André Guldi

Datenmigration in Cloud PLM-Systeme

Herausforderungen und Best Practices für eine erfolgreiche Datenmigration

Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud-basierte PLM-Systeme, um ihre Produktentwicklungsprozesse effizienter zu gestalten. Unabhängig davon, ob sie bereits ein On-Premises-PLM-System nutzen und auf eine Cloud-Lösung umsteigen möchten oder erstmals ein Cloud-PLM-System implementieren: Eine der größten Herausforderungen dabei ist die reibungslose und sichere Migration von Datenbeständen.

Wie lassen sich diese Daten zuverlässig in das neue System überführen? In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Herausforderungen und Best Practices für eine erfolgreiche Datenmigration in Cloud-PLM-Systeme und geben Ihnen Tipps, wie Sie den Übergang effizient und ohne Datenverluste gestalten.

Welche Herausforderungen entstehen bei der Datenmigration in Cloud PLM-Systeme?

Bei der Migration von Daten in Cloud PLM-Systeme können Hürden auftreten, die den gesamten Prozess erschweren und verzögern:

1. Datenqualität und -konsistenz

Altdaten sind oft unvollständig oder inkonsistent. Fehlende Attribute, ungültige Werte oder doppelte Datensätze können den Migrationsprozess behindern. Besonders bei CAD-Modellen führen fehlende Dateien oder gebrochene Referenzen dazu, dass sich Modelle nicht vollständig importieren lassen.

2. Datenumfang und -komplexität

Je nach Umfang und Komplexität der zu übertragenden Daten kann der Migrationsprozess sehr zeitaufwändig sein. Große Datenmengen wie komplette Versionsketten von CAD-Daten oder Stücklisten mit vielen Hierarchiestufen erfordern erhebliche Rechenressourcen und verlangsamen gegebenenfalls die Migration.

3. Strukturunterschiede zwischen Systemen

Die Datenstruktur im neuen Cloud-PLM-System kann sich von der in Ihrem Altsystem unterscheiden. Möglicherweise sind Attribute, Datenfelder oder Beziehungen zwischen Datensätzen unterschiedlich organisiert, weshalb Daten vor dem Import transformiert oder neu strukturiert werden müssen.

4. Technische Herausforderungen

Die Migration von Daten in ein Cloud-System bringt spezifische technische Fragen mit sich. Beispielsweise müssen neben der Kompatibilität der Dateiformate ausreichend hohe Netzwerkbandbreiten und Datentransferraten sichergestellt werden.

5. Sicherheits- und Compliance-Anforderungen

Bei der Übertragung sensibler Daten in die Cloud sind strenge Sicherheits- und Compliance-Richtlinien einzuhalten. Daten müssen verschlüsselt transportiert und gespeichert werden, außerdem gelten Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO.

Welche zentralen Fragen sollten Sie im Vorfeld der Datenmigration klären?

Die Migration von Altdaten wird oft unterschätzt, obwohl sie eine der kritischsten Aufgaben ist, bevor ein neues PLM-System live geschaltet wird. Um Ihre Bestandsdaten erfolgreich zu importieren, sollten Sie frühzeitig eine Reihe von Fragen klären.

Zunächst müssen Sie festlegen, welche Datenobjekte in das neue System übertragen werden: Handelt es sich um CAD-Baugruppen, Teile und Stücklisten, Office-Dokumente oder Projekte? Zudem ist es wichtig, den Umfang der Daten zu bestimmen: Wollen Sie Daten aus einem bestimmten Projekt, einem Produkt, einem spezifischen Unternehmensstandort oder das gesamte Datenarchiv migrieren?

Ebenso sollten Sie klären, in welchem Umfang Sie historische Daten migrieren wollen. Möchten Sie nur die neueste Version übertragen oder alle Versionen inklusive des vollständigen Audit-Trails und der Konstruktionsänderungen? Diese Aspekte sind von zentraler Bedeutung, da sie den Umfang und die Komplexität der Migration beeinflussen.

