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Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen © Sebastian Lodemann, M. Sc. 24.01.2020 I Seite 1 Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen Sebastian Lodemann Technische Universität Hamburg

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Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen© Sebastian Lodemann, M. Sc.

24.01.2020 I Seite 1

Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen

Sebastian LodemannTechnische Universität Hamburg

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Mensch vs. Maschine3

Einführung: Data Analytics – Warum jetzt?1

Datengetriebenes Vorgehen im Geschäftsmodell und Unternehmen2

Erfolgsfaktoren und Hürden4

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24.01.2020 I Seite 3

Algorithmen

Freie Verfügbarkeit moderner Verfahren

Offene Community

Daten

Steigende Datenverfügbarkeit

Bessere Datenstrukturen

Hardware

Cloud Computing

Einsatz von Graphic Processing Units (GPU)

Bibliotheken

Zunehmende Bereitstellung von frei zugänglichen Algorithmen und

Oberflächen

Geringerer Entwicklungsaufwand

Treiber des „Age ofImplementation“

Data Analytics/AI: Vom „Age of Discovery“ zum „Age of Implementation“

Lee (2018) & Lu et al. (2017)

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24.01.2020 I Seite 4

Ø 3100$ mehr Marktwert pro

Mitarbeiter

Ø 5-6% gesteigerte

Produktivität

Mehrwert datengetriebener Entscheidungen für Unternehmen

Brynjolfsson et al. (2011)

Analyse einer Stichprobe von 179 börsennotierten Unternehmen

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Datengetriebenes Geschäftsmodell

Wirtz (2010), S.70 & Hartmann et al (2014), S. 6 & BITKOM (2014), S. 17

Was ist ein Geschäftsmodell? Charakterisierung datengetriebener Geschäftsmodelle

Sicherstellung zukünftiger Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von Daten

Vereinfachtes Abbild des betrieblichen Produktions- und Leistungssystems einer Unternehmung

Ziel: Kombination von Leistungsfaktoren zur Umsetzung der Geschäftsstrategie

Geschäftsmodell basiert auf Daten als Schlüsselressource

Neuentwicklung/Weiterentwicklung von Produkten aufgrund von Datenanalysen

Entsprechende Anpassung des Produktions- und Leistungssystems

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▪ Situation:Konkurrenz bei der Anlagenoptimierung durch branchenfremde Wettbewerber (IBM, SAP, Start-up-Unternehmen)

▪ Lösung: Sensoren und Cloud-basierte Plattformen,Fähigkeiten zur Datenanalyse(Kooperationen & Beteiligungen) Angebot neuer datengestützter Dienstleistungen:Echtzeitanalyse der Daten für effizientere Nutzung der Windenergieanlagen

▪ Ertragsmechanik: prozentualer Anteil des Kundennutzensfestgelegt in Contractual Service Agreements(durch Kostenreduzierung oder Umsatzsteigerung)

Photo by Karsten Würth (@karsten.wuerth) on Unsplash

Herausforderung Geschäftsmodell - Beispiel General Electric (GE)

Die auf Hardware-Verkauf ausgerichtete Branchenlogik wird durchbrochen. Software-Entwicklung und Datenanalyse wurde auch in anderen Geschäftsbereichen implementiert.

Datenanalyse für Windenergieanlagen

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Datengetriebenes Unternehmen?

Mitarbeiter…• argumentieren• entscheiden• denken… auf der Basis von Daten

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Einfach und repetitiv

AUTOMATION AUGMENTATION

Spezialisiert und risikoreich

KI = Entscheidungen

treffen

Entscheidungen: Zusammenspiel von Mensch und MaschineVerschiedene Entscheidungen können von einer KI automatisiert oder augmentiert werden

Schedlbauer & Bohnhoff (2019)Hosny et. Al. (2018), pexels.com

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Schwächen, ja – aber menschliche Einschätzung und Intuition als Stärke?Passende Bedingungen müssen für die Entstehung von Intuition gegeben sein

