Data Driven Mobility: Wie Mobilitätsdaten neue Märkte schaffen

Ai Generiert

Die Vernetzung von Fahrzeugen und Verkehrssystemen rückt Daten ins Zentrum des Mobilitätswettbewerbs. Schon heute „bestimmen Datenplattformen das Geschäftsmodell der Automobilindustrie“ – ungeachtet der Frage, wer die Fahrzeuge tatsächlich baut. Ob Routenplanung, Energiedienstleistungen oder autonome Fahrfunktionen: Alles basiert auf gewaltigen Datenströmen, die ständig generiert, ausgewertet und geteilt werden. Dabei reicht die Bandbreite der Daten von geschlossenen Telemetrie- und Sensordaten (etwa Fahrzeugdiagnosen oder 360°-Kamerabilder) bis hin zu offenen Informationen (etwa Fahrplänen oder Wetterdaten). Ein anschauliches Beispiel dafür ist das „Data Spectrum for Transport & Mobility“: Es illustriert, dass manche Mobilitätsdaten völlig offen verfügbar sind, während andere streng verschlüsselt oder nur mit Genehmigung weitergegeben werde. Dieses Spektrum verdeutlicht, um welche Werteordnung es geht: Wer bestimmt, wer Zugang zu den Daten bekommt?

Das „Data Spectrum for Transport & Mobility“ zeigt, dass Mobilitätsdaten von völlig geschlossenen (rechts) bis ganz offenen Lizenzen (links) reichen. Beispiele reichen von Fahrzeug-Telemetrie (Closed/Proprietary Data) bis zu Allgemeininformationen wie Fahrplänen (Open Data).

Dass in diesem Daten-Dschungel Geschäftspotenziale stecken, ist unbestritten: Laut PwC häufen sich „datenbasierte Geschäftsmodelle“, denn Digitalisierung heißt vor allem Datensammeln und -nutzen. In der Praxis wird das bereits sichtbar. Google bietet multimodale Routenplanung an, Uber wertet Fahrer- und Passagierdaten aus, Bosch entwickelt Sensorplattformen für Smart Cities – und selbst Bahnunternehmen wie die Deutsche Bahn (DB) setzen zunehmend auf Data Science. Gemeinsam ist allen: Die Daten „sind das neue Rohöl“ der Branche. Wer sie besitzt und intelligent verwertet, kann völlig neue Services und Erlösmodelle schaffen. Das Bündeln dieser Daten soll beispielsweise der „Mobility Data Space“ erreichen, eine Initiative von Politik, Industrie und Forschung. Ziel ist ein sicherer Marktplatz für Verkehrsdaten, der „neue Mobilitätskonzepte“ und „innovative Geschäftsmodelle“ ermöglicht – und dies „auf Basis von Datenschutz und Datensouveränität nach europäischen Werten“.

Tech-Giganten versus OEMs: Wer kontrolliert den Datensaft?

An diesem Punkt entzündet sich der Konflikt: Welche Akteure werden in Zukunft das Datengeschäft in der Mobilität dominieren – Silicon-Valley-Plattformen oder traditionelle Fahrzeugbauer? In den USA und China rüsten Tech-Konzerne massiv auf. Tesla etwa hat seine Fahrzeugsteuerung komplett selbst entwickelt und führt Telemetriedaten von über einer Million Autos zusammen. Auch Google dominiert mit Android Auto, Google Maps und Waymo (autonomes Fahren) große Teile der Mobilitätsdaten. Und Apple drängt mit CarPlay in die Cockpits. Dahinter steht oft ein klares Kalkül: Die Plattformbetreiber sammeln wertvolle Nutzungsdaten der Autofahrer, um sie zu monetarisieren – ob durch personalisierte Werbung, Versicherungsmodelle oder übermäßige Feature-Abos.

Dem stellen sich viele OEMs mit Vehemenz entgegen. General Motors hat kürzlich öffentlich verkündet, in Zukunft auf Apple CarPlay und Android Auto zu verzichten – genau weil diese Schnittstellen den Datenstrom zu Apple und Google leiten. Wie SBD-Analyst Andrew Hart erklärt, „führen die Daten, die über CarPlay/Android Auto gesammelt werden, primär an die Tech-Giganten und nicht an den Autohersteller“. Folge: Die Automarke „verhungert“ an Informationen, die sie dringend zur Produktverbesserung und Kundenbindung bräuchte. GM will diese Daten nun selbst erfassen – nicht primär, um sie zu verkaufen, sondern um seine Fahrzeuge stetig zu optimieren und den Kunden ein treueres Erlebnis zu bieten.

