The business model data facilitator in consulting

Mit der Vervielfachung des Datenvolumens und der raschen Weiterentwicklung entsprechender Analysemethoden und Werkzeuge gibt es immer mehr Unternehmen, insbesondere aus dem kleineren Mittelstand, die aufgrund mangelnder Ressourcen und Fähigkeiten nicht in der Lage sind, ihre Datenschätze zu heben und daraus gute Entscheidungen im Hinblick auf ihre Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle abzuleiten. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag ein Data Facilitator Geschäftsmodell für Consultingunternehmen vorgeschlagen. Um nicht im Wettbewerb zurückzufallen, lagern hierin Unternehmen Aufgaben der Datenaufbereitung, Analyse und Interpretation an ein Beratungsunternehmen aus, das sich auf solche Themen spezialisiert hat. Berater erhalten dabei Zugriff auf kritische Datenströme des Kunden, die dann auf regelmäßiger Basis fachkundig, unter Einsatz moderner Analyseinstrumente untersucht werden. Es geht darum, frühzeitig "schwache Signale" für zukünftige kritische Entwicklungen beim Kunden zu erkennen oder Ideen für geschäftliche Verbesserungen zu entwickeln. Dabei werden die Ergebnisse dem Kunden nicht kommentarlos übermittelt, sondern Auffälligkeiten von den Beratern unter Einbringung ihres Fachwissens mit den Kunden diskutiert und interpretiert. Der Kunde trifft dann gegebenenfalls Entscheidungen auf Basis der vorliegenden Datenlage. Da diese Dienstleistung fortlaufend erbracht wird, sind hierfür neue Bezahlmodelle im Consulting sinnvoll, wie z.B. eine monatliche Pauschale. Für eine erfolgreiche Umsetzung des Geschäftsmodells sind in der Praxis eine Reihe von Problemen zu bewältigen, worauf im Beitrag ebenfalls eingegangen wird.With the strong rise of data volume and the rapid development of corresponding analysis methods and tools, there are more and more companies, especially from the SME sector, that are, due to a lack of resources and skills, not able to leverage their data treasures and derive good decisions from them with regard to their products, processes and business models. Against this background, this paper proposes a data facilitator business model for consulting firms. In order not to fall behind the competition, companies outsource data preparation, analysis and interpretation tasks to a consulting firm that specialises in such topics. Consultants are given access to critical data streams of the client, which are then expertly examined on a regular basis using modern analytical tools. The aim is to identify “weak signals” for future critical developments at the client at an early stage or to develop ideas for business improvements. The results are not communicated to the client without comment, but conspicuous features are discussed and interpreted by the consultants together with the client, using their specialist knowledge. The client then makes decisions, if necessary, on the basis of the available data. Since this service is provided on an ongoing basis, new payment models in consulting make sense, such as a monthly flat rate. For a successful implementation of the business model, a number of problems have to be overcome in practice, which are also discussed in the article

Betriebswirtschaftliche Gestaltungsempfehlungen: technologische Modelle versus Entscheidungsmodelle

Ungeachtet der Gemeinsamkeiten der hier diskutierten Paradigmata in Form identischer Modellelemente haben die voranstehenden Überlegungen wichtige Unterschiede aufgedeckt. Als zentrale Schwächen des Entscheidungsmodell-Paradigmas wurden die dataistische Grundposition, die häufig unbefriedigende Berücksichtigung der Bedingungskomponente sowie die hieraus resultierenden Beschränkungen in der Erfassung der Unsicherheit herausgestellt. Das technologische Modell erscheint, aufbauend auf einer hypothesenorientierten und differenziert bedingungsorientierten ("situativen") Grundposition, eher in der Lage, die Unvollkommenheit der informatorischen Fundierung von Gestaltungsmaßnahmen adäquat zu erfassen. Deshalb ist es sinnvoll, sich unter Nutzung der Erkenntnisse des entscheidungsorientierten Ansatzes im Bereich der Gemeinsamkeiten auf die Entwicklung des offeneren und effizienteren technologischen Paradigmas zu konzentrieren. Hier steht die Bewältigung einiger wichtiger methodologischer Probleme noch aus. Zusätzlich zur Verbesserung der Methodenbanken sei beispielhaft auf die Gestaltung von hypothesenzentrierten im Unterschied zu datenzentrierten Informationssystemen verwiesen

Metadaten: Schlüssel zur Nutzung von Informationssystemen

Zunehmend werden Informationssysteme aufgebaut zur Gewinnung von Informationen, die der Entscheidungsfindung dienen. Damit stellt sich jedoch die Frage, wie bei ständig zunehmendem Informationsangebot die entscheidungsrelevanten Datenbestände ausgewählt werden können. Wenn man Informationssysteme als Gesamtheit von Daten und Methoden definiert, so sind Metadaten der Bestandteil des Systems, der die dort vorgehaltenen Daten beschreibt. Sie sollen als Leitinstrument bei der Nutzung des Informationssystems fungieren. Informationssysteme dienen der Durchführung von Untersuchungen. Die Arbeitsschritte bei dieser Aufgabe werden durch das Adäquations- und Interpretationsproblem beschrieben. Metadaten sollen den Nutzer von Informationssystemen bei der Durchführung dieser Arbeitsschritte möglichst weitgehend unterstützen. Inwieweit sie bei den einzelnen Arbeitsschritten Hilfestellung geben können und wie sie für diesen Zweck aufgebaut sein sollten, wird in diesem Beitrag allgemein und am Beispiel der Sozialhilfestatistik sowie der Umweltstatistik gezeigt --