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Big Data im Lichte der BWL

Arbeitstagung am Donnerstag, den 1. März 2018, in Leipzig

Abstract

Mit der stetig steigenden Menge verfügbarer Daten, ausgelöst durch massive Innovationen in der Informationstechnologie, hat die Bedeutung von Big Data in Unternehmen stark zugenommen. Neuartige, digitale Geschäftsmodelle erlauben es, individuelle Kundenbedürfnisse zu identifizieren und entsprechende Nutzenversprechen anzubieten. Big Data Methoden ermöglichen zudem die Gestaltung moderner Wertschöpfungsketten und datengetriebener Dienstleistungen, die diese innovativen Nutzenversprechen erfüllen können. Daten, als reine Repräsentation digitaler Werte, haben dabei zunächst keinen direkten Nutzen. Erst die Extraktion von Informationen aus den Daten macht diese interpretierbar. Deshalb besteht für Unternehmen die Herausforderung, Informationen und Wissen aus wachsenden Datenmengen zu gewinnen und damit wertschaffende Dienstleistungen und digitale Geschäftsmodelle zu gestalten.

 

Für die universitäre BWL ergibt sich daraus die Frage, wie sich die BWL – in Zusammenarbeit insb. mit der Wirtschaftsinformatik – als Kerndisziplin im Themenfeld Big Data positionieren kann.

 

In der Arbeitstagung wurde das Thema aus verschiedenen Blickrichtungen beleuchtet. Neben der Vermittlung und Diskussion einschlägigen Wissens sollten Herausforderungen und offene Fragen aufgezeigt und ein Überblick über die öffentliche Förderlandschaft und laufende Projekte gegeben werden. Auch die Schnittstellen zu relevanten Nachbardisziplinen wie Rechtswissenschaften und Informatik sollten dargestellt und Synergien diskutiert werden. Insbesondere wurden aber neue Chancen durch den Einsatz von Big Data-Technologien aufgezeigt, aber auch der Umgang mit bestehenden und künftigen Risiken betrachtet.

Begrüßung und Einführung: Big Data – Chancen und Herausforderungen bei der Nutzung von (Kunden-)Daten

Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl, VHB-Vorstandsmitglied sowie Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement und Fraunhofer-Projektgruppe Wirtschaftsinformatik, Universität Augsburg

 

Abstract

Mit der stetig steigenden Menge verfügbarer Daten, ausgelöst durch massive Innovationen in der Informationstechnologie, hat die Bedeutung von Big Data in Unternehmen stark zugenommen. Durch die Nutzung von Hauptspeicher-Datenbanken und leistungsfähiger Analysetools kann in Echtzeit eine datenbasierte, individuelle „Customer Experience“ und damit gleichermaßen Wert für Kunden und Unternehmen realisiert werden. Diese Entwicklung erfordert auch, Kundendaten nicht nur für traditionelle Unternehmensfunktionen nutzbar zu machen, sondern mit den Kundendaten Mehrwert für den Kunden selbst zu generieren. Auch der datenschutzkonforme Austausch und die Kombination von Daten gewinnen mit zunehmender Vernetzung in Ökosystemen an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund soll der Vortrag Chancen und Herausforderungen bei der Nutzung von (Kunden-)Daten beleuchten.“
 

Big Data und Smart Data: Chancen für die BWL - Öffentliche Förderlandschaft, aktuelle Projekte, Diskussion

Prof. Dr. Christof Weinhardt, Institut für Informationswirtschaft und Marketing, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

 

Abstract

Zu den Themen Big Data und Smart Data gibt es derzeit einige Programme in der öffentlichen Förderlandschaft in Deutschland und auch der EU. Neben einem kurzen Überblick wird vor allem aus den Programmen des Bundes berichtet – insbesondere aus dem „Smart Data“-Programm des BMWi, für dessen Begleitforschung Christof Weinhardt die wissenschaftliche Leitung hat. Neben technischen und juristischen spielen gerade auch aus Sicht des Ministeriums ökonomische, vor allem auch betriebswirtschaftliche Fragen eine wichtige Rolle. Die BWL sollte diese Chance ergreifen und sich aktiv mit innovativen Ansätzen an solchen Programmen beteiligen, um den Ansprüchen der Programmorganisatoren gerecht zu werden. Interesse an interdisziplinärer Forschung ist dabei essentiell.
 