University_of_TorontoX: BE101x Behavioural Economics in Action, the nounproject, Creative Stall, PK

„Intuition is thinking that you know without

knowing why you do.” – D. Kahneman

Erfolgreiches Lernen und Intuition geschieht…

…wenn Feedback:

1. schnell ist

2. eindeutig ist

…durch

1. „Kompetenz“

2. Pattern matching

3. Erfahrung

Gegenbeispiele:

Aktienmarkt Hiring

Beispiele:

Schach Ehe

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Selbstevaluation von IntuitionWenn Sie sich als Entscheider verbessern wollen, klassifizieren Sie Ihre Entscheidungen

Eigene Darstellung (Lodemann)

Falsche, zweifelnde

Intuition

2.

3.

Falsche, bewusste Intuition

Zu Recht selbstbewusste Intuition

(Gut abgestimmtes Wissen über Realität)

1.

4.

Subjektive „Gute Intuition“ Subjektive „Schlechte Intuition“

Zu Recht zweifelnde Intuition

(Gut abgestimmtes Wissen über Realität)

Ric

hti

g e

inge

sch

ätzt

Fals

ch e

inge

sch

ätzt

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Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen© Sebastian Lodemann, M. Sc.

24.01.2020 I Seite 11

Menschliche Schwächen bei scheinen Entscheidungen klar – was nun?Mehrdeutigkeit im Entscheidungskontext

Eigene Darstellung (Lodemann)

Entscheidungen besser treffen

• Betrachtet auch den Prozess der

Entscheidung y

• Wenn Sie die Art und Weise, wie

Entscheidungen getroffen werden,

verbessern, hat dies Auswirkungen.

• datenbasierte Entscheidung

• Entscheidung reproduzierbar

• Entscheidung vergleichbar

Bessere Entscheidungen treffen

• Betrachtung des Endergebnisses

• Messung anhand einiger Metriken

und KPIs

• Hat Input x durch die Entscheidung y

zu einer Verbesserung von z geführt

• Auch Bauchgefühl-Entscheidungen?

Scheint gleichwertig, hat aber unterschiedliche Auswirkungen

Datenbasierte Entscheidungen erlauben in Zukunft, bei gleichen Bedingungen, eine Analyse, warum Entscheidungen in der Vergangenheit getroffen wurden und ob diese, aufgrund des dokumentierten Verlaufs, erneut durchgeführt werden sollten

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Warum werden nicht alle Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen getroffen?Eine Analyse der Hemmnisse

University of Pennsylvania (2017) & Spektrum.de (2016)

Aversion vor Algorithmen

• Mangelndes Vertrauen

• Größeres Vertrauen in das eigene Bauchgefühl

• Größeres Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten

• Angst vor Fehleranfälligkeit

Limitierte Anwendung

• Komplexe Probleme, die eine lange Rechenzeit erfordern

• Ethisch: Ist ein Algorithmus überall gewünscht?

• Mangelndes technologisches Verständnis

Ressourcenverfügbarkeit

• Mangelnde Datenverfügbarkeit

• Mangelnde Datenqualität

• Unzureichende Datenstruktur

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Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell

Spierling (2016)

Verwendung einer “Information Culture”, in der Informationen allgemein als Wert und Ausgangspunkt für sämtliche Aktivitäten akzeptiert sind und strategisch und taktisch verwendet werden können.

Business und IT müssen enger zusammenarbeiten. Wo dies nicht der Fall ist, gehen Fachwissen und IT-Wissen verloren oder erreichen nicht alle Beteiligten in Steuerungsorganisationen

Informationskonsumenten in der Organisation müssen einfallsreich und intelligent unterstützt werden. Hierzu gehören Möglichkeiten, Daten per Self Service zu nutzen und gesteuert zu durchsuchen.

Daten sollten wie ein Produkt oder Service verstanden werden, den man laufend verwaltet und optimiert.

Keine Kompromisse bei Sicherheit und dem Datenschutz. Nur so kann Vertrauen in und die Nutzung von Big Data und Analytics entstehen.

