Ziel dieser Arbeit ist es herauszuarbeiten wie Big-Data-Analysen im Rahmen der digitalen Transformation zur Erneuerung von Geschäftsmodellen herangezogen werden können und welche technologischen Voraussetzungen sowie betriebswirtschaftlichen Anforderungen dafür erfüllt sein müssen. Darauf aufbauend sollen abschließende Empfehlungen zur praktischen Umsetzung der digitalen Transformation gegeben werden.
Der exponentielle Zuwachs der Datenvolumina stellt alle Marktteilnehmer gleichermaßen vor neue Herausforderungen in einem technischen, kommerziellen, rechtlichen und sozialen Kontext, um die Menge an Daten bewältigen und die darin enthaltenen Informationen wertschöpfend nutzen zu können. Der Megatrend der Digitalisierung führt dabei zunehmend zu einem Wandel unternehmerischen Denkens. Gänzlich neue und innovative digitale Geschäftsmodelle, Technologien sowie neue Produkte und Dienstleistungen sind der Anstoß disruptiver Veränderungen in etablierten Wertschöpfungsketten und bewirken eine grundsätzliche Infragestellung konstituierter Geschäftsmodelle. Dennoch besteht in vielen Unternehmen oftmals ein erhebliches Informationsdefizit. Durch unterschiedliche Datenquellen und deren Schnelllebigkeit wird die Menge der potentiell nutzbringenden Daten größer, komplexer und unstrukturierter. Dies erschwert die Informationsgewinnung, auf deren Basis das Management Entscheidungen trifft.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Vorgehen
- 2 Die Digitalisierung als Datentreiber
- 2.1 Formen der Digitalisierung
- 2.2 Big Data
- 2.3 Technologiekonzept zur Datenverarbeitung
- 3 Geschäftsmodelle
- 3.1 Einordnung in den Unternehmenskontext
- 3.2 Digitale Geschäftsmodelle
- 3.3 Geschäftsmodellinnovation
- 4 Datengetriebene Geschäftsmodelle und die digitale Transformation
- 4.1 Big Data Analytics
- 4.2 Voraussetzungen und Anforderungen
- 4.3 Empfehlungen zur Umsetzung der digitalen Transformation
- 5 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Projektarbeit befasst sich mit dem Thema Big Data Analytics und datengetriebenen Geschäftsmodellen. Die Arbeit untersucht die Bedeutung von Big Data im Kontext der digitalen Transformation und analysiert die Auswirkungen auf Geschäftsmodelle. Sie soll einen Beitrag zum Verständnis der Chancen und Herausforderungen der digitalen Transformation liefern.
- Digitalisierung als Datentreiber
- Big Data und seine Auswirkungen auf Geschäftsmodelle
- Datengetriebene Geschäftsmodelle
- Die digitale Transformation
- Herausforderungen und Chancen der Datenanalyse
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit ein. Es beschreibt den Fokus der Untersuchung und das Vorgehen der Analyse.
- Kapitel 2: Die Digitalisierung als Datentreiber: Dieses Kapitel befasst sich mit den verschiedenen Formen der Digitalisierung und ihrer Bedeutung als Datentreiber. Es behandelt das Konzept von Big Data und die Technologie zur Datenverarbeitung.
- Kapitel 3: Geschäftsmodelle: Dieses Kapitel analysiert die Einordnung von Geschäftsmodellen in den Unternehmenskontext und untersucht die Entstehung digitaler Geschäftsmodelle und die Bedeutung der Geschäftsmodellinnovation.
- Kapitel 4: Datengetriebene Geschäftsmodelle und die digitale Transformation: Dieses Kapitel beleuchtet die Rolle von Big Data Analytics in der digitalen Transformation. Es analysiert die Voraussetzungen und Anforderungen für datengetriebene Geschäftsmodelle und gibt Empfehlungen zur Umsetzung der digitalen Transformation.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Schlüsselbegriffe Digitalisierung, Big Data, Big Data Analytics, datengetriebene Geschäftsmodelle, digitale Transformation, Geschäftsmodellinnovation und Technologie.
- Quote paper
- Patrick Oesterwind (Author), 2020, Big Data Analytics und datengetriebene Geschäftsmodelle, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1392994
