Details

Autor(en) / Beteiligte

• Hunke, Fabian
• Seebacher, Stefan
• Schymanietz, Martin
• Genennig, Stefan
• Kühne, Babett
• Jonas, Julia
• Satzger, Gerhard
• Möslein, Kathrin
• Böhmann, Tilo

Titel

BigDieMo – Ein methodischer Baukasten zur Gestaltung von datenbasierten Dienstleistungen

Ist Teil von

• Dienstleistungsinnovationen durch Digitalisierung, p.265-298

Ort / Verlag

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

Link zum Volltext

Quelle

Alma/SFX Local Collection

Beschreibungen/Notizen

• Die systematische Nutzung interner und externer Daten zur Generierung eines neuen Wertversprechens für Kunden stellt ein wichtiges Fähigkeitsprofil innerhalb der Digitalisierung dar. Im Zuge der Digitalisierung eröffnen sich für Unternehmen neue Möglichkeiten und Potenziale zur Gestaltung innovativer Geschäftsmodelle, die auf der Verwendung großer Datenmengen (Big Data) und der Anwendung statistischer Verfahren (Data Analytics) fußen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können sich jedoch meist operativ nicht diesen Potenzialen zuwenden, da sie oft keine eigenständigen Abteilungen mit dem Fokus auf Dienstleistungsinnovation besitzen. Zudem sind die Märkte für datenbasierte Dienstleistungsangebote noch vergleichsweise jung und erforderliches Wissen sowie ausgebaute Schnittstellen zu wissenschaftlichen Einrichtungen oft nicht vorhanden. In diesem Beitrag legen wir die Besonderheiten dieser neuen, datenbasierten Geschäftsmodelle dar. Um KMU die systematische Gestaltung neuer datenbasierter Geschäftsmodelle zu ermöglichen, stellen wir ein neu entwickeltes, modulares Workshop-Konzept vor. Dieses greift auf ein Set an methodischen Werkzeugen zurück, die, ausgehend von vorhandenen Daten, die systematische Ausgestaltung eines datenbasierten Geschäftsmodells anleiten. Wir schließen damit eine kritische Lücke im Fähigkeitsprofil vieler deutscher KMU und legen die Grundlage für ihren nachhaltigen Erfolg im digitalen Zeitalter.