Auch der Inhalt der Daten selbst sollte genau betrachtet werden. Überlegen Sie, ob alle Attributwerte und CAD-Parameter benötigt werden oder ob es ausreicht, nur einen Teil davon zu importieren. Dies ist wichtig, um zu definieren, welche Daten in welchen Objekten und Attributen im Ziel-PLM-System gespeichert werden sollen.

Was macht die Datenübertragung in CIM Database Cloud so einfach?

1. Benutzerfreundliche Import-Tools

Das cloud-basierte PLM-System CIM Database Cloud bietet leistungsstarke, einfach zu bedienende Import-Tools, die speziell darauf ausgelegt sind, den Migrationsprozess zu vereinfachen. Sie ermöglichen es Ihnen, Konfigurationsdaten wie Feldauswahlwerte (z.B. Dropdown-Felder) sowie PLM-Daten wie CAD-Dokumente, Teile, Stücklisten, Office-Dokumente, Projekte und Anforderungsspezifikationen schnell und effizient zu importieren.

2. Unterstützung verschiedener Dateiformate

CIM Database Cloud unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten und Datenquellen, was den Import von unterschiedlichen Datenobjekten erleichtert. Dazu gehören unter anderem Excel-Dateien, CAD-Formate und das ReqIF-Format für Anforderungsspezifikationen.

3. Automatisierte Validierungsprozesse

CIM Database Cloud verfügt über integrierte Validierungsmechanismen, die dabei helfen, potenzielle Fehler während des Importprozesses zu erkennen und zu beheben. Diese Funktionen prüfen während des Imports automatisch, ob die Daten vollständig und konsistent sind, und tragen so zu einer hohen Datenqualität bei.

4. Iterativer Migrationsansatz

Die Plattform unterstützt einen iterativen Migrationsansatz, bei dem Sie Daten schrittweise importieren und testen können. So erkennen und beheben Sie potenzielle Probleme frühzeitig, ohne dass der Migrationsprozess beeinträchtigt wird. Dies reduziert das Risiko von Fehlern und beschleunigt die Datenmigration.

5. Detaillierte Dokumentation und Support

Begleitend zum Migrationsprozess bietet CIM Database Cloud eine umfangreiche Dokumentation und Tutorials. Diese enthalten klare Anleitungen und Beispiele, wie Sie verschiedene Datentypen importieren und konfigurieren können. Zusätzlich stehen Ihnen Customer Success Manager*innen zur Seite, die Sie bei Bedarf unterstützen.

Fazit

Die Migration von Daten in Cloud-basierte PLM-Systeme ist häufig mit vielen Herausforderungen verbunden. Eine erfolgreiche Datenmigration erfordert daher eine sorgfältige Planung, die Aspekte wie Datenqualität, Umfang, Strukturunterschiede und Sicherheitsanforderungen berücksichtigt.

CIM Database Cloud bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre PLM-Daten effizient zu migrieren und Ihre Produktentwicklungsprozesse zukunftssicher zu gestalten. Durch benutzerfreundliche Import-Tools, die Unterstützung verschiedener Datenformate, automatisierte Validierungsprozesse und eine umfangreiche Dokumentation können Unternehmen ihre bestehenden Daten nahtlos und sicher integrieren. Ein iterativer Migrationsansatz, gepaart mit einer umfassenden Vorbereitung, minimiert Risiken und sorgt für einen reibungslosen Übergang ins neue System.

Fünf Probleme im Projektmanagement, die Software in der Industrie lösen muss

Was kann Software in Engineering-Projekten leisten? Welche typischen Projektmanagement-Probleme müssen digitale Tools in der Industrie lösen? Welche Funktionen sind dafür nötig? Und wie gelingt es kleineren und mittelständischen Unternehmen, die Digitalisierung in diesem Bereich auch mit vergleichsweise wenig Ressourcen zu stemmen?