Aber die Umkehr zu einem eigenen System ist ein harter Kampf. BMW, Audi, Volvo und Co. haben viel in eigene Infotainment-Architekturen investiert. Sie winken Apple CarPlay Ultra, das selbst Instrumententafeln übernehmen will, nun ab. Ein Renault-Manager brachte es auf den Punkt: „Don’t try to invade our own systems”– „Versucht nicht, unsere eigenen Systeme zu übernehmen“. Ähnlich äußern sich Experten: Wenn etablierte Autobauer ihre Dashboards an Apple oder Google abtreten, verlieren sie die kreative und wirtschaftliche Hoheit über das Fahrzeug. In Deutschland warnt etwa der Ingenieurdienstleister EDAG, dass ohne offene Standards „amerikanische IT-Gruppen… den Mehrwert generieren und einstreichen“ könnten. Google, Amazon, Microsoft und Co. drängten mit Diensten wie autonomen Fahrfunktionen und Kartendiensten bereits in die Domänen der OEMs – es drohe ein Plattform-Oligopol, bei dem die alten Auto-Konzerne nur noch Hardware liefern.

Ein autonomes Testfahrzeug (Bosch) auf einer Versuchsstrecke. Moderne Fahrzeuge sind heute oft mit 360°-Kameras, Radar- und Lidar-Sensoren ausgestattet, die enorme Datenmengen erzeugen. Diese Fahrzeugdaten fließen zurück an Hersteller oder Diensteanbieter und ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen.

Tatsächlich werden Autos zusehends zu rollenden Datensammlern. Jedes vernetzte Fahrzeug liefert Telemetriedaten über Fahrzustand, Lokalisierung, Nutzungsverhalten etc. Tesla nutzt dies intensiv: „Es gibt Millionen Teslas, die ständig Daten zurückliefern, um das Produkt besser zu machen – das wird letztlich der entscheidende Unterschied sein“, so ein ehemaliger Waymo-Chef. Laut ihm hat Tesla „etwa 10.000- bis 1.000.000-mal mehr Daten als Waymo“ in allen Fahrsituationen. Es überrascht nicht: Tesla selbst betont, personenbezogene Daten „niemals zu verkaufen“ und nur zum Schutz der Privatsphäre zu verwenden. Das Unternehmen verspricht auf seiner Webseite: „Ihre persönlichen Daten werden niemals verkauft, getrackt oder ohne Ihre Erlaubnis geteilt“. Unabhängig davon ist die Datensammlung riesig – durch die Hochrechnung aus der Fülle von Sensorinfos gewinnt Tesla einen enormen Vorsprung in der KI-gestützten Fahrassistenz.

Datenhoheit in Europa: Initiativen und Regulierung

In Europa schlägt sich die Debatte um Datensouveränität bereits in konkreten Projekten und Regulierungen nieder. Die EU-Gesetzgebung strebt an, Datenraub durch Tech-Giganten zu verhindern – etwa durch strengere Datenschutzgesetze und Datenmarktplätze. In Deutschland hat das Verkehrsministerium gemeinsam mit Industrie und Forschungsinstituten den Mobility Data Space ins Leben gerufen. Diese Plattform soll „in einfacher und transparenter Weise“ den Zugriff auf Mobilitätsdaten aller Anbieter ermöglichen – wobei der Fokus auf Datensouveränität liegt. Das Ziel: Anbieter von ÖPNV, Autovermietung, Logistik, Carsharing und sogar Wetterdienste sollen Daten teilen können, um neue Services zu entwickeln, ohne dass ein einzelnes Unternehmen alle Datenhoheit gewinnt. Auch das europäische Projekt GAIA-X 4 moveID, federführend unter anderem von Bosch, setzt auf offene Standards und Dezentralisierung. Es will eine gemeinsame Dateninfrastruktur aufbauen, die ein „Fundament für digitale Geschäftsmodelle“ legt. So sollen z.B. Ladesäulenbetreiber, Parkhausbetreiber und Autobauer ihre Sensor- und Bezahlsysteme über ein einheitliches Protokoll vernetzen können. Die Idee ist klar: Nur durch gemeinsame Regeln und Infrastruktur kann Europa verhindern, dass Dienste wie Apple CarPlay oder Google Maps de facto zum einzigen „Betriebssystem“ im Auto werden.

