Big-Data-Geschäftsmodelle - die drei Seiten der Medaille

Digitalisierung, Digitalisierung, Digitalisierung! Überall wird sie propagiert, viele geben vor, sie zu betreiben, wenige wissen das Thema richtig anzugehen. Definitionen von Digitalisierung gibt es viele. Eine treffende stammt von der BITKOM [1], die Digitalisierung als eine Überführung analoger in digitale Daten versteht: „[Es] ändern sich die Geschäftstätigkeiten von der realen in die virtuelle Welt. Neben einer starken Vernetzung von Menschen und Objekten, werden dabei viele neue Innovationen erwartet, die zu branchen- und sektorübergreifenden Veränderungen führen.“ Digitalisierung bedeutet also Transformation, die wirtschaftliches Handeln grundsätzlich verändert. Neue Geschäftsmodelle ersetzen bisherige, Wertschöpfungsketten setzen sich neu zusammen, Wettbewerbssituationen verändern sich radikal. Viele Unternehmen stellen sich der Herausforderung der Digitalisierung noch nicht, denn viele haben aktuell noch keinen Handlungsbedarf, sehen sich etwa noch keinen Bedrohungsszenarien ausgesetzt. Somit verwundert der „Monitoring Report Wirtschaft digital 2015 für das BMWI“, erstellt von TNS Infratest [2], nicht: Er zeigt auf, dass die deutsche gewerbliche Wirtschaft in der Digitalisierung noch nicht weit fortgeschritten ist. Das bekannte Moorsche Gesetz, nachdem sich die Leistung von Computerchips alle zwei Jahre verdoppelt, und das seit 1970 ungebrochen ist, lässt erahnen, dass es heute für viele Unternehmen kaum vorstellbar ist, was in 15 Jahren mit Daten möglich sein wird — und vor allem: wie schnell bestehende Marktstrukturen und Geschäftsmodelle obsolet werden könnten. Mit anderen Worten: Es besteht unbedingter Handlungsbedarf in der deutschen Wirtschaft [3]

Designing Data Spaces

This open access book provides a comprehensive view on data ecosystems and platform economics from methodical and technological foundations up to reports from practical implementations and applications in various industries. To this end, the book is structured in four parts: Part I “Foundations and Contexts” provides a general overview about building, running, and governing data spaces and an introduction to the IDS and GAIA-X projects. Part II “Data Space Technologies” subsequently details various implementation aspects of IDS and GAIA-X, including eg data usage control, the usage of blockchain technologies, or semantic data integration and interoperability. Next, Part III describes various “Use Cases and Data Ecosystems” from various application areas such as agriculture, healthcare, industry, energy, and mobility. Part IV eventually offers an overview of several “Solutions and Applications”, eg including products and experiences from companies like Google, SAP, Huawei, T-Systems, Innopay and many more. Overall, the book provides professionals in industry with an encompassing overview of the technological and economic aspects of data spaces, based on the International Data Spaces and Gaia-X initiatives. It presents implementations and business cases and gives an outlook to future developments. In doing so, it aims at proliferating the vision of a social data market economy based on data spaces which embrace trust and data sovereignty