Software für Projektmanagement wird Pflicht

Die Anforderungen an die Produktentwicklung steigen kontinuierlich. Dafür sorgen der wachsende Anteil an Elektronik- und Software-Komponenten, die hohe Zahl der Produktvarianten, aber auch neue Gesetze und Compliance-Vorschriften. All dies wirkt sich zwangsläufig auf die Komplexität von Engineering-Projekten aus. Projektmanagement-Probleme, die insbesondere kleinere und mittelständische Lieferanten beschäftigen, gehören daher noch stärker in den Fokus. Um sie zu lösen, ist digitale Unterstützung künftig unverzichtbar.

Welche Probleme muss Software in Projekten lösen?

Digitale Tools für das Projektmanagement gibt es wie Sand am Meer: von Excel-Tabellen über Sharepoint bis hin zu dedizierten Software-Lösungen. In der Industrie stoßen kleinere Unternehmen damit allerdings regelmäßig an Grenzen. Das zeigt ein Blick auf fünf typische Probleme, die Zulieferer im Projektmanagement haben:

1. Fehlende Transparenz

Entscheidend für den Erfolg industrieller Projekte ist, dass alle Beteiligten jederzeit Zugriff auf aktuelle Projekt- und Produktdaten haben. Für eine solche Datenbasis braucht es eine Software, die über Schnittstellen mit allen Datentöpfen der Entwicklungsorganisation (ERP, CAD, CAx etc.) verbunden werden kann. Dies können Projektmanagement-Tools ohne integriertes Datenmanagement nicht leisten.

Daraus ergeben sich vielfältige Probleme. Die Projektbeteiligten arbeiten meist mit Insellösungen, die lediglich in einzelnen Abteilungen oder gar Standorten und Unternehmen zum Einsatz kommen. Die Konsequenz: Mangels Schnittstellen müssen die Teammitglieder Informationen manuell austauschen, zum Beispiel über E-Mails oder Sharepoint.

Dieses Vorgehen erzeugt sehr viel Aufwand. Daten müssen immer wieder aktualisiert werden, was die Mitarbeitenden von wichtigeren Aufgaben abhält. Dazu müssen sie sich regelmäßig über den aktuellen Stand der Daten austauschen. Typisch ist auch, dass Daten in der Masse an Mails verloren gehen und manuell angefragt werden müssen.

All dies erzeugt Verzögerungen, die sich negativ auf den Projektfortschritt, die Kosten, die Produktivität und nicht zuletzt die Zufriedenheit der Kunden auswirken.

2. Hohes Risiko für manuelle Fehler

Steht den Projektteams keine konsistente Datenbasis zur Verfügung, steigt die Gefahr, dass im Rahmen des Datenaustauschs Missverständnisse entstehen. Werden Produkt- und Projektdaten immer wieder manuell in Dokumente oder Tabellen eingetragen, ist es nur eine Frage der Zeit, bis Übertragungsfehler geschehen.

Gerade in der Industrie können solche Fehler gravierende Folgen nach sich ziehen. Unterläuft Ingenieur*innen ein Zahlendreher, kann dies zum Beispiel die Bestellvorgänge im Einkauf beeinflussen. Genauso kann es passieren, dass die Konstruktion ihre Entwürfe mit falschen oder unklaren Produktdatensätzen vornimmt.

Solche Fehler sind nicht nur ärgerlich. Sie gefährden den Projekterfolg, treiben die Projektkosten in die Höhe und schaden der Reputation gegenüber Kunden und Partnern.

3. Mangelnde Flexibilität bei spontanen Änderungen

In Entwicklungsprojekten kommt es nicht selten vor, dass Kunden die Anforderungen an ein Produkt spontan ändern müssen. Dies erzeugt gerade in kleineren Unternehmen regelmäßig Chaos. Um die Änderungen umzusetzen, ist einerseits eine enge Abstimmung mit den interdisziplinären Teams des Kunden notwendig. Andererseits müssen Zulieferer ihre eigene Supply Chain optimal takten und Änderungen möglichst schnell einsteuern können.

