Digitalisierung: Datenzentrierte Geschäftsinnovation

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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, Hadoop usw.

»Mobile & UbiquitousComputing«

Digitalisierung

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Unternehmen nutzen eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen

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Soziale Medien(Facebook, Twitter, Blogs usw.)

66

34

Internet-Daten(Click-Streams usw.)

47

53

»Smart Grid«

(Sensordaten, Betriebsdaten usw.)

43

57RFID-Tags und Bar-Codes

39

61Geo-Daten

51

49Finanzdaten

51

49Nutzungsdaten mobile Endgeräte

Welche Datenquellen nutzt ihr Unternehmen?

Quelle: The Economist Intelligence Unit Limited: Big Data – Lessons from the leaders, 2012, n = 752, Angaben in Prozent.Legende: bereits genutzt Nutzung geplant.

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»Industrial Big Data« ist ein Treiber der Digitalisierung

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Ein weiterer Treiber ist »Social Big 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

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adidas miCoach ist ein Beispiel für dateninduzierten Kundenwert

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Ein weiteres Beispiel sind aktuelle Entwicklungen zur Transparenz im Lebensmitteleinzelhandel

Quelle: Aldi Nord, 2014; fTrace, 2014.

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Digitale Geschäftsmodelle nutzen vielfältige Kanäle zur Kundeninteraktion

»Churnprevention«

»Recommendersystems«Personalisierte Leistungsangebote

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Bekannte Beispiele finden sich bei Fluglinien und Eisenbahnverkehrsunternehmen

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Digitale Geschäftsmodelle nutzen Daten zur Verbesserung der Geschäftsprozesse

VertriebsassistenzSupply-Chain TransparenzLagerwirtschaft

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Die Nutzen verschiedener Daten ermöglicht konsumentenzentrierte Lieferketten

Konsumenten-zentrierung

Lieferung vor Kundenbestellung

»Speculative Shipping«

Prädiktive Analysemodelle

Daten über Kaufverhalten, Präferenzen, vorhanden durch Umfragen, demographische Angaben, Surf-Verhalten im Internet, Wunschlisten etc.

12-24-2013: Amazon US Patent

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Digitale Geschäftsmodelle nutzen die Potentiale von »Ecosystems«

PartnerschaftenKooperative GeschäftsprozesseBranchen-konvergenz

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Beispiel »Banana Supply 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

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Daten sind eine strategische Ressource digitaler Geschäftsmodelle

DatenVirtualisierung

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In der Digitalisierung verschmelzen physische und virtuelle Welt

Source: Fraunhofer IML, 2014.

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»Digital Native Companies« betreiben ein Datenmanagement einer neuen Generation

»Modern data markets will employ a whole new generation of technology, processes, and datascience that supersedes the previous generation of data management systems«1

Cloud Computing

Big Data Software

Data Science and Machine Learning

APIs

Crowdsourcing and Social Processes

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.

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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

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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: Minding your digital business. In: MicKinsey on Business Technology (2012) Nr. 27, S. 24-31.

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AGENDA

Digitalisierung

Datengetriebene Geschäftsinnovation

Fraunhofer Data Innovation Lab

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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

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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

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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

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Fundament der Arbeiten bildet das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ)

NB: Aktuelle und frühere Partnerunternehmen seit 2006.

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Zürich, 17. November 2014