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Was sind Schritte zum datengetriebenen Unternehmen?

University of Pennsylvania (2017) & Harvard Business Review (2016) & Brynjolfsson et al. (2011)

Demokratisierung von Daten

C-Suite Champion

Datengetriebene Kultur

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Decision

Entwicklung zum datengetriebenen Unternehmen – Wie gehe ich vor?

Bakertilly (2019) & IT-Daily (2019), Gartner (2015)

Eine datengetriebene Unternehmenskultur entsteht nicht über Nacht. Führungskräfte auf allen Ebenen müssen eine bewusste Entscheidung treffen, diesen Weg zu gehen und bereit sein, Zeit und Geld in die

Entwicklung zuverlässiger Analytik zu investieren.

Passende Technologie und Datenmanagement

Single Point of Truth, Data Governance

Organisation und Prozesse

Mitarbeiter und Kultur

Daten

DescriptiveWhat happened?

DiagnosticWhy did it happen?

PredictiveWhat will happen?

Analytics Menschlicher Input

PresriptiveWhat should we do?

Decision Support

Action

Decision Automation

Iterativer Prozess!Primäre Faktoren:

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Problemgetrieben:„Wie kann ich mein operativesProblem mit Daten lösen?“

Technologiegetrieben:„Wie kann ich diese Technologiezur Datenanalyse einsetzen?“

Transparenzgetrieben:„Wie kann ich mein Verständnis für diesen Bereich mit Daten verbessern?“

Transfergetrieben:„Wie kann ich eine zu einer anderen Institution passende Anwendung aufbauen?“

Datengetrieben:„Wie kann ich diese vorliegendenDaten wertschöpfend nutzen?“

Mögliche Treiber für Advanced Data Analytics mit verknüpften Erfolgsfaktoren

Lodemann & Kersten (2020, in press)

Was motiviert Analytics in meinem Unternehmen?

Inhaltlich

Check Daten-verfügbarkeit

Inhaltlich

Stakeholder (Intern)

Konkreter Problem-

bezug Extern

Stake-holder

(Extern)

Use Case Identifikation

Ressourcen (Intern)

Extern

Bezug

Erfolgs-faktor

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Schlüssel zum Erfolg: Ganzheitliche Betrachtung von Mensch, Technik und Organisation

Diskussion fokussiert

aktuell stark auf KI als

Technologie

Potenzial der KI in

Logistik und Supply

Chain Management

kann nur gehoben

werden, wenn

Mensch, Technik und

Organisation

ganzheitlich

betrachtet werden

Daten

Digitale Transformation

Technologien

Technik

Nutzen für Kunden

von See & Kersten (2018): Arbeiten im Zeitalter des Internets der Dinge

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Datengetriebene Entscheidungen als Allheilmittel?Russische Nägel, indische Kobras und Brexit

thenounproject

Welches Ziel / KPI?

Goodhart‘s Law: “When a measure

becomes a target, it ceases to be a

good measure.“

vs.

Welche Stakeholder?

Bsp. Echtzeit-Einflussnahme auf Suchergebnisse durch Politiker

Welche Incentivierung?

Allein durch Datenbezug wird die Incentivierung Einzelner nicht objektiviert oder kongruent mit übergeordneten Zielen

→ Der Kobra Effekt

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▪ Wo kann ich Wertschöpfung durch eine Anwendung erzielen?

▪ Ist das Mindset der Mitarbeiter kompatibel mit einem „data-driven“-Ansatz?

▪ Sind die prozessualen und tech-nologischen Voraussetzungen da?

▪ Was ist das Ziel des Modells? Passen die vorliegenden Daten zum Ziel?

▪ Sind die zugrunde liegenden Daten fehlerhaft oder verzerrt?

▪ Müssen bei der Entscheidungs-findung ethische oder juristische Fragen berücksichtigt werden?

