Daten teilen, Mehrwert schaffen: Wann sich Data Sharing für Unternehmen lohnt

Was bedeutet Data Sharing konkret?

Data Sharing beschreibt das Bereitstellen eigener Daten für andere – sei es innerhalb des Unternehmens oder für externe Partner:innen. Es geht dabei nicht um unkontrollierte Freigabe, sondern um strukturierten, regelbasierten Austausch mit klarem Zweck.

Grundsätzlich lassen sich zwei Formen unterscheiden. Beim internen Data Sharing werden Daten zwischen Abteilungen, Standorten oder Geschäftsbereichen geteilt. Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung greifen auf dieselben Kund:innendaten zu. Die Produktion erhält Echtzeitdaten aus dem Lager. Das Controlling arbeitet mit denselben Zahlen wie die Geschäftsführung. Klingt selbstverständlich, ist es aber oft nicht: Viele Unternehmen kämpfen noch immer mit Datensilos, in denen wertvolle Informationen isoliert liegen.

Beim externen Data Sharing werden Daten mit Lieferant:innen, Kund:innen, Partner:innen oder sogar Wettbewerber:innen geteilt – unter definierten Bedingungen. Das kann die gemeinsame Nutzung von Produktionsdaten entlang der Lieferkette sein, der Austausch von Marktdaten in Branchenverbünden oder das Bereitstellen anonymisierter Nutzungsdaten für Forschungszwecke. Für besonders sensible Daten kommen sogenannte Clean Rooms zum Einsatz – geschützte Umgebungen, in denen Daten analysiert werden können, ohne dass die Rohdaten das Unternehmen verlassen.

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Welchen Mehrwert bringt Data Sharing?

Die Vorteile sind vielfältig und reichen weit über reine Effizienzgewinne hinaus. Eine ZEW-Studie unter 1.400 deutschen Unternehmen identifiziert drei zentrale Nutzendimensionen: die Optimierung gemeinsamer Arbeitsabläufe, die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und die Möglichkeit, erhobene Daten am Markt zu monetarisieren.

In der Praxis zeigt sich der Mehrwert besonders deutlich in der Lieferkette. Wenn Unternehmen ihre Daten mit Zulieferer:innen und Logistikpartner:innen teilen, entstehen Transparenz und Planungssicherheit. Effizientere Prozesse, schnellere Entscheidungen, Kostenreduktionen und verbesserte Termintreue sind die häufigsten Vorteile, die Unternehmen berichten.

Der Effekt geht über operative Verbesserungen hinaus. Data Sharing ermöglicht es, Muster zu erkennen, die im eigenen Datensatz unsichtbar bleiben. Wer Produktionsdaten mit Wartungsdaten verknüpft, kann vorausschauend planen. Wer Absatzdaten mit externen Datensätzen kombiniert, trifft bessere Entscheidungen. Und wer Kund:innenfeedback systematisch mit der Produktentwicklung teilt, baut bessere Produkte. Wie Unternehmen diese datenbasierte Entscheidungsfindung konkret umsetzen, zeigt unser Artikel zum Thema.

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Warum zögern so viele Unternehmen?

Trotz der Vorteile bleibt Data Sharing in Deutschland die Ausnahme: Weniger als die Hälfte der Unternehmen aus Industrie und industrienahen Dienstleistungen betreiben aktives Data Sharing. Die Mehrheit teilt keine Daten mit anderen Unternehmen.

Die Gründe sind nachvollziehbar. An erster Stelle stehen rechtliche Unsicherheiten. Viele Unternehmen wissen nicht genau, welche Daten sie unter welchen Bedingungen teilen dürfen. Datenschutzrechtliche Bedenken, unklare Haftungsfragen und die Sorge vor unberechtigtem Zugriff durch Dritte bremsen die Bereitschaft.

Hinzu kommt ein strategisches Dilemma: Daten werden als Wettbewerbsvorteil betrachtet. Wer seine Daten teilt, gibt möglicherweise Einblicke in Kostenstrukturen, Produktionsverfahren oder Kund:innenbeziehungen preis. Diese Zurückhaltung ist verständlich – aber sie verhindert auch, dass Unternehmen von den Daten anderer profitieren.

Ein drittes Hemmnis ist Unsicherheit über den Nutzen. Viele Unternehmen können nicht einschätzen, was sie durch Data Sharing gewinnen würden. Ohne klare Use Cases und messbare Ziele bleibt der Aufwand schwer zu rechtfertigen.

Wie andere Mittelständler:innen diese Hürden überwunden haben, erfährst du auf der Mittelstands Stage auf dem data:unplugged Festival 2026 am 26. & 27. März in Münster. Unternehmen teilen dort ihre konkreten Erfahrungen mit Data-Sharing-Projekten – von den ersten Schritten bis zur Skalierung.

