Geschäftsmodellentwicklung

Neue digitale Produkte und Dienstleistungen durch die effiziente Nutzung von Daten und innovativen Technologien

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Unser Leistungsangebot #

Die Digitalisierung führt zu einer grundlegenden Änderung von Unternehmen, Märkten und Kunden. Durch den Einsatz von digitalen Technologien und der Nutzung von Daten können Unternehmen bestehende Wertschöpfungsstrukturen überprüfen und neue Geschäftsfelder erschließen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Das Fraunhofer ISST hilft Ihnen dabei, systematisch neue Geschäftsmodelle auf der Basis von Daten zu entwickeln.

Entwicklungen wie die Verkürzung der Produktlebenszyklen, Austauschbarkeit von Produkten, Preisverfall und Margendruck, Internationalisierung sowie wechselnde Kundenbedürfnisse erfordern eine Umgestaltung von Wertschöpfungsprozessen und ein Umdenken von Unternehmen hin zur Kundenorientierung. Technologische Trends wie Internet of Things, Data Analytics und Artificial Intelligence oder Cloud und Edge Computing ermöglichen dabei neue digitale Produkte und Dienstleistungen, die Wettbewerbsvorteile, Umsatzsteigerungen sowie höhere Kundenbindungen versprechen. Jedoch stehen viele Organisationen vor signifikanten Herausforderungen bei der erfolgreichen Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen, vor allem hinsichtlich der strategischen Ausrichtung oder Unsicherheiten im Umgang mit Daten. Daher ist eine ganzheitliche und transparente Betrachtung eines Geschäftsmodells entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Nöten, um klare Wertversprechen für die Kunden herauszuarbeiten und den langfristigen Erfolg eines Unternehmens zu sichern.


Das Leistungsangebot des Fraunhofer ISST umfasst die Analyse des Geschäftsmodellumfelds, die Ideengenerierung zur Findung neuer digitaler Geschäftsmodelle, das Design hinsichtlich Wertversprechen, Werterzeugung, Werterbringung und Werterfassung sowie die prototypische Umsetzung des entwickelten Geschäftsmodells.

  • Geschäftsmodellentwicklung Workshops
  • Canvas-Werkzeugkasten zur systematischen Geschäftsmodellentwicklung
  • Analyse der Kundenherausforderungen und Entwicklung möglicher Lösungen
  • Betrachtung und Analyse der Werterzeugung anhand der Data Value Chain
  • Festlegen notwendiger Anforderung zur Werterbringung
  • Analyse der Kostenstruktur und Entwicklung geeigneter Werterfassungsmodelle

 

Branchen

Digitale Geschäftsmodelle tragen in unterschiedlichen Branchen zur Lösung anspruchsvoller Herausforderungen und Kundenprobleme bei. Ob in der industriellen Produktion, in der Pharmaindustrie, im Bereich Mobilität und Verkehr, in der Tourismusbranche oder im Bauwesen, neue digitale Produkte und Dienstleistungen bieten Mehrwerte für Kunden in allen Wirtschaftsbereichen.

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Hier finden Sie eine Auswahl von freigegebenen Anwendungsbeispielen aus dem Kompetenzfeld »Geschäftsmodellentwicklung« der vergangenen Jahre. Sie suchen weitergehende Informationen? Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf – unsere Ansprechpartner stehen Ihnen gerne für Fragen und Gespräche zur Verfügung.

 

Beispiel 1:

DEMAND

Effiziente Datenbewirtschaftung zur Realisierung datengetriebener Geschäftsmodelle

Das Projekt »DEMAND« entwickelte konkrete Lösungen für in der Praxis nutzbare Architekturen, Vorgehensmodelle und Werkzeuge zur Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle. Auf Basis der souveränen Datenarchitektur der »International Data Spaces« wurden branchenübergreifende Ansätze für die Datenbewirtschaftung erarbeitet, so z.B. im Bereich der Integrationskonzeption, der Data Governance oder der Datenbewertung.

Projektseite intern

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(demand-projekt.de)

 

Beispiel 2:

Enterprise Lab zur strategischen Innovationsforschung

Digitalisierung klinischer Studien im Animal Health Sector

Im »Enterprise Lab mit Boehringer Ingelheim« wird die Prozessverbesserung klinischer Studien durch den Einsatz von digitalen Technologien angestrebt. Durch die Entwicklung geeigneter IoT-Geräte zur Studiendurchführung und dem Aufbau der Systemarchitektur zur Übertragung der Studiendaten, wurde ein Data-Analytics-Dashboard implementiert, wodurch sich die maßgebliche Studienqualität verbessert und erhebliche Einsparmöglichkeiten je Studie erreichen lassen.

