Der Beitrag greift den übergreifenden Trend der Digitalisierung auf und untersucht seine Implikation auf die Innovation von Geschäftsmodellen. Aktuelle Beispiele illustrieren Erfolgsfaktoren und zeigen Handlungsempfehlungen auf.

1. © Fraunhofer
DIGITALISIERUNG: DATENGETRIEBENEGESCHÄFTSINNOVATION
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Zürich, 17. November 2014

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AGENDA
Digitalisierung
Datengetriebene Geschäftsinnovation
Fraunhofer Data Innovation Lab

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Die Digitalisierung revolutioniert Branchen
Quelle: Financial Times, 2014.

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Digitalisierung umfasst eine Reihe gesellschaftlicher, betriebswirtschaftlicher und technischer Entwicklungen
Gesellschaft
Betriebswirtschaft
Technik
Individualisierung
»Shareconomy«
Datenschutz
Konsumentenzentrierung
Hybride Dienstleistungen
Industrie 4.0
Cyberphysische Systeme
In-memory-Computing, Hadoopusw.
»Mobile & UbiquitousComputing«
Digitalisierung

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Unternehmen nutzen eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen
46
54
Soziale Medien
(Facebook, Twitter, Blogs usw.)
66
34
Internet-Daten
(Click-Streamsusw.)
47
53
»Smart Grid«
(Sensordaten, Betriebsdaten usw.)
43
57
RFID-Tags und Bar-Codes
39
61
Geo-Daten
51
49
Finanzdaten
51
49
Nutzungsdaten mobile Endgeräte
Welche Datenquellen nutzt ihr Unternehmen?
Quelle: The Economist IntelligenceUnit Limited: Big Data –Lessonsfromtheleaders, 2012, n = 752, Angaben in Prozent.
Legende:bereits genutztNutzung geplant.

6. © Fraunhofer
»Industrial Big Data« ist ein Treiber der Digitalisierung

7. © Fraunhofer
Ein weiterer Treiber ist »SocialBig Data«
Bildquelle: http://edublogs.misd.net/ric17nicoler/2013/02/14/my-digital-footprint/, 2014.

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AGENDA
Digitalisierung
Datengetriebene Geschäftsinnovation
Fraunhofer Data Innovation Lab

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Geschäftsmodellinnovation ist eine Voraussetzung zur Sicherung und Stärkung der Wettbewerbsposition
Bildquelle: Jam Visual Thinking.

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Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Digitalisierung zur Geschäftsmodellinnovation zu nutzen

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In digitalen Geschäftsmodellen basiert das Kundenwertversprechen auf Daten
Hybride Lösungen
»Convenience«
Differenzierung

12. © Fraunhofer
adidas miCoachist ein Beispiel für dateninduzierten Kundenwert
1
2
3

13. © Fraunhofer
Ein weiteres Beispiel sind aktuelle Entwicklungen zur Transparenz im Lebensmitteleinzelhandel
Quelle: Aldi Nord, 2014; fTrace, 2014.

14. © Fraunhofer
Digitale Geschäftsmodelle nutzen vielfältige Kanäle zur Kundeninteraktion
»Churnprevention«
»Recommendersystems«
Personalisierte Leistungsangebote

15. © Fraunhofer
Bekannte Beispiele finden sich bei Fluglinien und Eisenbahnverkehrsunternehmen

16. © Fraunhofer
Digitale Geschäftsmodelle nutzen Daten zur Verbesserung der Geschäftsprozesse
Vertriebsassistenz
Supply-Chain Transparenz
Lagerwirtschaft

17. © Fraunhofer
Die Nutzen verschiedener Daten ermöglicht konsumentenzentrierte Lieferketten
Konsumenten- zentrierung
Lieferung vor Kundenbestellung
»SpeculativeShipping«
Prädiktive Analysemodelle
Daten über Kaufverhalten, Präferenzen, vorhanden durch Umfragen, demographische Angaben, Surf- Verhalten im Internet, Wunschlisten etc.
12-24-2013: Amazon US Patent

18. © Fraunhofer
Digitale Geschäftsmodelle nutzen die Potentiale von »Ecosystems«
Partnerschaften
Kooperative Geschäftsprozesse
Branchen- konvergenz

