Datengetriebene Geschäftsmodelle – Konzeption und Praxisbeispiele

Von Ralf Keuper

Datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln, ist für viele Unternehmen noch Neuland. Etwas, das seinem Wesen nach immateriell ist, zum Bezugspunkt für das eigene Geschäft zu machen, erfordert neue Konzepte.

Datengetriebene Geschäftsmodelle, so Susanne Strahinger und Martin Wiener in Datengetriebene Geschäftsmodelle: Konzeptuelles Rahmenwerk, Praxisbeispiele und Forschungsausblick, “vereinen zwei zentrale Trends des digitalen Zeitalters: die steigende Bedeutung von Daten für Organisationen und den zunehmenden Fokus auf das Konzept des Geschäftsmodells im Rahmen der Analyse und Gestaltung von Organisationen“.

In einem datengetriebenen Geschäftsmodell sind Daten eine Kernressource in der Wertarchitektur[1]Vgl. dazu: Business Model Canvas. Häufig ist in der Literatur in dem Zusammenhang von den sog. Big „4 Vs“ von Big Data die Rede (volume, variety, velocity, veracity). Wenngleich das Volumen der Daten beträchtlich ist, ist es weniger die Quantität als die Qualität der Daten (variety und velocity), die für die Wertschöpfung relevant ist. …

References

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1 Vgl. dazu: Business Model Canvas
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