Beides setzt flexible Prozesse sowie einen sauberen Umgang mit Daten voraus. Die Projektleitung muss kurzfristig nötige Prozesse auch nach Projektstart einplanen und umsetzen können. Dazu gilt es, Datenstände zwischen den beteiligten Abteilungen und Unternehmen abzugleichen und präzise zu dokumentieren.

Gelingt dies nicht, gestalten sich Änderungen teuer und zeitaufwendig. Zum Beispiel setzen heute nur noch wenige Lieferanten auf Prototypen-Werkzeuge. Sie gehen aufgrund der engen Zeitpläne im Projekt gleich in Stahl und Eisen über. Das ist schneller, erzeugt aber im Falle von Änderungen große Schwierigkeiten, die mit mehr Flexibilität vermieden werden könnten.

4. Erfahrungswissen wird nicht systematisch genutzt

Erkenntnisse, die Unternehmen in einem Kundenprojekt sammeln, fließen zu selten in die Planung und Umsetzung der nächsten Aufträge ein. Dies wirkt sich in vielen Fällen auf die Kosten aus. Faktoren, durch die sich die Zusammenarbeit mit Kunden oder Partnern verzögert hat, werden beispielsweise nicht bei der Erstellung des nächsten Angebotes berücksichtigt. Teure Fehler oder Missverständnisse geschehen dadurch immer wieder.

Wenn Unternehmen Erkenntnisse und Erfahrungswissen nicht systematisch festhalten – was nicht in jedem Projektmanagement-Tool möglich ist – steigt darüber hinaus die Abhängigkeit von einzelnen Personen. Während der Corona-Pandemie etwa haben viele Fachexpert*innen ihr Unternehmen aufgrund der schlechten Auftragslage verlassen. Dieser Wissensverlust ist in Zeiten von Fachkräftemangel gerade für kleinere Unternehmen kaum auszugleichen. In vielen Firmen wirkt er bis heute nach.

5. Neue Anforderungen durch Gesetze und Regularien

Neue Gesetze und Regularien bringen zahlreiche zusätzliche Anforderungen für die klassischen Industrien. Zwar richten sich viele Vorgaben eher an große Unternehmen. Diese sind allerdings gezwungen, Anforderungen punktuell auch an ihre Lieferanten und Partner weiterzugeben.

Prozesse, mit denen Unternehmen seit Jahrzehnten erfolgreich sind, funktionieren vor diesem Hintergrund nicht mehr. Zugleich fehlt es Lieferanten am Know-how und den Ressourcen, um sich auf die neuen Rahmenbedingungen einzustellen. Beispielsweise verlangen Kunden immer häufiger, dass Lieferanten den CO₂-Fußabdruck der von ihnen hergestellten Teile angeben. Dafür braucht es geeignete Prozesse und IT-Systeme, die Unternehmen parallel zum Tagesgeschäft integrieren müssen.

Gesetze und Compliance-Vorgaben werden die Industrie in den kommenden Jahren weiter verändern. Wer diesen Trend ignoriert, riskiert den Verlust seiner Kunden, im schlechtesten Fall sogar rechtliche Konsequenzen.

Warum sollten Unternehmen diese Probleme lösen?

Projektmanagement-Software, die auf die Anforderungen der Industrie ausgelegt ist, muss diese Probleme lösen können. Tut sie das nicht, leiden darunter Projektplanung, -steuerung und -controlling, aber auch die Zusammenarbeit der Projektteams und externen Stakeholder. Das Ergebnis sind

finanzielle Verluste,
Ressourcenverschwendung,
Verzögerungen,
unzufriedene Kunden,
Reputationsverlust,
frustrierte Mitarbeitende,
interne Spannungen im Projektteam und (schlimmstenfalls)
rechtliche Konsequenzen.

