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Geschäftsmodelle 4.0: Big Data und Data-Analytics als Treiber für Dienstleistungsinnovation im deutschen Mittelstand

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

Abstract:
Die Nutzung interner und externer Daten zur Generierung von Mehrwert für Kunden stellt eine der wichtigsten Entwicklungen der Digitalisierung dar. Neue Möglichkeiten und Potenziale der Gestaltung von Geschäftsmodellen ergeben sich auf Basis von Weiterentwicklungen in den Bereichen der Datenauswertung (Data-Analytics) und der Verwendung großer Datenmengen (Big Data). Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können sich jedoch meist operativ nicht mit den erwähnten Potenzialen beschäftigen, da diese Unternehmen 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. Das Forschungsprojekt „BigDieMo – Big-Data-Dienstleistungsgeschäftsmodelle“ dient dem Ziel, KMU bei der Gestaltung datenbasierter Dienstleistungen zu unterstützen. Hierfür werden im ersten Schritt die Besonderheiten und Herausforderungen derartiger Geschäftsmodelle herausgearbeitet und anschaulich dargestellt. Im zweiten Schritt wird ein neuer Innovationsprozess erarbeitet, der diesen Besonderheiten Rechnung trägt. ... mehr



Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-662-59517-6_9
Zugehörige Institution(en) am KIT Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)
Publikationstyp Buchaufsatz
Jahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-662-59516-9
KITopen-ID: 1000098271
Erschienen in Digitale Dienstleistungsinnovationen. Eds.: V. Stich, J. Schumann, D. Beverungen, G. Gudergan, P. Jussen
Verlag Springer, Heidelberg
Seiten 167-183
Projektinformation BigDieMo (BMBF, BUND HTS, alt: 01FJ15087_02K14A120)
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