Durch den Einzug smarter Objekte in die operative Wertschöpfung und der vermehrten Verfügbarkeit von digitalen Zustandsdaten ergeben sich neue, vielfältige Analysen und Optimierungspotenziale [1]. Doch diese Potenziale machen nicht an der Unternehmensgrenze halt, sondern können auch darüber hinaus einen Nutzen stiften, sofern sie verfügbar gemacht werden. Die unternehmensübergreifende Bereitstellung und zielführende Analyse von Daten aus verschiedenen Datenquellen wird derzeit verstärkt unter dem Begriff Data Sharing in der wissenschaftlichen Literatur diskutiert [2]. Zwar wird Data Sharing auch in der Praxis betrieben, die Analyse der betrieblichen Praxis zeigt jedoch, dass bei Unternehmen noch viele Unklarheiten und Vorbehalte präsent sind, die eine breite Etablierung von Data Sharing verzögern [3]. Diese Unsicherheiten und Vorbehalte manifestieren sich in technischen, organisationalen, strategischen aber auch kulturellen Herausforderungen, die Data Sharing in der Praxis erschweren [4].

Als Ansatz, diese Herausforderungen zu adressieren und Data Sharing zugänglicher zu machen, werden zunehmend Datentreuhandmodelle diskutiert und verprobt [5]; beispielsweise im Bereich der Mobilität [6], der Forschung [7] oder der Automobilindustrie [8]. In einem erweiterten Verständnis bildet ein Datentreuhänder die Vertrauensinstanz zwischen Datengebern und Datennehmern. Als Intermediär zwischen verschiedenen Akteuren ist er verantwortlich für die Etablierung klarer Regeln bezüglich des Data Sharings, der Sicherstellung ihrer Einhaltung wie auch der Gestaltung von fairen Anreizmechanismen, die einen Interessensausgleich angeschlossener Akteure ermöglichen [9]. Datentreuhänder kommen mit verschiedenen Geschäfts-und Betriebsmodellen daher, in privater oder staatlicher Trägerschaft. Daneben können Datengenossenschaften als Betriebsmodell ausgerichtet auf die Besonderheiten der mittelständischen Wirtschaft verstanden werden. Der Erläuterung dieses Verständnisses ist der vorliegende Beitrag gewidmet. Anhand von Erfahrungen im Aufbau von drei Datengenossenschaften im Rahmen eines Pilotprojekts soll folgende Forschungsfrage näher beleuchtet werden:

Wie tragen die genossenschaftlichen Prinzipien zur Erfüllung wichtiger Funktionen von Datentreuhändern bei? Dazu wird zunächst zu Datengenossenschaften, genossenschaftlichen Prinzipien und sowie Datentreuhändern ausgeführt. Anschließend beschreiben wir die zugrundeliegenden Fallstudien und unser Vorgehen bei deren Auswertung. Im darauffolgenden Abschnitt erläutern wir unsere Erkenntnisse und beantworten die leitende Forschungsfrage. Wir schließen mit einer Diskussion und der Erläuterungen von Limitationen.

Während die Idee, treuhänderische Prinzipien auf das Management von Daten zu übertragen keinesfalls neu ist, erfahren Datentreuhänder in den aktuellen Diskussionen zum Data Sharing große Aufmerksamkeit [9,10]. In Datentreuhändern wird ein vielversprechender Lösungsansatz für die Herausforderungen des Data Sharings gesehen [11] Auffällig ist ebenso die Nutzung von Data Spaces vorwiegend von größeren Organisationen und Unternehmen. In diesem Beitrag soll daher mit Datengenossenschaften, also genossenschaftlich organisierte Datentreuhändern, ein weiteres Betriebsmodell untersucht werden. Insbesondere im deutschsprachigen Raum blicken Genossenschaften auf eine lange Tradition und Verwurzelung in der mittelständischen Wirtschaft zurück [17]. Der folgende Abschnitt widmet sich der genossenschaftlichen Idee und Prinzipien.