Ein weiterer Hebel ist die Regulierung der bestehenden Monopolisten. So hat das deutsche Bundeskartellamt im Sommer 2023 gegenüber der Deutschen Bahn Durchgriffsrechte durchgesetzt. Die DB war bislang die marktbeherrschende Besitzerin aller Echtzeit-Zugdaten. Ohne ständige und diskriminierungsfreie Bereitstellung dieser Fahrgastdaten an Mobilitätsplattformen ließen sich moderne Buchungs- und Informationsdienste „nicht ordentlich organisieren“, befand Kartellamtschef Andreas Mundt. In der Folge musste die DB erstmals Fahrplandaten wie Verspätungen, Ausfälle und Gleisangaben per API an Anbieter wie Trainline oder ÖPNV-Apps liefern. Damit folgte sogar die mächtige Bahn den Prinzipien der Datenteilhabe – ein deutliches Zeichen, dass Datenhoheit nicht mehr als Privileg einzelner Konzerne gelten soll. Gleichzeitig investiert die Bahn jedoch selbst in Data Analytics. In ihrer Konzernstrategie erklärt sie, man wolle ein „führendes big-data-getriebenes Mobilitäts- und Logistikunternehmen“ werden. Dies zeigt: Auch traditionelle Anbieter erkennen den Wert ihrer Daten und entwickeln neue Dienste (von smarten Fahrkarten bis zur Wartungsoptimierung) auf dieser Basis.

Fallstudien: Wer macht’s, wer darf’s?

Tesla. Der Elektropionier hat vom Start weg auf Software und Daten gesetzt. Sein Monopol auf Over-the-Air-Updates und das hauseigene Autopilot-System ergibt eine geschlossene, milliardenschwere Datenplattform. Anders als viele andere verkauft Tesla dabei keine Daten an Werbekunden: Das Unternehmen betont auf der Website, persönliche Daten würden „niemals ohne Ihre Erlaubnis geteilt“. Praktisch bedeutet das: Tesla nutzt die Daten vor allem für interne KI-Weiterentwicklung. Datenmonetarisierung über Werbung oder Versicherungen war laut Rivian-Softwarechef Wassym Bensaid nie Priorität– es geht um bessere Performance und Kundenbindung. Solange Autobauer jedoch keine vergleichbaren Datenmengen vorweisen, wird Tesla wohl weitere Sprünge machen.

Apple und Google. Beide Tech-Giganten diktieren den OEMs immer schärfer ihre Konditionen. Apple hat jüngst mit CarPlay Ultra die volle Kontrolle über das Cockpit ins Auge gefasst, was auf massiven Widerstand stieß. Mehrere Premiummarken (Audi, Mercedes, Volvo, Renault u.a.) sagten CarPlay Ultra ab, um „nicht unsere eigenen Systeme zu verlieren“. Auch Google profitiert als Daten-Sammelstelle – vom Android Automotive OS im Smart Car bis zu Google Maps als allgegenwärtiger Navigations-Hub. Immerhin kooperiert Google teilweise mit OEMs (GM arbeitet künftig mit Android Automotive), aber die Verlagerung von Daten in fremde Clouds bleibt ein Reizthema.

Deutsche Bahn (DB). DB Systel – die IT-Tochter der Bahn – positioniert sich offensiv: Man will „Daten in den Mittelpunkt“ neuer Geschäftsmodelle stellen und intern riesige Datenmengen als Rohstoff analysieren. Neben Optimierungen im Bahnbetrieb entstehen digitale Dienste: Echtzeit-Apps, multimodale Reiseplattformen oder Infrastrukturmonitoring basieren auf den Datenspuren der Züge. Nach außen war die DB allerdings in der Kritik: Nutzende Plattformen wie Trainline und Omio beklagten lange die Daten-Abgrenzung. Nun liefert die DB auf Druck der Behörden eben auch diese Datensätze. Das Ergebnis ist ambivalent: Im Inland erleichtert es die Konkurrenz, aber es öffnet auch den Blick in das Innere der DB-Systeme – ein Schritt in Richtung Branchen-Datenraum, wie ihn Politiker fordern.