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Beispiel »BananaSupply Chain«
Ein Beispiel sind »smarte« Lieferketten durch gemeinsame maritime Echtzeitanwendungen
Lösungskomponenten:
Überwachung von Ladungsdaten im Container
GSM-und Satellitenkommunikation
Nutzen:
Verbesserung des Frischegrads von Lebensmitteln im Zielland
Verbesserung des Hafenmanagements
Verbesserung des Treibstoffverbrauchs bei Containerschiffen

20. © Fraunhofer
Daten sind eine strategische Ressource digitaler Geschäftsmodelle
Daten
Virtualisierung

21. © Fraunhofer
In der Digitalisierung verschmelzen physische und virtuelle Welt
Source: Fraunhofer IML, 2014.

22. © Fraunhofer
»Digital Native Companies«betreiben ein Datenmanagement einer neuen Generation
»Modern datamarketswill employa wholenewgenerationoftechnology, processes, anddatasciencethatsupersedesthepreviousgenerationofdatamanagementsystems«1
Cloud Computing
Big Data Software
Data Science andMachineLearning
APIs
CrowdsourcingandSocialProcesses
Organizational&
ICT Capabilities
1)Elbaz, Gil: Data Markets: The Emerging Data Economy. © 2012. http://techcrunch.com/2012/09/30/data-markets-the-emerging-data-economy/. Aufgerufen am 2014-02-07.

23. © Fraunhofer
Die Initiative »Smart Service Welt«gibt Empfehlungen für den Entwurf digitaler Geschäftsmodelle
Digitale Wirtschaft
Individua- lisierung
Daten- zentrizität
Hybrides Leistungs- angebot
Branchen- konvergenz, Ecosystems
Cloud- Plattformen
Digitale Geschäfts- modelle

24. © Fraunhofer
Unternehmen stehen dabei jedoch vor vielfältigen Herausforderungen
52 %
Ungeeignete Organisationsstrukturen
51 %
Fehlende IT-Infrastruktur
46 %
Schlechte Datenqualität
45 %
Mangel an Führung
43 %
Mangel an Fachexpertise
31%
Mangel an IT-Expertise
Quelle: McKinsey: Mindingyourdigital business. In: MicKinseyon Business Technology (2012) Nr. 27, S. 24-31.

25. © Fraunhofer
AGENDA
Digitalisierung
Datengetriebene Geschäftsinnovation
Fraunhofer Data Innovation Lab

26. © Fraunhofer
Das Fraunhofer Data Innovation Lab adressiert Kernfragen der Digitalisierung
Kooperation von Fraunhofer IML und Fraunhofer ISST
Forschungsbudget 2,5 Mio. EUR p.a.
Kapazität 16 FTE

27. © Fraunhofer
Das Fraunhofer Data Innovation Lab entwickelt aus exzellenter Forschung skalierbare Lösungen
LogistikCampusUniversitäre Grundlagen-und Vorlaufforschung
Fraunhofer Enterprise LabsAnwendungsorientiertiere Forschung und Prototypenbau
Innovation macht aus Wissen Geld
Forschung macht aus Geld Wissen

28. © Fraunhofer
Das DB Schenker Enterprise Lab für Logistik und Digitalisierung startet am 1. Januar 2015
Source: http://www.logistik-heute.de/Fotogalerie/12049/Zukunftskongress-Logistik-Bilder-aus-Dortmund/07-zuko-unterschrift-joe-2269?page=1
Kooperation zwischen DB Schenker und Fraunhofer IML/ISST
Förderung von 3 wissenschaftlichen Mitarbeitern über 3 Jahre
Schwerpunkte:
Digitale Geschäftsmodelle
Lagerinnovation, Industrie 4.0
Supply Chain der Zukunft

29. © Fraunhofer
Fundament der Arbeiten bildet das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ)
NB: Aktuelle und frühere Partnerunternehmen seit 2006.

30. © Fraunhofer
DIGITALISIERUNG: DATENGETRIEBENEGESCHÄFTSINNOVATION
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Zürich, 17. November 2014