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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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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
46
54
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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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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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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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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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.