Zusammengefasst

Viele der Probleme, die wir in diesem Beitrag beschrieben haben, werden sich in den kommenden Jahren verschärfen. Dafür sorgen neue Gesetze und Compliance-Anforderungen, aber auch der zunehmende Einsatz neuer Technologien. Um sie zu lösen, sind gute Kommunikation, ein effizienter Datenaustausch, die Verknüpfung von Projekt- und Produktdaten sowie ein hoher Grad an Standardisierung notwendig. Dies lässt sich mit Projektmanagement-Tools ohne integriertes Datenmanagement nicht gewährleisten.

Gerade kleinere und mittelständische Unternehmen stehen an diesem Punkt vor einem Dilemma. Zwar gibt es sehr gute Projektmanagement-Lösungen, die durch die Integration von PLM-Funktionen alle Erfolgsfaktoren des industriellen Projektmanagements sicherstellen. Allerdings handelt es sich meist um Enterprise-Lösungen, die hohe Kosten für Implementierung, Customizing, Change Management und Betrieb verursachen. Diese Tools sind für die meisten Lieferanten nicht bezahlbar.

Welcher Weg sich für Unternehmen mit beschränkten Ressourcen am besten eignet, beschreiben wir in unserem White Paper „Digitales Projektmanagement für kleinere Unternehmen“!

Was bedeutet der Data Act der EU für produzierende Unternehmen?

Erfolgreiche Digitale Transformation bedingt den Zugriff auf Daten sowie deren intelligente Nutzung. Daher hat die EU mit dem Data Act eine Verordnung definiert, die den europäischen Datenmarkt stärken soll. Darauf müssen auch Unternehmen aus den klassischen Industrien möglichst bald reagieren.

Was ist der Data Act?

Die „Verordnung über harmonisierte Vorschriften für einen fairen Datenzugang und eine faire Datennutzung“ (kurz: Data Act) ist eine Initiative der Europäischen Union, die Vorschriften bezüglich des Zugangs zu Daten und deren Verwendung definiert. Sie soll innerhalb der EU einen fairen, transparenten Rahmen für den Austausch und die Nutzung von Daten schaffen. Ziel ist, Innovationen zu fördern und die Wettbewerbsfähigkeit europäischer Firmen auf dem globalen Datenmarkt zu stärken.

Der Data Act ist ein wesentlicher Baustein der Digitalstrategie der EU. Der Europäische Rat hat ihn bereits am 27. November 2023 verabschiedet. Die Verordnung trat am 11. Januar 2024 in Kraft und soll nach 20-monatiger Karenzzeit ab dem 12. September 2025 EU-weit in direkt anwendbares Recht umgemünzt werden.

Was steckt dahinter?

In der digitalen Wirtschaft sind Daten eine zentrale Ressource. Mangels Richtlinien, rechtlicher Vorgaben und Standards bleibt jedoch gerade in der Industrie ein Großteil der generierten Daten ungenutzt.

Zugleich beobachten wir aktuell ein starkes Ungleichgewicht am Markt: Daten befinden sich meist im Besitz eines kleinen Kreises von Großunternehmen. Im Vergleich zu KMU und Start-Ups genießen diese Firmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, der sich unter anderem in einseitigen Verträgen hinsichtlich Datenzugang und -nutzung widerspiegelt.

Vor diesem Hintergrund hat die EU den Data Act erarbeitet. Die Verordnung strebt eine Demokratisierung des Marktes sowie ein ausgewogenes, faires Datenökosystem an. Dafür hat die EU einen rechtlichen Rahmen definiert. Er stellt sicher, dass Anwender*innen bei der Nutzung eines vernetzten Produktes oder verbundenen Dienstes zeitnah auf die dabei entstehenden Daten zugreifen können.