Die Genossenschaft steht wie kaum eine andere Rechtsform für Kollaboration. Zurückblickend auf eine lange Tradition, fußt die Zusammenarbeit in Genossenschaften auf genossenschaftlichen Prinzipien [18]. In Datengenossenschaften werden Datentreuhänder als Genossenschaft abgebildet. Die Genossenschaft selbst nimmt dabei die Funktionen und Aufgaben des Datentreuhänders wahr, ihre angeschlossenen Mitglieder agieren als Datengeber und Datennehmer des Daten-Ökosystems [13]. Genossenschaftliche Prinzipien sind nicht einheitlich definiert, vielmehr existieren mehrere Sets genossenschaftlicher Prinzipien, zum Teil mit Bezug zu speziellen genossenschaftlichen Formen (z.B. die Raiffeisen-Prinzipien für ländliche Genossenschaften), zum Teil ohne (z.B. die Prinzipien des Internationalen Genossenschaftsbundes [IGB]). Ringle (2007) präsentiert in seiner Abhandlung eine Übersicht verschiedener Sätze [18]. Für diesen Beitrag werden die Genossenschaftlichen Wesens-und Verfahrensprinzipien herangezogen, da diese keinen Bezug zu einer speziellen Form aufweisen und damit auch als Grundlage für Datengenossenschaften dienen können. Hierbei steht als "absolutes Wesensprinzip" die Förderung der Mitglieder im Mittelpunkt. Die Prinzipien der Selbsthilfe, Selbstverwaltung und Selbstverantwortung sowie das Identitätsprinzip dienen als "begrenzt variable Wesensprinzipien". Wesensprinzipien drücken für die Werte genossenschaftliche Kooperation besonders geeignete Prinzipien aus. Zuletzt gibt es Verfahrensprinzipien im Sinne von Praktiken, Prozessen oder Mechanismen, die Gestaltungsräume für die operative Tätigkeit der Genossenschaft bilden. Verfahrensprinzipien sind hochgradig variabel und abhängig von konkreten Betätigungsfeld der Genossenschaft [18]. Für Verfahrensprinzipien sollen an dieser Stelle keine konkreten Vorschläge gemacht werden, da diese abhängig von dem konkreten Betätigungsfeld der Datengenossenschaft sind. Daher wird in diesem Beitrag auf die Gestaltung von Verfahrensprinzipien nicht näher eingegangen; an dieser Stelle wird auf die Diskussionen in der Literatur zur interorganisationalen Data Governance verwiesen, die an die Stelle der Verfahrensprinzipien treten können, wie beispielsweise [13,14,19,20]. Die Genossenschaftlichen Wesens-und Verfahrensprinzipien lauten zusammengefasst:

1. "Absolutes Wesensprinzip: Förderung der Mitglieder 2. Begrenzt variable Wesensprinzipien: S-Prinzipien (Selbsthilfe, Selbstverwaltung, Selbstverantwortung) und Identitätsprinzip 3. Variable Verfahrens-, Prozess-oder Funktionsprinzipien" [18]

Die Begleitung der drei Fallstudien war stets ähnlich und orientierten sich an dem von Weber et al. beschriebenen Verfahren zur Gründung von Unternehmenskonsortien [22]. Neben der Erreichung der anwendungsspezifischen Ziele, wurde parallel die Etablierung genossenschaftlicher Strukturen vorangetrieben. Aufgrund der im Beobachtungszeitraum jeweils wenigen Partnern, organisierten sich die Unternehmen in sogenannten Kleinstgenossenschaften, eine genossenschaftliche Sonderform, die eine Organisation von mindestens drei Mitgliedern als Genossenschaft ermöglicht.

Die Unternehmen führten jeweils moderierte Workshops mit unterschiedlichen inhaltlichen Schwerpunkten durch, an denen jeweils mindestens zwei Wissenschaftler beteiligt waren. Die Workshops wurden durch die Wissenschaftler inhaltlich vorbereitet und moderiert, im Rahmen von Beobachtungs-und Fotoprotokollen dokumentiert sowie im Anschluss nachbereitet [23]. Neben den Workshops wurden zahlreiche bilaterale Abstimmungen zwischen den Wissenschaftlern und Teilnehmern der Fallstudien durchgeführt. Zu diesen Absprachen waren immer mindestens ein Vertreter der wissenschaftlichen Begleitung anwesend. Die Gespräche wurden im Rahmen von Gedächtnisprotokollen dokumentiert. Die so entstandenen Dokumente bildenten die Basis für eine qualitative Analyse bezogen auf die leitende Forschungsfrage [24]. Die Ergebnisse dieser Analyse werden im nächsten Abschnitt dargelegt.