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Wann lohnt sich Data Sharing wirklich?

Nicht jedes Unternehmen muss sofort eine umfassende Data-Sharing-Strategie entwickeln. Aber es gibt klare Indikatoren, wann sich der Einstieg lohnt.

Data Sharing macht Sinn, wenn Informationsasymmetrien Probleme verursachen. Das klassische Beispiel ist die Lieferkette: Wenn Lieferant:innen nicht wissen, wann bestellt wird, und Kund:innen nicht wissen, wann geliefert werden kann, entstehen Puffer, Verzögerungen und Kosten. Transparenz durch Datenaustausch löst dieses Problem.

Es lohnt sich auch, wenn Daten im eigenen Unternehmen ungenutzt bleiben. Viele Unternehmen sammeln Daten, die für sie selbst nur begrenzten Wert haben – für andere aber hochrelevant sein könnten. Anonymisierte Nutzungsdaten, aggregierte Marktinformationen oder technische Leistungsdaten können für Partner:innen, Forschungseinrichtungen oder Branchenverbände wertvoll sein. Hier entsteht Potenzial für neue Geschäftsmodelle.

Und schließlich macht Data Sharing Sinn, wenn regulatorische Anforderungen es erfordern. Mit dem Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (kurz: LkSG), der EU-Taxonomie und kommenden Regelungen wie dem Digital Product Passport steigt der Druck, Daten entlang der Wertschöpfungskette transparent zu machen. Unternehmen, die sich frühzeitig auf strukturierten Datenaustausch einstellen, sind hier im Vorteil.

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Was braucht es für erfolgreiches Data Sharing?

Die ZEW-Studie identifiziert drei Faktoren, die Unternehmen zur Datenfreigabe und gemeinsamen Datennutzung motivieren: rechtliche Sicherheit, Gegenseitigkeit und finanzielle Vergütung.

Rechtliche Sicherheit bedeutet, dass klar definiert ist, wer welche Daten unter welchen Bedingungen nutzen darf. Dazu gehören Verträge, die Nutzungsrechte, Haftungsfragen und Löschpflichten regeln. Eine solide Data Governance – also klare Regeln für Datenzugriff und Datennutzung – ist die Grundlage. Musterverträge, Leitfäden und Best-Practice-Beispiele können hier helfen – und werden zunehmend von Branchenverbänden und öffentlichen Stellen bereitgestellt.

Gegenseitigkeit heißt: Unternehmen teilen eher Daten, wenn sie im Gegenzug selbst Daten erhalten. Einseitige Modelle, bei denen nur eine Partei profitiert, funktionieren selten langfristig. Erfolgreiche Data-Sharing-Initiativen setzen daher auf Austausch auf Augenhöhe.

Finanzielle Vergütung kann ein zusätzlicher Anreiz sein – ist aber nicht immer notwendig. Manchmal liegt der Wert im Zugang zu Informationen, die anders nicht verfügbar wären. Manchmal in der Effizienzsteigerung, die beide Seiten profitieren lässt. Und manchmal in der Erfüllung regulatorischer Anforderungen. Für Unternehmen, die Daten als Produkt vermarkten wollen, bieten Datenmarktplätze zudem neue Einnahmequellen.

Darüber hinaus braucht es technische Infrastruktur. Daten müssen in Formaten vorliegen, die sich austauschen lassen. Schnittstellen müssen definiert, Zugriffsrechte geregelt und Sicherheitsstandards eingehalten werden. Mit moderner Cloud-Technologie und standardisierten Schnittstellen ist das heute deutlich einfacher als noch vor wenigen Jahren.

In den Masterclasses auf dem data:unplugged Festival arbeiten Expert:innen gemeinsam mit Teilnehmenden an konkreten Data-Sharing-Strategien – von der technischen Umsetzung bis zur rechtlichen Absicherung. Welche Speaker:innen dabei sind, erfährst du auf hier.

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Praxisbeispiele: Wo Data Sharing bereits funktioniert

In einigen Branchen ist Data Sharing längst etabliert. Die Pharma-Industrie etwa nutzt gemeinsame Distributionsstrukturen, um Apotheken mehrmals täglich zu beliefern. Verschiedene Pharmaunternehmen teilen sich dabei Logistikdaten und koordinieren ihre Lieferungen – ein Modell, das Effizienz schafft, ohne Wettbewerbsvorteile zu gefährden.

Ähnliche Ansätze finden sich in der Molkereibranche, wo vergleichbare Anforderungen an Kühlung und Lieferfrequenz bestehen. Auch hier ermöglicht der Datenaustausch zwischen eigentlich konkurrierenden Unternehmen gemeinsame Distributionsstrukturen und Kosteneinsparungen.

