Die Blockchain Killer App

Auf der Blockshow Europe, der ersten großen Blockchain Konferenz in Deutschland, habe ich die Blockchain Killer App gesehen. Zumindest war dies auf einer Folie in einem Startup Pitch zu lesen. Oh Lord, won’t you build me a blockchain killer app? My friends all build features, I must make amends. Wirklich?

Der Mensh möchte den Mars bewohnen, unsterblich sein und einzigartige Produkte entwickeln, aus denen Milliardenunternehmen entstehen. Insbesondere die Blockchain als fundamental neue Technologie birgt das Versprechen, weltverändernde Produkte und Services zu schaffen. Naturgemäß begeistert dies die unterschiedlichsten Charaktere: vom für die Infrastruktur zustöndigen Technik-Nerd bis zum Abenteurer, der binnen weniger Monate mit Hilfe eines Initial Coin Offering ICO reich wird. Auf dem Cryptocurrency-Markt ist es derzeit leicht, sein Vermögen rasch zu mehren, da das Thema erst im Jahr 2017 oder gar 2018 für die Mehrheit der Anleger bekannt udn relevant wird und entsprechende Liquidität erhält. In den letzten 6 Monaten allein ist die gesamte Marktkapitalisierung der Cryptocurrencies um 10 Milliarden US-Dollar gestiegen und liegt derzeit be etwa 28 Milliarden US-Dollar. Diese Mischung aus Abteurern und errnstzunehmenden Projekten ist in den Anfängen einer Innovation oft zu beobachten . bis sich dann die relevanten Use Cases herausschälen und sich die Spreu vom Weizen trennt.

Die Funktion der Cryptocurrency ist allerdings nur ein Aspekt eines Digital Token. Die Blockchain kann als eine Art zusätzliche Schicht über dem Internet gesehen werden, die Transaktionen ermöglicht. Aspekte wie Unveränderbarkeit der Daten und eine distribuierte Datenhaltung ermöglichen ein sichereres und kostengünstigeres Datenmanagement, als dies konventionelle Datenbanken erlauben. Die Suche nach dem Heiligen Gral, der Killer App – oder genauer: Killer Dapp, denn: es handelt sich um dezentrale Apps – hat begonnen. Die Start-up Übersicht AngelList verzeichnet derzeit etwa 580 Blockchain Startups mit 770 Investoren und einer durchschnittlichen Bewertung i.H.v. 4,1 Millionen US-Dollar.

Zurückkommend auf die Behauptung des Unternehmensgründers im Pitch, er habe die Killer App entwickelt, sehe ich keine derartige Killer App im Blockchain-Bereich, weder aktuell, noch zukünftig. Der von mir hochgeschätzte Benedict Evans von A16Z hat mein Gefühl kürzlich in einem Tweet so ausgedrückt:

Looking at a strategy doc I worked on in 2006. All the ’next big things‘ weren’t. Then they came back as check-box features in every app

Nach mittlerweile etwa zwei Jahren Arbeit mit der Blockchain mit Industriekunden, Medienunternehmen und Partnern aus dem Finanzbereich sehe ich die Bedürfnisse des Marktes in Produkten und Lösungen, die man vielleicht als langweilig bezeichnen könnte: alle uns bekannten Unternehmen suchen derzeit vorrangig nach inkre,entellen Optimierungen bestehender (Teil-)Prozesse. Das heisst: nicht verheissungsvoll klingende neue Lösungen (für oft nicht existente Probleme) sind gewünscht, sondern harte, in der Realität rasch messbare Vorteile bringende Anwendungen, die neben einer objektiven Verbesserung des Status Quo auch stichhaltige Argumente liefern, um die meist zahlreichen unternehmensinternen Zweifler von der Sinnhaftigkeit der neuen Technologie Blockchain zu überzeugen. Evolutionäre Veränderung und Zusammenarbeit mit den Unternehmensbereichen, die für konventionelle Lösungen stehen, sind sinnvoller, als die gern zitierte Disruption, die über Nacht langjährig bestehende Prozesse ablösen soll und am liebsten alle Mitarbeite mit Beginn des nächsten Tages in einem gänzlich neuen Paradigma arbeiten lassen möchte.

Sicher: mit der Einführung der Blockchain allein wird schon ein Paradigmenwechsel begründet, indem die vielzitierten Mittelsmänner ausgeschaltet werden. Allerdings sind Mittelsmänner seit langem eine vom Aussterben bedrohte Spezies, und die Blockchain nicht der erste Feind, dessen sie sich erwehren müssen.