Unsere Ergebnisse legen wir anhand der genossenschaftlichen Prinzipien dar. Es wird anhand unterschiedlicher Erfahrungen aus den Fallstudien aufgezeigt, wie ein genossenschaftliches Prinzip die Basis für Mechanismen bildet, die zur Erfüllung der zentralen Funktionen von Datentreuhändern beitragen.

Die oben Ausführungen legen dar, wie die genossenschaftlichen Prinzipien die Basis für die Erfüllung der Funktionen von Datentreuhändern erfüllen. Wir halten Genossenschaften daher für eine geeignete Rechtsform, Datentreuhänder in der Praxis zu implementieren -sogenannte Datengenossenschaften. Insbesondere das Prinzip der Selbstverwaltung und Demokratieprinzip bilden die Basis für eine demokratische Legitimation der Entscheidungen in der Genossenschaft. Dadurch lassen sich Asymmetrien im Einfluss und der Gestaltung der strategischen Ausrichtung einer genossenschaftlichen Plattform ausgleichen, was insbesondere für KMU eine Chance darstellen kann. Durch die Partizipation der Mitglieder am Gesamterfolg der Genossenschaft können Mechanismen gestaltet werden, die Anreize für Mitglieder setzen, Daten möglichst effektiv und effizient zu nutzen [25]. An dieser Stelle muss jedoch noch einmal hervorgehoben werden, dass die Existenz genossenschaftlicher Prinzipen alleine nicht ausreicht, um die Datengenossenschaften zu realisieren; sie müssen gelebt werden und die Basis für weitere Mechanismen und Regeln sein, die den konkreten Austausch von Daten regulieren [13,20]. Ein wichtiger Punkt stellen auch die zusätzlichen Aufwände für die Gründung und den Betrieb der Datengenossenschaft dar. Hier ist eine Abwägung zu treffen, ob der erwartete Nutzen die entstehenden Aufwände rechtfertigt. Diese Frage war in den beobachteten Fallstudien besonders relevant, da es sich um sehr kleine Konsortien handelte. Wir vermuten, dass diese Frage zunehmend in den Hintergrund tritt, mit dem Größerwerden einer Datengenossenschaft; eine detaillierte Betrachtung dieser Fragestellung ist Gegenstand weiterer Forschung. Eng verbunden mit dieser Fragestellung ist das Potenzial der Datengenossenschaften in der Skalierung -also dem Ausbau der Mitglieder und damit der verwalteten Datenmenge. Zwar konnten in Bezug auf die Skalierung in den Fallstudien keine tiefgreifenden Erkenntnisse generiert werden, ein Vergleich mit herkömmlichen Genossenschaften ist jedoch aus unserer Sicht zulässig. Wie genau Datengenossenschaften skalieren können ist nichtsdestoweniger Gegenstand weiterer Forschung. Ebenso wird auf den Umstand hingewiesen, dass neben der Rechtsform der Genossenschaft auch andere Rechtsformen (e.V., GmbH, AG etc.) beobachtet werden können, um Datenräume zu organisieren [15]. Die detaillierte Untersuchung dieser Rechtsformen zur Organisation von Datenräumen ist Gegenstand weiterer Forschung.

Zuletzt wird kurz auf die Limitation der Studie eingegangen, allen voran der genannte Umstand, dass im Rahmen der Fallstudien jeweils nur kleine Datengenossenschaften im deutschsprachigen Raum beobachtet werden konnten. Zudem waren alle teilnehmenden Unternehmen KMU. Durch das qualitative, explorative Forschungsdesign kann keine Vollständigkeit des betrachteten Phänomens garantiert werden, was beispielsweise im Umgang mit Haftungsfragen deutlich wird. Trotz dieser Limitation sind wir zuversichtlich, einen Beitrag zur Charakterisierung von Datengenossenschaften als Datentreuhänder geleistet zu haben und sind bestrebt, die Forschung in weiteren Arbeiten zu vertiefen.