Auf europäischer Ebene entstehen derzeit branchenübergreifende Datenräume. Das Projekt Manufacturing-X etwa fördert den sicheren Datenaustausch in der Industrie – mit dem Ziel, Transparenz, Nachhaltigkeit und KI-Anwendungen entlang der Lieferkette zu verbessern. Im Gesundheitswesen arbeitet der European Health Data Space an der gemeinsamen Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschung und Versorgung.

Diese Beispiele zeigen: Data Sharing funktioniert dort am besten, wo ein gemeinsames Interesse an Transparenz besteht, klare Spielregeln den Austausch strukturieren und die Zusammenarbeit auf Vertrauen basiert.

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Erste Schritte: Wie Unternehmen anfangen können

Wer Data Sharing als strategische Option prüfen will, muss nicht sofort in große Infrastrukturprojekte investieren. Der Einstieg kann pragmatisch erfolgen.

Ein sinnvoller erster Schritt ist die interne Bestandsaufnahme: Welche Daten erhebt das Unternehmen? Wo liegen sie? Wer nutzt sie – und wer könnte sie zusätzlich nutzen? Oft zeigt sich dabei, dass schon innerhalb des Unternehmens Potenzial brachliegt. Abteilungen arbeiten mit unterschiedlichen Datenständen, Informationen werden doppelt erfasst, wertvolle Erkenntnisse bleiben in Silos stecken.

Der zweite Schritt ist die Identifikation konkreter Use Cases. Nicht abstrakt fragen, ob Data Sharing sinnvoll wäre – sondern konkret: Welche Entscheidung würde besser ausfallen, wenn wir Zugang zu bestimmten Daten hätten? Welcher Prozess würde effizienter laufen? Welches Problem würde sich lösen? Wer hier konkrete Antworten findet, hat die Basis für ein Pilotprojekt.

Der dritte Schritt ist das Gespräch mit potenziellen Partner:innen. Oft stellt sich heraus, dass auch die andere Seite Interesse an Datenaustausch hat – aber niemand den ersten Schritt gemacht hat. Lieferant:innen, Kund:innen oder Branchenkolleg:innen können wertvolle Partner:innen für langfristige Kooperationen sein, wenn das Interesse symmetrisch ist.

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Data Sharing als Teil der Datenstrategie

Data Sharing ist kein Selbstzweck. Es ist ein Werkzeug, das unter den richtigen Bedingungen erheblichen Mehrwert schaffen kann. Die Entscheidung, ob und wie ein Unternehmen Daten teilen sollte, hängt von der individuellen Situation ab: von der Branche, der Position in der Wertschöpfungskette, den vorhandenen Daten und den strategischen Zielen.

Was sich generell sagen lässt: Unternehmen, die Data Sharing aktiv gestalten, haben mehr Kontrolle als solche, die nur reagieren. Sie können Bedingungen definieren, Partner:innen auswählen und Standards setzen. Sie können von den Daten anderer profitieren, während sie ihre eigenen strategisch einsetzen.

Regulatorische Anforderungen steigen, Kund:innen erwarten Transparenz, und Unternehmen, die Data Sharing nutzen, werden effizienter und schneller. Wer die Risiken kennt und aktiv managt, kann die Vorteile nutzen.

Wie du eine Datenstrategie entwickelst, die auch Data Sharing berücksichtigt, erfährst du in unserem Leitfaden zur Datenanalyse im Mittelstand.

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Fazit: Data Sharing strategisch angehen

Data Sharing bietet Unternehmen die Möglichkeit, aus vorhandenen Daten mehr Wert zu schöpfen – durch effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und neue Geschäftsmodelle. Der Schlüssel liegt in einem strukturierten Ansatz: klare Use Cases identifizieren, rechtliche Rahmenbedingungen schaffen und mit den richtigen Partner:innen zusammenarbeiten.

Wie andere Mittelständler:innen Data Sharing erfolgreich umsetzen, erfährst du auf dem data:unplugged Festival 2026 am 26. & 27. März in Münster. Auf der Mittelstands Stage und in interaktiven Masterclasses teilen Unternehmen ihre Erfahrungen: Welche Daten teilen sie? Mit wem? Aus welchem Grund? In welcher Struktur? Und welchen Mehrwert hat es gebracht?

Data Sharing betrifft alle Unternehmensbereiche – von der IT über den Einkauf bis zur Geschäftsführung. Für eine erfolgreiche Umsetzung ist es wichtig, Schlüsselpersonen mitzunehmen und zu qualifizieren. data:unplugged steht für praxisnahe Wissensvermittlung – von der das gesamte Team profitiert. Sichere dir jetzt dein Ticket!