Die meisten Menschen mögen keine Veränderung. Und auch die meisten Manager in Unternehmen mögen keine Veränderung. Warum also legen wir Blockchain-Enthusiasten nicht einfach das Damoklesschwert Disruption beiseite, versuchen es mit Zusammenarbeit mit den Vertretern des konventionellen Datenmanagements und entwickeln gemeinsam sinnvolle und wertstiftende Anwendungsszenarien? Wenn kostenminimierende Use Cases oder neue Umsatzpotenziale gefunden werden, wird nicht nur mehr Wert erschaffen, auch die Zusammenarbeit der Crypto-Blockchain-Nerds mit den Vertretern der „alten Schule“ verläuft reibungsloser und konstruktiver; dann ist die Vermittlung von Wissen in beide Richtungen möglich: gestandene Ingenieure lernen Vor- und Nachteile von Pow und PoS kennen und zeigen ihrerseits den Blockchain-Enwticklern Grenzen und Potenziale bei der Implementierung von Blockchains und der Anbindung von Legacy-Systemen in Unternehmen auf.

Im Jahr 2017 sind etablierte Unternehmen bereit und willens, die Blockchain als innovative Technologie zu implementieren. Meiner Ansicht nach heißt das für Startups: analysiert die Bedürfnisse der Unternehmen und stellt ihnen Eure spezifische Lösung vor mit dem Ziel, Eure hochinnovative Idee einem unmittelbaren Praxistest in der Realität zu unterziehen und ein ernstzunehmenderr Partner etablierter Unternehmen zu werden. Denkt evolutionär, nicht revolutionär!

That’s it.

SUPERDRIVE: Vier Macromedia Start-up Teams in Inkubator Programm aufgenommen

SUPERDRIVE macht seinem Namen alle Ehre: In nur 4 Wochen avancieren 4 Studenten-Teams zu heissen Kandidaten in der Münchner Start-up Szene. Die durchweg hohe Qualität aller Finalisten der Macromedia Hochschule bei der Bewerbung für SUPERDRIVE sorgt direkt zum Start des gemeinsamen Inkubations-Programms von Macromedia und Datarella für ein tolles Resultat: Aus allen Bewerbern wurden vier Start-up Teams mit innovativen digitalen Geschäftskonzepten in SUPERDRIVE aufgenommen und haben bereits an diesem Montag mit den ersten Mentoring Sessions gestartet.

Prof. Oliver Szasz hat ganze Arbeit geleistet: gemeinsam mit den Datarella Gründern motivierte er seine zu Beginn noch zögerlich-verhalten agierenden Designstudenten dazu, studienbegleitend innerhalb weniger Wochen aus vagen App-Ideen marktfähige datengetriebene Geschäftskonzepte zu entwickeln, die nach weiteren 6 Wochen potenziellen Geldgebern und Geschäftspartnern präsentiert werden sollen. Datarella CEO Joerg Blumtritt zeigt sich entsprechend euphorisch: „Dass tatsächlich alle Präsentationen überdurchschnittliche Qualitäten aufweisen, damit haben wir nicht gerechnet. Die durch die Bank sehr guten Konzepte haben es uns ermöglicht, mit den am besten zu SUPERDRIVE passenden Konzepten und ihren Teams die nächsten Schritte zu gehen.“Superdrive-Logo-RGB3-825x206Ziel von SUPERDRIVE ist es, den teilnehmenden Teams die Verwirklichung marktfähiger Projekte zunächst im Rahmen ihres Studiums an der Macromedia Hochschule zu ermöglichen, und anschliessend Awareness am Markz zu schaffen, um konkerte Produkte und Services herauszubringen. Diese „Entrepreneurship light“ bedeutet für die Studenten eine hochinteressante Möglichkeit, Theorie und Praxis miteinander zu verknüpfen: ohne direkt zum Notar gehen und Kosten für Unternehmensgründung etc. stemmen zu müssen, entwickeln sie unterstützt von SUPERDRIVE ihre Produkte bis zur Prototyp-Reife. Erste Kontakte zu Marktpartnern und potenziellen Geldgebern werden unmittelbar im Anschluss an die Fertigstellung des Prototypen – auch Minimum Viable Product (MVP) genannt – geknüpft.