Die Ziele des Data Acts im Überblick:

Klare Regeln für die Nutzung und den Austausch von Daten
Transparenz und Fairness auf dem Datenmarkt
Schutz persönlicher Daten
Sichere Datenverarbeitung
Förderung datengetriebener Innovationen
Höhere Wettbewerbsfähigkeit von EU-Unternehmen

Wer ist vom Data Act betroffen?

Der Data Act richtet sich an Unternehmen, Organisationen und Personen, die innerhalb der EU

vernetzte Produkte in Verkehr bringen,
verbundene Dienste anbieten,
als Dateninhaber generierte Daten an Dritte weitergeben,
Daten von Dateninhabern empfangen,
als öffentliche Einrichtung Dateninhaber zur Weitergabe von Daten aufrufen oder
Datenverarbeitungsdienste offerieren.

Betroffen sind außerdem Personen, die an Datenräumen teilnehmen, sowie Anbieter von Anwendungen, die intelligente Verträge beinhalten. Personen, deren Gewerbe, Geschäft oder Beruf die Einführung intelligenter Verträge für andere im Zusammenhang mit der Durchführung einer Vereinbarung umfasst, müssen den Data Act ebenfalls erfüllen.

Welche Aufgaben ergeben sich aus dem Data Act?

Durch den Data Act kommen auf die Industrie zahlreiche neue Pflichten zu. Dazu zählen:

Daten zugänglich machen: Anbieter müssen sicherstellen, dass Nutzer*innen vernetzter Geräte oder verbundener Dienste Zugang zu den davon generierten Daten erhalten.

Portabilität gewährleisten: Der Data Act fordert Mechanismen, die es Nutzer*innen ermöglichen, ihre Daten einfach und sicher an Dritte zu übertragen. Dies umfasst die Entwicklung von Standards und Schnittstellen für den Datenaustausch.

Transparenz und Fairness sicherstellen: Unternehmen müssen transparent darüber informieren, welche Daten sie sammeln, wie sie diese verwenden und wer Zugang dazu hat.

Datenschutz gewährleisten: Die Verarbeitung und Weitergabe von Daten muss im Einklang mit geltenden Datenschutzgesetzen (z. B. der DSGVO) erfolgen.

Zusammenarbeit mit Behörden ermöglichen: In vielen Fällen ist es nötig, Daten an öffentliche Einrichtungen weiterzugeben. Dafür sind klare Prozesse und Verantwortlichkeiten erforderlich.

Data Act vs. Data Governance Act

Der Data Act ist nicht die einzige Säule der europäischen Datenstrategie. Hierzu zählt auch der Data Governance Act (DGA), eine bereits geltende Verordnung, die Prozesse und Strukturen für den Datenaustausch zwischen Personen, Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen definiert. Im Gegensatz dazu fokussiert sich der Data Act stärker auf die Förderung der Digitalwirtschaft. Er regelt, welche Akteure entstehende Daten unter welchen Bedingungen verwerten dürfen.

Welche Folgen haben Verstöße gegen den Data Act?

Wie diese Baustellen im Detail ausgestaltet sein werden, ist heute leider noch nicht absehbar. Bislang wurde die EU-Verordnung nicht in deutsches Recht umgesetzt. Welche Pflichten sich hierzulande ergeben und welche Aufsichtsbehörden die Umsetzung kontrollieren, ist daher offen.

Klar ist jedoch: Verstöße gegen den Data Act werden analog zur DSGVO Bußgelder nach sich ziehen. Außerdem besteht die Gefahr, dass Firmen bei Missachtung der Vorgaben von anderen Akteuren am Markt auf Schadensersatz verklagt werden. Möglich ist darüber hinaus, dass Produkte und Services, die dem Data Act nicht entsprechen, nicht mehr in der EU vertrieben werden dürfen.

Birgt der Data Act lediglich neue Aufgaben?

Die EU-Verordnung bringt nicht nur Pflichten mit sich. Gerade KMU eröffnen sich dadurch viele neue Chancen. Stehen Daten in interoperablen Formaten allen Akteuren am Markt zur Verfügung, erleichtert das die Umsetzung innovativer, datenbasierter Angebote, z. B. Predictive Maintenance.

