Wertschöpfungspotenziale von Geschäftsmodellen mit Datenintegration
Potenziale von Geschäftsmodellen mit Datenintegration
Geschäftsmodelle mit Datenintegration fokussieren die wertschöpfende Nutzung von generierten Daten, von Produktionsprozessen und -abläufen bis hin zur Anwendung der Produkte und der Dienstleistungen bei den Kunden. Die Orientierung an sowie Integration von Daten kann – oder bestenfalls: sollte – alle Dimensionen eines Geschäftsmodells betreffen: vom tatsächlichen Produkt und dessen Ausrichtung an den Bedürfnissen der Kund*innen über die Prozesse und Aktivitäten der Wertschöpfung bis hin zu den Erlös- und Kostenstrukturen. In allen genannten Dimensionen soll ein Mehrwert aus Daten geschaffen werden, indem Daten zur geschäftsmodellübergreifenden Ressource des Unternehmens werden.
Dieser (weitere) Schritt im Zuge der digitalen Transformation stellt Unternehmen einerseits vor (neue) Herausforderungen, andererseits sind die Potenziale ebenfalls nicht von der Hand zu weisen. Mittels einer Integration von Daten in die Prozesse und Strukturen des Unternehmens sowie einer adäquaten Implementierung und Umsetzung entstehen Verwertungspotenziale, die wiederum Produktinnovationen hervorrufen, Wachstums- impulse generieren oder eine Voraussetzung für eine bessere Marktpositionierung sein können. Tabelle 1 soll beispielhaft verschiedene Anwendungsfälle einer Datenintegration im Unternehmen darstellen (vgl. Universität des Saarlands 2019; Mittelstand-Digital Begleitforschung 2019):
Produkte/Dienstleistungen |
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Kunden(-management) |
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Produktion |
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Eingangs- und Ausgangslogistik |
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Administration |
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Bereits hier zeigt sich, dass auf unterschiedlichen Ebenen Potenziale hinsichtlich Produktinnovationen und -anpassungen, Prozessoptimierungen und/oder Erlös- maximierung und Kostenminimierung stecken. In Summe gelingen Veränderung des Werteversprechens sowie Optimierungen der Wertschöpfung und Anpassungen der Organisationsstrukturen; gleichzeitig sind Potenziale erkennbar, die auf die Unternehmenssteuerung wirken, indem Daten zur Unterstützung (des Menschen) bei der Entscheidungsfindung eingesetzt werden können.
Eine Grundvoraussetzung für die erfolgreiche Implementierung von Daten im Unternehmen und zur Umsetzung der hier vorliegenden Verwertungspotenziale ist eine vorausgehende Analyse des Geschäftsmodells mit seinen zugrunde liegenden Bestandteilen.
Literaturübersicht
Mittelstand-Digital Begleitforschung (2019): Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Relevanz, Anwendungen, Transfer – Eine Erhebung der Mittelstand-Digital Begleitforschung. URL: https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=6 (10.7.2021).
Universität des Saarlandes (2019): Künstliche Intelligenz im europäischen Mittelstand: Status Quo, Perspektiven und was jetzt zu tun ist. Im Auftrag der Roland Berger Stiftung für europäische Unternehmensführung. URL: https://www.uni-saarland.de/fileadmin/upload/lehrstuhl/kaul/Universität_des_Saarlandes_Künstliche_Intelligenz_im_europäischen_Mittelstand_2019-10_digital.pdf (21.7.2021)