Business Analytics in der BWL: Das Zusammenspiel von Marketing und Wirtschaftsinformatik am Beispiel der DFG-Forschergruppe 1452

Prof. Dr. Detlef Schoder, Department of Information Systems and Information Management, Universität zu Köln

Prof. Dr. Mark Heitmann, Professur für Marketing & Customer Insight, Universität Hamburg

 

Abstract

Der Vortrag berichtet über (a) die Konstruktion, (b) das Zusammenwirken der Teilprojekte sowie der befassten Disziplinen (BWL, Wirtschaftsinformatik) und schließlich (c) über ausgewählte Ergebnisse der DFG-Forschergruppe 1452 „Vermarktung hedonischer Medienprodukte im Kontext digitaler sozialer Medien“. Des Weiteren wird an zwei konkreten Projektbeispielen/ Teilprojekten ein Ausblick gegeben, wie Social Media Daten für „Needmining“ und „Bildanalyse“ ausgewertet werden können bzw. welche methodischen Ansatzpunkte existieren. Der Beitrag schließt mit grundsätzlichen Überlegungen im Kontext des Zusammenwirkens von Wirtschaftsinformatik und Marketing im thematischen Umfeld „Data Science/ Data Mining/ Business Analytics“.

 

Adding another Dimension: Using Geospatial Data as Additional Measure for Causal Identification

Prof. Dr. Oliver Hinz, Professur für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement, Goethe-Universität Frankfurt a. M.

 

Abstract

In the management disciplines clear causal identification becomes more and more important. While in the past the analysis of cross-sectional data plus a strong theory were accepted to make causal claims, researchers nowadays expect also within-subject variation (e.g. in panel datasets) or even field experiments to clearly identify causality. With the raise of Big Data we suggest that also location-based data could serve as another dimension to better understand the impact of an intervention on some outcome measure.

As an example for such a Spatio-Temporal analysis we examine the impact of Augmented Reality (AR)-based games on prevalent hedonic products. In particular we examine the impact of Pokémon Go, the most popular AR-based game so far, on other classes of hedonic products (instantiated by products like e.g., television, cinema and online games) by studying rich, unique data sets which allow us to monitor the activity level of the different hedonic products before and after the mass-adoption of AR-based games. For identification we use temporal and spatial aspects of the dataset. Our results reveal that AR-based games have a high disruptive potential for the entertainment sector, and can both, substitute or complement the consumption of other hedonic products.

 

Datenschutz, -nutzung und -bewertung: Ausgewählte Perspektiven der BWL

Prof. Dr. Henner Gimpel, Professur für Wirtschaftsingenieurwesen, Universität Augsburg

 

Abstract:

In der digitalen Wirtschaft sind Daten Produktionsfaktor und Entgelt. Der Vortrag diskutiert sozio-ökonomische und techno-ökonomische Perspektiven auf den derzeitigen Umgang mit Kunden- und Mitarbeiterdaten und stellt Thesen auf, welche Themenfelder aus individueller, betriebswirtschaftlicher und gesellschaftlicher Sicht bislang unzureichend beleuchtet sind. Besonderer Fokus liegt hierbei auf dem betriebswirtschaftlich sinnvollen Level des Datenschutzes, der Monetarisierung von Daten und der Bewertung von Daten sowie Mustern des Umgangs mit Daten.

 

Daten als Leistung

Prof. Dr. Martin Schmidt-Kessel, Lehrstuhl für Deutsches und Europäisches Verbraucherrecht, Universität Bayreuth

 

Abstract

Geschäftsmodelle, welche ihren Ertrag aus der Nutzung personenbezogener Daten eines Vertragspartners für vertragsfremde Zwecke nutzen, sind heute selbstverständlich. Weit weniger selbstverständlich ist die (nicht allein rechtliche) Bewertung der so begründeten Leistungen und Leistungspflichten – die herrschenden rechtlichen Modelle stammen erst aus dem Jahr 2015. Der Vortrag zeigt, wie die europäischen Rechtsordnungen einschlägige Geschäftsmodelle abbilden, ermöglichen, und welche Grenzen sie ihnen setzen. Dabei geht es auch um Vorschläge interdisziplinärer Anknüpfungspunkte.