelfristig um nachhaltige Datenvorhaltung und -nutzung.
Es gibt bereits verschiedene Normierungsinitiativen, die auf verschiedenen Ebenen ansetzen. Für Immobilien gibt es viele Vorschläge der gif e.V. Auch sollten Sie die OpenImmo-Initiative berücksichtigen. Aber auch auf Fonds-Ebene gibt es verschiedene Zusammenschlüsse, hier sind vor allem FundsXML und openfunds zu nennen. Die Königsdisziplin ist dann, diese Formate mit Ihren eigenen Systemen les- und schreibbar zu machen.

​Die Schritte zum Erfolg

​Kurz und knapp festgehalten, sind dies nachfolgend Ihre Voraussetzungen für ein auch mittel- und langfristig erfolgreiches Business im Bereich des Anbietens von Fondsvehikeln für institutionelle Investoren:
1. Datenbeschaffung und -management
Hierunter fallen sowohl die Schaffung einer Grundlage für die zentrale Datenvorhaltung als auch die Möglichkeit der Auswertung. Dies ist immer eine Kombination aus Software und der „Hardware“ Mensch.
2. Definition von Relationen und Prozessen
Daten ohne Verknüpfungen und damit verbundene Prozesse sind fast wertlos. Im Umkehrschuss bedeutet dies, dass die Schaffung intelligenter und effizienter Datenverknüpfungen genau den USP bildet, den Ihr Unternehmen in einer zunehmend digitalisierten Branche benötigt und dann auch einzigartig macht.
3. Nutzung und Berücksichtigung von Normen
Sofern es bereits Normen am Markt gibt, sollten Sie diese berücksichtigen. Denn wenn nicht Sie, wer dann?
4. Schaffung neuer Normen
Und wenn es noch nichts gibt, dann begründen Sie eine neue Initiative, möglichst mit weiteren Playern am Markt. Denn bedenken Sie, dass es immer besser ist, selbst zu gestalten, als nur zuzusehen und mit einem Ergebnis leben zu müssen, welches Sie selbst nicht mitgestaltet haben.

Fazit

Die Digitalisierung bringt einen unvermeidlichen Datenoverload. Wir haben nicht zu wenig, sondern zu viele Informationen. Künftig werden diejenigen Marktteilnehmer erfolgreich sein, die die Klaviatur von Datenbeschaffung, -selektion, -interpretation, -verknüpfung und zielgerichteter Datenausgabe (man denke hierbei nur an individuelle und hochaktuelle Investorenreportings) am besten bespielen.
Wir als Agentur mit über 15-jähriger Erfahrung kennen die Herausforderungen der Digitalisierung. Wenn Sie Fragen zur entsprechenden Thematik haben, kontaktieren Sie uns.

Herzlichst, Ihr Stefan Stüdemann