Fragestellungen

▪ Nicht nur „Was?“ sondern auch „Wie und warum?“ aus unternehmerischen und juristischen Gründen: „Explainable AI“ (XAI)

▪ Hohe Spezialisierung existierender Systeme: „Transfer Learning“

Technologische Herausforderungen

▪ (Teil-)Automatisierung von Entscheidungen

▪ Verständnis bei Mitarbeitern schaffen, Sorgen ab- Vertrauen aufbauen

▪ Qualifiziertes Personal finden und halten

Unternehmerische Herausforderungen

▪ Machine Learning Anwendungen basieren auf Datenstrukturen der realen Welt und beinhalten Vorurteile und Biases, e.g. Predictive Policing und Algorithmic Sentencing

Ethische Herausforderungen

Zukünftige Herausforderungen im Bereich Data Analytics

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Erfolgsfaktoren für ein datengetriebenes Geschäftsmodell und Unternehmen© Sebastian Lodemann, M. Sc.

24.01.2020 I Seite 21

(1) Wirtz, Bernd W. (2010): Business Model Management. Design – Instrumente – Erfolgsfaktoren von Geschäftsmodellen. Wiesbaden: Gabler

(2) Hartmann, Max; Zaki, Mohamed; Feldmann, Niels; Neely, Andy (2014): Big Data for Big Business? A Taxonomy of Data-driven Business Models used by Start-up Firms. Cambridge: University of Cambridge

(3) BITKOM (2017): Big-Data-Technologien – Wissen für Entscheider. Berlin: Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V.

(4) Bitkom- Arbeitskreis Big Data (2015): Big Data und Geschäfts modell-Innovationen in der Praxis: 40+ Beispiele

(5) Spierling, Detlev (2016): Datengetriebene Dienstleistungen machen die Industrie wettbewerbsfähiger. Onlineartikel: https://www.springerprofessional.de/industrie-4-0/datengetriebene-dienstleistungen-machen-die-industrie-wettbewerb/10519716

(6) Bakertilly (2019): Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Flyer: https://www.bakertilly.de/fileadmin/public/user_upload/Flyer-UB_Auf-dem-Weg-zum-datengetr-Unternehmen_Draft05.pdf

(7) Gartner (2015): How to get started with Prescriptive Analytics

(8) IT-Daily (2019): In drei Schritten zur datengetriebenen Unternehmenskultur. Onlineartikel: https://www.it-daily.net/it-management/big-data-analytics/23032-in-drei-schritten-zur-datengetriebenen-unternehmenskultur

(9) Deloitte (2019): Mission Zukunft: So treffen sie die besten Entscheidungen von morgen! https://www2.deloitte.com/de/de/pages/trends/zukunft-der-entscheidungsfindung.html

(10) Bigdata-insider.de (2015): Mit Predictive Analytics die richtige Entscheidung treffen: https://www.bigdata-insider.de/mit-predictive-analytics-die-richtige-entscheidung-treffen-a-488842/

(11) Dr. Kai-Fu Lee (2018): The Age of Implementation: https://aisuperpowers.com/blog/the-age-of-implementation

(12) Lu, Huimin; Li, Yujie; Chen, Min; Kim, Hyoungseop; Serikawa, Seiichi (2017): Brain Intelligence: Go beyond Artificial Intelligence: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11036-017-0932-8.pdf

(13) University of Pennsylvania (2017): Why Humas Distrust Algorithms- and How That Can Change: http://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-to-convince-people-to-trust-algorithms/

(14) Harvard Business Review (2016): Managers Shouldn’t Fear Alogrithm-Based Decision Making: https://hbr.org/2016/09/managers-shouldnt-fear-algorithm-based-decision-making

(15) Brynjolfsson, Erik; Hitt, Lorin M.; Kim, Heekyung Hellen (2011): Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?

(16) Spektrum.de (2016): Die Grenzen der künstlichen Intelligenz: https://www.spektrum.de/news/die-grenzen-der-kuenstlichen-intelligenz/1409149

(17) Prof. Ruskowski, Vortrag Arbeitsgemeinschaft Künstliche Intelligenz 2019

Literaturverzeichnis