Prof. Szasz und die Datarella Mentoren sind gespannt, wie sich die Start-up Teams sich weiterentwickeln. SUPERDRIVE könnte für sie eine gute Rampe für den Absprung ins Unternehmertum darstellen.

Hier gibt es mehr Informationen über das SUPERDRIVE Programm für Studenten der Macromedia Hochschule.

 

Versicherer entdecken Chanchen von Big Data

Nie gab es soviel Information über den Kunden. Ist das Auto tatsächlich in der Garage geparkt? Wie aggressiv fährt der Kunde auf der Autobahn und steigert damit seine Unfallwahrscheinlichkeit? Bis dato hält sich die Versicherungsbranche damit zurück, den Datenschatz zu heben.

Die Sparkassen-Direktversicherung bringt zu Jahresbeginn 2014 eine Police auf den Markt, bei der man mit vorsichtiger Fahrweise an der Prämie sparen kann. Für die nötige Transparenz dieser Kalkulation sorgt eine Visualisierung des eigenen Fahrverhaltens, die der Autofahrer am Computer begutachten kann. Zur Berechnung der Police werden aggregierte Daten eingesetzt, da die Versicherung laut eigener Auskunft die mathematischen Modelle zur Auswertung individueller Daten fehlen und zum anderen die hohe Sensibilität  der Deutschen hinsichtlich der Verwendung ihrer Daten eine vorsichtigen Herangehensweise gebieten.

Versicherungsunternehmen sind von Haus aus datengetrieben. Daher sind sie mit dem Sammeln und Verknüpfen von Daten vertraut – lediglich die Grössenordnung und die Effizienz der Verarbeitbarkeit der vorliegenden großen Datenmengen stellen eine Herausforderung dar. Aber auch die Chancen für exaktere Berechnungsmodelle und damit einhergehend fûr eine Ausweitung der potenziellen Klientel sind gestiegen: während eine Risikolebensversicherung bisher auf die Ehrlichkeit ihrer Kunden angewiesen ist, können Fragen wie „Rauchen Sie?“ oder „Betreiben Sie Extremsportarten?“ zukünftig über eine Verhaltensanalyse anstelle eines Fragebogens beantwortet werden.

Letztlich steht jeder Versicherer vor zwei grundsätzlichen Herausforderungen: die Optimierung seiner Tarifstruktur und die Maximierung seiner Kundenzahl. Ersteres ist mit Einsatz mathematischer Modelle auf Basis grosser Datenmengen mit überschaubarem Einsatz mit einer vorhandenen Expertise im Bereich Big Data umsetzbar. Die Ausweitung der Klientel hängt eng vom Fingerspitzengefühl des Unternehmens ab, mit dem er neue, differenziertere Policen auf den Markt bringt, die mit der Aufzeichnung des Kundenverhaltens korrelieren.

Eine wichtige Aufgabe für jeden Versicherer besteht unseres Erachtens darin, die Big Data Thematik im eigenen Unternehmen proaktiv anzugehen und Expertise in den eigenen Reihen aufzubauen. Sollte die Assekuranz eine lediglich abwartende Haltung einnehmen, wird Innovationspotenzial verschenkt. Wie in allen neuen Geschäftsfeldern wird es bei Big Data auch sein: die Claims werden frühzeitig abgesteckt und die zunehmend wechselwilligere Kundschaft wird zu dem Anbieter wechseln, der auf sie massgeschneiderte Tarife anbietet. Die Bereitschaft der Menschen zur Abgabe ihrer Daten ist wechselseitig: sie geben dem ihre Daten, der ihnen hierfür einen signifikanten wahrnehmbaren Nutzen zurückspielt: auch aus Kundenperspektive ist das Datenthema eine reine Kosten-Nutzen-Betrachtung.

Big Data’s Top PE Investoren

Ich habe mich schon lange gefragt, wer die aktivsten PE Investoren im Bereich Big Data sind und wie viel Kapital bereits von professionellen Investoren für diesen Bereich zur Verfügung gestellt wurden. In einem etwas älteren Beitrag aus März 2013 auf CN Insights wurde ich endlich fündig. Die Zahlen sind beeindruckend.

Seit der Finanzkrise in 2008 wurden insgesamt mehr als 4,9 Mrd. USD im Bereich Big Data investiert – eine beträchtliche Summe, wenn man bedenkt, dass PE-Investitionen seit 2008 stark rückläufig sind. Hier sind die Top 20 Investoren: