Business model ecosystems and their implications for sustainability

Stand-alone strategies do not work anymore, instead business models have to fit into their business ecosystem to co-create and co-capture value. This thesis deals with the modern concept of business model ecosystems and how they can be managed and innovated. Also, this thesis aims to draw conclusions about the implications the business model ecosystem has for sustainability. Conclusions are derived by drawing from the scientific findings in the form of a synthesis of the concepts ‘business models’ and ‘business ecosystems’. Moreover, the findings are synthesized and analyzed with respect to sustainability. In this thesis, it was assessed that the business ecosystem constitutes an own instance and requires its own business model to manage the value co-creation and co-capture. Business model ecosystems have been defined as stories of how the business ecosystem works. The business model ecosystem describes a system of how the modules of a business ecosystem are linked together, considering all kinds of interactions. A good business model ecosystem must have a logic (who needs to be included), structure (who hands off to whom), and governance (who sets the rules). It can be concluded that participants of business ecosystems have to cooperate as well as compete to maximize value co-created and co-captured. This holds true for financial but also for social and environmental values. Therefore, the business model ecosystem also constitutes a powerful framework for business ecosystems to become more sustainable by managing value flows across the triple bottom line. Business ecosystems provide its members access to new knowledge, resources and opportunities for business model innovation. The innovation of a single business model can change the entire value flows of an ecosystem. However, that requires the community to be open, transparent and trustful. Moreover, the business ecosystem requires a common vision and common values. On this basis, the actors can cooperate to materialize a common value proposition.nhhma

An infrastructure for context-dependent RDF data replication on mobile devices

Der im Rahmen dieser Arbeit vorgestellte Ansatz beschreibt die Erstellung einer technischen Infrastruktur, die selektiv RDF-Daten in Abhängigkeit der Informationsbedürfnisse und den unterschiedlichen Kontexten mobiler Nutzer auf ein mobiles Endgerät repliziert und diese somit in intelligenter Art und Weise unterstützt. Eine Zusammenführung kontextspezifischer Konzepte und semantischer Technologien stellt einen wesentlichen Bestandteil zur Verbesserung der mobilen Informationssuche dar und erhöht gleichzeitig die Präzision mobiler Informationsgewinnungsprozesse. Trotz des vorhandenen Potentials einer proaktiven, kontextabhängigen Replizierung von RDF-Daten, gestaltet sich die Verarbeitung auf mobilen Endgeräten schwierig. Die Gründe dafür liegen in den technischen und netzwerkspezifischen Beschränkungen, in der fehlenden Verarbeitungs- und Verwaltungsfunktionalität von ontologiebasierten Beschreibungsverfahren sowie in der Unzulänglichkeit bestehender Replikationsansätze, sich an verändernde Informationsbedürfnisse sowie an unterschiedliche technische, umgebungsspezifische und infrastrukturbezogene Eigenheiten anzupassen. Verstärkt wird diese Problematik durch das Fehlen ausdrucksstarker Beschreibungsverfahren zur Repräsentation kontextspezifischer Daten. Existierende Ansätze leiden dementsprechend unter der Verwendung proprietärer Datenformate, dem Einsatz serverabhängiger Applikationsinfrastrukturen sowie dem Unvermögen, kontextspezifische Daten auszutauschen. Dies äußert sich in Studien, welche die Berücksichtigung der Informationsbedürfnisse mobiler Nutzer als unzureichend einstuft und einen Großteil der benötigten Informationen als kontextrelevant auszeichnet. Obgleich Fortschritte bei der Adaption von semantischen Technologien und Beschreibungsverfahren zur kontextabhängigen Verarbeitung zu erkennen sind, bleibt eine auf semantische Technologien basierende, proaktive Replizierung von RDF-Daten auf mobile Endgeräte ein offenes Forschungsfeld. Die vorliegende Arbeit diskutiert Möglichkeiten zur Erweiterung der mobilen, kontextspezifischen Datenverarbeitung durch semantische Technologien und beinhaltet eine vergleichende Studie zur Leistungsfähigkeit aktueller mobiler RDF-Frameworks. Kernpunkt ist die formale Beschreibung eines abstrakten Modells zur effizienten Akquise, Repräsentation, Verwaltung und Verarbeitung von Kontextinformationen unter Berücksichtigung der technischen Gegebenheiten mobiler Informationssysteme. Ergänzt wird es durch die formale Spezifikation eines nebenläufigen, transaktionsbasierten Verarbeitungsmodells, welches Vollständigkeits- und Konsistenzbedingungen auf Daten- und Prozessebene berücksichtigt. Der praktische Nutzen des vorliegenden Ansatzes wird anhand typischer Informationsbedürfnisse eines Wissensarbeiters demonstriert. Der Ansatz reduziert Abhängigkeiten zu externen Systemen und ermöglicht Nutzern, unabhängig von zeitlichen, örtlichen und netzwerkspezifischen Gegebenheiten, auf die für sie relevanten Daten zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Durch die lokale Verarbeitung kontextbezogener Daten wird sowohl die Privatssphäre des Nutzers gewahrt als auch sicherheitsrelevanten Aspekten Rechnung getragen.This work describes an infrastructure for the selective RDF data replication to mobile devices while considering current and future information needs of mobile users and the different contexts they are operating in. It presents a novel approach in synthesizing context-aware computing concepts with semantic technologies and distributed transaction management concepts for intelligently assisting mobile users while enhancing mobile information seeking behavior and increasing the precision of mobile information retrieval processes. Despite the huge potential of a proactive, context-dependent replication of RDF data, such data can not be efficiently processed on mobile devices due to (i) technical limitations and network-related constraints, (ii) missing processing and management capabilities of ontology-based description frameworks, (iii) the inability of traditional data replication strategies to adapt to changing user information needs and to consider technical, environmental, and infrastructural restrictions of mobile operating systems, and (iv) the dynamic and emergent nature of context, which requires flexible and extensible description frameworks that allow for elaborating on the semantics of contextual constellations as well as on the relationships that exist between them. As a consequence, existing approaches suffer from the deployment of proprietary data formats, server-dependent application infrastructures, and the inability to share and exchange contextual information across system borders. Moreover, results of recently conducted studies reveal that mobile users find their information needs inadequately addressed, where a large share can be attributed as context or context-relevant. Although progress has been made in applying semantic technologies, concepts, and languages to the domain of context-aware computing, a synthesis of those fields for the proactive provision of RDF data replicas on mobile devices remains an open research issue. This work discusses possible fields where context-aware computing can be enhanced using technologies, languages, and concepts from the Semantic Web and contains a comparative study about the performance of current mobile RDF frameworks in replication-specific tasks. The main contribution of this thesis is a formal description of an abstract model that allows for an efficient acquisition, representation, management, and processing of contextual information while taking into account the peculiarities and operating environments of mobile information systems. It is complemented by a formal specification of a concurrently operating transaction-based processing model that considers completeness and consistency requirements on data and process level. We demonstrate the practicability of the presented approach trough a prototypical implementation of context and data providers that satisfy typical information needs of a mobile knowledge worker. As a consequence, dependencies to external systems are reduced and users are equipped with relevant information that adheres to their information needs anywhere and at any time, independent of any network-related constraints. Since context-relevant data are processed directly on a mobile device, security and privacy issues are preserved

Préserver la vie privée des individus grâce aux Systèmes Personnels de Gestion des Données

Riding the wave of smart disclosure initiatives and new privacy-protection regulations, the Personal Cloud paradigm is emerging through a myriad of solutions offered to users to let them gather and manage their whole digital life. On the bright side, this opens the way to novel value-added services when crossing multiple sources of data of a given person or crossing the data of multiple people. Yet this paradigm shift towards user empowerment raises fundamental questions with regards to the appropriateness of the functionalities and the data management and protection techniques which are offered by existing solutions to laymen users. Our work addresses these questions on three levels. First, we review, compare and analyze personal cloud alternatives in terms of the functionalities they provide and the threat models they target. From this analysis, we derive a general set of functionality and security requirements that any Personal Data Management System (PDMS) should consider. We then identify the challenges of implementing such a PDMS and propose a preliminary design for an extensive and secure PDMS reference architecture satisfying the considered requirements. Second, we focus on personal computations for a specific hardware PDMS instance (i.e., secure token with mass storage of NAND Flash). In this context, we propose a scalable embedded full-text search engine to index large document collections and manage tag-based access control policies. Third, we address the problem of collective computations in a fully-distributed architecture of PDMSs. We discuss the system and security requirements and propose protocols to enable distributed query processing with strong security guarantees against an attacker mastering many colluding corrupted nodes.Surfant sur la vague des initiatives de divulgation restreinte de données et des nouvelles réglementations en matière de protection de la vie privée, le paradigme du Cloud Personnel émerge à travers une myriade de solutions proposées aux utilisateurs leur permettant de rassembler et de gérer l'ensemble de leur vie numérique. Du côté positif, cela ouvre la voie à de nouveaux services à valeur ajoutée lors du croisement de plusieurs sources de données d'un individu ou du croisement des données de plusieurs personnes. Cependant, ce changement de paradigme vers la responsabilisation de l'utilisateur soulève des questions fondamentales quant à l'adéquation des fonctionnalités et des techniques de gestion et de protection des données proposées par les solutions existantes aux utilisateurs lambda. Notre travail aborde ces questions à trois niveaux. Tout d'abord, nous passons en revue, comparons et analysons les alternatives de cloud personnel au niveau des fonctionnalités fournies et des modèles de menaces ciblés. De cette analyse, nous déduisons un ensemble général d'exigences en matière de fonctionnalité et de sécurité que tout système personnel de gestion des données (PDMS) devrait prendre en compte. Nous identifions ensuite les défis liés à la mise en œuvre d'un tel PDMS et proposons une conception préliminaire pour une architecture PDMS étendue et sécurisée de référence répondant aux exigences considérées. Ensuite, nous nous concentrons sur les calculs personnels pour une instance matérielle spécifique du PDMS (à savoir, un dispositif personnel sécurisé avec un stockage de masse de type NAND Flash). Dans ce contexte, nous proposons un moteur de recherche plein texte embarqué et évolutif pour indexer de grandes collections de documents et gérer des politiques de contrôle d'accès basées sur des étiquettes. Troisièmement, nous abordons le problème des calculs collectifs dans une architecture entièrement distribuée de PDMS. Nous discutons des exigences d'architectures système et de sécurité et proposons des protocoles pour permettre le traitement distribué des requêtes avec de fortes garanties de sécurité contre un attaquant maîtrisant de nombreux nœuds corrompus