Projektseite intern

 

Beispiel 3:

Sealed Services

Infrastruktur zur Realisierung industrieller Dienstleistungen in Wertschöpfungsnetzwerken

Bei der Entwicklung und dem Anbieten von datenbasierten Services mangelt es bisher an einer einheitlichen Sprache, die eine effiziente und sichere Vernetzung von unterschiedlichen Unternehmen auf Netzwerkebene gewährleistet. Das Forschungsprojekt »SealedServices« entwickelt ein kooperatives Wertschöpfungsnetzwerk, mit dem internetbasierte Dienstleistungen durch KMU eigenständig entwickelt und implementiert werden können. Es soll eine konsequente und sichere Einbindung von Daten und Leistungen verschiedener Partnerunternehmen ermöglicht werden.

Projektseite intern

Projektseite extern

(sealedservices.info)

 

 

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Liste der wissenschaftlichen Publikationen #

AZKAN, Can, Markus SPIEKERMANN und Henry GOECKE, 2019. Uncovering Research Streams in the Data Economy Using Text Mining Algorithms. In: Technology Innovation Management Review, 9(11), S. 62-74.

SPIEKERMANN, Markus, 2019. Data Marketplaces: Trends and Monetisation of Data Goods. In: Intereconomics, 54(4), S. 208-2016.

AZKAN, Can, Lennart IGGGENA, Alevtina KROTOVA, Markus SPIEKERMANN und Boris OTTO Hrsg., 2021. Data Business in Ecosystems: Handbuch zur Entwicklung datengetriebener Dienstleistungen. ISBN 978-3-00-067300-9

AZKAN, Can, Lennart IGGENA, Inan GÜR, Frederik MÖLLER und Boris OTTO, 2020. A Taxonomy for Data-Driven Services in Manufacturing Industries. In: 24th Pacific Asia Conference on Information Systems. Dubai, 22. bis 24. Juni 2020.

AZKAN, Can, Frederik MÖLLER, Lukas MEISEL und Boris OTTO, 2020. Service Dominant Logic Perspective on Data Ecosystems: A Case Study based Morphology. In: 28th Euro-pean Conference on Information Systems. Marrakesch, 15. bis 17. Juni 2020.

BADER, Sebastian R., Can AZKAN und Ljiljana STOJANOVIC, 2020. Reference Architecture Models for Smart Services. In: Maria MALESHKOVA, Niklas KÜHL und Philipp JUSSEN, Hrsg. Smart Service Management: Design Guidelines and Best Practices. Cham: Springer Verlag, S. 115-131. ISBN 978-3-030-58181-7

AZKAN, Can, Lennart IGGGENA, Frederik MÖLLER und Boris OTTO, 2021. Towards Design Principles for Data-Driven Services in Industrial Environments. In: 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Wailea, 5. Januar bis 8. Januar 2021.

AZKAN, C., IGGENA, L., KORTE, T., SPIEKERMANN, M. (2019): Datenwirt­schaft in Deutschland. Eine Analyse der Unternehmensgründungen in den Zukunftsfeldern »Data and Analytics« und »Artificial Intelligen­ce«. Fraunhofer-ISST Kurzbericht, Dortmund.

AZKAN, C., IGGENA, L., MEISEL, L., SPIEKERMANN, M., KORTE, T., OTTO, B., DEMARY, V., GOECKE, H., KROTOVA, A., LICHTBLAU, K., FRITSCH, M., BRESSER, P., BRETFELD, J., WEBER, D., KEIL, K., TRAUTMANN, B., FIEDLER, J. (2020): Perspektiven der Datenwirtschaft. Wirkmechanismen und Wertschöp­fung in Datenökosystemen. DEMAND Gutachten, Dortmund.

ALIU, O., AZKAN, C., BRESSER, P., BRETFELD, J., DEMARY, V., ENGELS, B., FIED­LER, J., FRITSCH, M., GELHAAR, J., GOECKE, H., IGGENA, L., KORTE, T., KROTO­VA, A., LICHTBLAU, K., LIS, D., MEISEL, L., MÜLLER, N., OTTO, B., RUSCHE, C., SCHEUFEN, M., SCHMITZ, E., SPIEKERMANN, M., THIELE, C., TRAUTMANN, B. (2019): Data Economy. Status quo der deutschen Wirtschaft & Hand­lungsfelder in der Data Economy. DEMAND White Paper, Dortmund.