Bosch und GAIA-X. Aus Zuliefererperspektive ist der Zugang zu Verkehrsdaten zentral. Bosch koordiniert das Forschungsprojekt GAIA-X 4 moveID, das einen Standard für datenschutzkonformen Austausch rund ums Fahrzeug entwickeln soll. Auf Gaia-X-Basis arbeiten u.a. Bosch, Continental und Zulieferer an sicheren Cloud-Schnittstellen, über die verschiedene Mobilitätsdienste kooperieren können. Ziel ist eine Infrastruktur, in der etwa Elektroautos Informationen über freie Ladepunkte, Parkplätze oder Verkehrsregelungen ausgetauscht werden – ohne dass einzelne Konzerne alles an sich reißen. Bosch nennt explizit „dezentrale digitale Fahrzeugidentitäten“ als Grundlage für künftige Geschäftsmodelle. In einer Folgewelt könnten so – theoretisch – auch neue Marktteilnehmer (z.B. Startup-Anbieter von Flottenmanagement) auf denselben Datenteichen fischen.

Chinesischer Markt (BYD). Während in Europa die Debatte oft ideologisch geführt wird, setzen chinesische OEMs wie BYD pragmatisch auf Plattform-Kooperation. BYD entwickelte gemeinsam mit Fahrdienstanbieter Didi ein Elektro-Taxi, das schon jetzt voll vernetzt ist. Die Fahrzeuge werden „mit einer Datenverbindung zum Plattformbetreiber ausgestattet“, sodass Didi permanent Fahrzeug- und Verkehrsdaten erhält. Im Gegenzug bekommt BYD Zugang zum riesigen Mobilitätsnetz. Dies zeigt: In China verschmelzen Hersteller und Mobilitätsplattformen enger – dort kontrollieren oft riesige Apps die Mobilitätsdaten. Für deutsche Anbieter ist dies ein Warnsignal: Entweder sie schaffen über allianzen vergleichbare Ökosysteme, oder sie bleiben Hardwarelieferanten für chinesische oder US-Plattformen.

Entwicklung nach Branche (2000–2050)

• Automotive/Automobil: In der Automobilbranche entstehen datenbasierte Erlöse vor allem durch vernetzte Fahrzeuge und autonomes Fahren. Der globale Markt für autonome Fahrzeuge wuchs von ~104,9 Mrd. USD (2022) auf ~614,9 Mrd. USD (2030). Durch den Einsatz von KI und IoT in Elektro- und Verbrennerfahrzeugen sowie Flottenmanagement (z.B. Predictive Maintenance) steigen die Einnahmen weiter an. Unsere Grafik zeigt für Automotive einen steilen Anstieg vor allem nach 2025 (Prognose).

• Gesundheit/Health: Telemedizin, Gesundheits-Apps und KI-gestützte Diagnostik treiben den digitalen Gesundheitsmarkt. Laut Prognose wächst dieser Markt von 347,4 Mrd. USD (2025) auf 946,0 Mrd. USD (2030). Digitale Gesundheitsdienste (Wearables, Remote Monitoring) gewinnen zunehmend an Bedeutung, was sich als stetiges Umsatzwachstum in der Grafik abbildet.

• Finanzen/Finance: Fintech revolutioniert Banken und Versicherungen. Gemäß BCG steigen die Fintech-Umsätze von 245 Mrd. USD (2022) auf 1,5 Bio. USD (2030). Mobile Payment, Robo-Advisor, Open Banking etc. treiben diesen Zuwachs. Danach dürfte sich das Wachstum bis 2050 fortsetzen (in der Abbildung als Prognosephase ab 2025 gekennzeichnet).

• Landwirtschaft/Agriculture: Durch Precision Farming (Sensorik, Drohnen, Datenanalyse) wächst der Markt moderat: von 9,86 Mrd. USD (2024) auf 22,49 Mrd. USD (2034). Hohe Datenaufkommen in smarten Bewässerungs- und Düngesystemen sorgen für kontinuierliches, aber vergleichsweise geringes Umsatzwachstum (in unserer Grafik nur kleiner grüner Bereich).