Genau darauf zielt die Demokratisierung des Datenmarktes ab. Sie gewährt Unternehmen mehr Kontrolle im Umgang mit ihren Daten und erzeugt Regeln, die den Datentransfer erleichtern. Davon sollen sowohl Dateninhaber als auch -nutzer profitieren.

Prozesse, die aktuell noch komplex und zeitaufwendig sind, werden beschleunigt. Beispielsweise sieht die Verordnung klare Regeln für das Vertragsmanagement vor. Cloud- oder Edge-Anbieter etwa müssen vertraglich und technologisch sicherstellen, dass Kunden ihre Daten beim Wechsel des Systems möglichst einfach übertragen können.

Die Industrie profitiert darüber hinaus von zunehmendem Wettbewerb. Maschinenbauer, die ihre Produkte für das Internet of Things befähigen wollen, können sich mit diesem Anliegen Stand heute z. B. nur an wenige Anbieter wenden. Der Data Act öffnet diesen eingeschränkten Kreis. Dies erhöht nicht nur die Qualität der Angebote, sondern führt auch zu geringeren Preisen.

Laut einer repräsentativen Umfrage des Digitalverbands Bitkom ist Deutschlands Wirtschaft in Puncto Data Act aktuell geteilter Meinung. 49 Prozent der 603 befragten Unternehmen aus allen Wirtschaftsbereichen bewerten die neue EU-Regelung als Chance für ihr Unternehmen. 40 Prozent der Befragten gaben hingegen an, den Data Act als Risiko zu betrachten.

Wie gehen Unternehmen am besten vor?

Firmen, die sich mit dem Data Act befassen, stoßen schnell auf komplexe Themen: Wie stellen sie sicher, dass die Datenschnittstellen ihrer Maschinen, Anlagen und Produkte für Dritte zugänglich sind? Welchen Einfluss nimmt die Weitergabe von Daten auf ihr Geschäftsmodell? Welche Chancen ergeben sich dadurch (z. B. neue Services und Angebote)?

Viele dieser Fragen sind derzeit noch nicht eindeutig zu beantworten. Das erschwert es, sich auf die EU-Verordnung vorzubereiten. Ratsam ist, das Thema auf die strategische Agenda zu setzen und den Austausch zu Verbänden wie dem VDI oder BITKOM sowie anderen Unternehmen zu suchen. Dieser Dialog hilft, den Einfluss des Data Acts auf das eigene Geschäft einzuschätzen.

Zusammengefasst

Mit dem Data Act will die EU den europäischen Datenmarkt für den internationalen Wettbewerb wappnen. Die Verordnung fördert einen sicheren, effizienten Datenfluss und schafft einen Rahmen, der den Austausch sowie die Nutzung von Daten erleichtert. Daraus ergeben sich neue unternehmerische Pflichten, aber auch gerechtere Marktbedingungen.

Wie der Data Act in Deutschland umgesetzt wird, ist noch offen. Gerade produzierende Unternehmen sollten sich trotzdem möglichst bald mit den Inhalten auseinandersetzen. Es ist ein komplexes Regelwerk, das u. a. die technologische Infrastruktur, die Prozesse sowie Themen wie die Vertragsgestaltung beeinflusst. Darauf müssen sich betroffene Firmen ausreichend vorbereiten.

Weitere Informationen

Der Umgang mit Daten gewinnt für den Unternehmenserfolg immer mehr an Bedeutung. Gerade für Cloud-Anwender ist nicht zuletzt eine zuverlässige Sicherheitsarchitektur essenziell. Was es dafür braucht und worauf Sie in diesem Kontext bei der Auswahl von Software-Anbietern achten sollten, lesen Sie in unserem Ratgeber „IT-Sicherheit für Unternehmen“.