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BigDieMo – Ein methodischer Baukasten zur Gestaltung von datenbasierten Dienstleistungen

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

Abstract:

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. ... mehr


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-662-63099-0_7
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM)
Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)
Publikationstyp Buchaufsatz
Publikationsjahr 2021
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-662-63099-0
KITopen-ID: 1000138471
Erschienen in Beverungen, Daniel Schumann, Jan Hendrik Stich, Volker Strina, Giuseppe
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Seiten 265-298
Vorab online veröffentlicht am 30.09.2021
Nachgewiesen in Dimensions
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