• Energie/Energy: Energieversorger investieren in Smart Grids und IoT. Der Smart-Grid-Markt soll laut Prognose von 73,85 Mrd. USD (2024) auf 161,15 Mrd. USD (2029) wachsen. Diese datenbasierten Anwendungen (Netzsteuerung, Lastmanagement, Renewable Integration) steigen in der Grafik moderat an (rot markiert) und führen zu steigenden Umsätzen.

• Handel/Retail: E‑Commerce und digitale Personalisierung boomen. Weltweit erzielte der Online-Handel etwa 4,8 Bio. USD (2023) und wird auf über 5,5 Bio. USD (2027) geschätzt. Die Grafik zeigt im Einzelhandel (grün) einen rasanten Anstieg, wobei Personalisierungsdienste (Empfehlungen, Targeted Advertising) zusätzliche Datenumsätze schaffen.

Entwicklung nach Anwendungsbereich

• Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung): Weltweit steigen Ausgaben für KI-gestützte Instandhaltung in Maschinen und Infrastruktur. Der Markt wuchs von 10,93 Mrd. USD (2024) auf ~70,7 Mrd. USD (2032). In der Grafik ist Predictive Maintenance (blau) ein wachsender Teil sowohl in Industrie als auch Automotive/Energy.

• Werbung/Advertising: Digitale Werbung (Targeted Ads, Programmatic) dominiert moderne Datenumsätze. Die Ausgaben steigen von ~650 Mrd. USD (2025) auf über 1,48 Bio. USD (2034) Dies spiegelt sich in der Grafik als breiter Bereich (orange) wider, da Personalisierung und Online-Marketing in vielen Branchen Umsatz beitragen.

• Autonome Mobilität (Autonomous Driving): Umsatzquellen entstehen durch Roboterautos und ADAS. Wie bei Automotive oben: von 104,9 Mrd. USD (2022) auf 614,9 Mrd. USD (2030). Im Diagramm (grün) steigt dieser Anteil ab Mitte der 2020er stark an.

• Personalisierte Dienste: (z.B. personalisierte Angebote, Kundensegmentierung) – hier fehlen konkrete Zahlen, doch der Trend zu datengestützter Individualisierung in Retail und Online-Diensten trägt zusätzliches Wachstum bei. In der Grafik sind diese Erlöse anteilig im Retail- und Advertising-Bereich enthalten.

• Sonstige datengetriebene Services: (Cloud-Services, KI-Plattformen etc.) – obwohl schwer quantifizierbar, gehören sie zu den „sonstigen“ Flächen der Grafik und wachsen insgesamt deutlich (steigende Gesamtfläche über die Zeit).

Fazit und Diskussion

Fest steht: Mobilitätsdaten sind die strategische Ressource der Zukunft. Hersteller, Logistiker oder Bahnbetreiber, die sie nicht sichern, werden auf lange Sicht stark an Wertschöpfung einbüßen. Die klare Antwort auf die Frage „Wem gehört der Verkehr der Zukunft?“ gibt es noch nicht. Offensichtlich aber ist, dass die alten Spielregeln nicht mehr gelten. Polarisierend formuliert: Entweder nehmen die etablierten OEMs das Heft in die Hand und werden selbst zu Datendienstleistern – oder sie verlieren das Kommando, und Google, Tesla und Co. übernehmen weitgehend die Kontrolle.

Umgekehrt könnte aber genau dieser Konkurrenzdruck die Innovationskraft befeuern. Initiativen wie Mobility Data Space oder GAIA‑X zeigen, dass sich Konzerne zusammenschließen, um Daten-Silos aufzubrechen. Wenn die Branche jetzt gemeinsam offene Standards und transparente Plattformen schafft, können auch kleinere Anbieter und Kommunen neue Mobilitätsdienste starten. Gleichzeitig müssen Politik und Wissenschaft wachsam bleiben: Regulierung darf nicht nur große Konzerne schützen, sondern muss Datenhoheit und Privatsphäre ausbalancieren.

Wie auch immer die Balance gefunden wird – eins ist klar: Wer die Daten fließen lässt, gestaltet Märkte. Und wer sie kontrolliert, steuert den Verkehr.

Wie sehen Sie das? Welche Akteure werden Ihrer Meinung nach die Mobilitätsmärkte von morgen bestimmen? Diskutieren Sie mit!