Prof. Dr. Paul J.J. Welfens

Transkript

1 Prof. Dr. Paul J.J. Welfens Europäisches Institut für internationale Wirtschaftsbeziehungen (EIIW) EIIW 2015= 20 Jahre preisgekrönte Forschung Lehrstuhl für Makroökonomik; Jean Monnet Lehrstuhl für Europäische Wirtschaftsintegration, Alfred Grosser Professorship 2007/08, Sciences Po, Paris, Research Fellow, IZA, Bonn, Non-Resident Senior Fellow at AICGS/Johns Hopkins University, Washington DC Big Data und die Gestaltung von Wissensarbeit in europäischer und globaler Perspektive Workshop, 25. Juni 2014, Friedrich Ebert Stiftung, Hiroshimastr. 17, Berlin 1

2 Big Data / Welfens 2 1. Digitale Wirtschaftsdynamik und Internationalisierung 2. IKT-Expansion, Preisverfall, Netzwerkeffekte, Digitalisierung 3. Anteil der Wissensarbeiter in OECD-Ländern steigt: Deutschland hinter UK, Frankreich, USA etc. 4. Personalisierte Güter und Dienste in einer Cloud- Wirtschaft 5. Veränderung der Wirtschaft durch internationale Vernetzung und Digitalisierung: Outsourcing und Offshoring 6. Datenschutz und -sicherheit in europäischer und transatlantischer Perspektive 7. Neue Geschäftsmodelle in der digitalen Wirtschaft: Theoretische Analyse 8. Wirtschaftspolitische Schlussfolgerungen

3 1. Digitale Wirtschaftsdynamik und Internationalisierung Big Data / Welfens 3 BIG DATA = massenhafte, vernetzte Quer-Datenverarbeitung ; zb Nutzen der Internetinfo lernt Spanisch= Urlaubs/Immoangebot SP Expansion der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) + Internationale Telekommunikationspreise fallen relativ stark = Impuls für mehr Handel bzw. Ausweitung der internationalen Arbeitsteilung Güterverkauf bzw. export oft mit Dienstleistungen als Input oder After-sales-Service verknüpft, wobei digitale Dienste an Bedeutung zunehmen Bedeutung der Dienstleistungen steigt langfristig; insbesondere + bei Smart Grids (auch Stromverkauf+Infoverkauf/benchmarking info), Finanzdienste, Handel, Werbung/Medien, Bildung, E- Health,

4 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 4 2. IKT-Expansion, Preisverfall, Netzwerkeffekte, Digitalisierung IKT-Märkte mit Massenproduktionsvorteilen Technische Fortschrittsrate bei IKT hoch; relative IKT-Inv.güter-Preise sinken, IKT-Investition als realer Anteil an Investitionen steigt Netzwerkeffekte verstärken die digitale Expansion Sinken der Chip-Preise und mobile Digitalität machen Big Data zum ubiquitären Phänomen in Wirtschaft mit ausgebauten mobilen Kommunikationsnetzwerken EU: via Lissabon-Agenda 2010 und Europe2020 IKT-Expansion mit unterstützt Individual-Daten = wettbewerbs- und innovationsrelevante Infos, die einen Wert für Unternehmen bzw. die Gesellschaft haben

5 Big Data / Welfens 5 3. Anteil der Wissensarbeiter in EU-Ländern steigt: Deutschland hinter UK und anderen DE rel. guter IKT-Positionierung in OECD Internetwirtschaft2010 Langfristige Zunahme der Wissensarbeiter in OECD-Ländern Deutschland in mittlerer Position: hinter UK, Frankreich, USA... Jobs im Kontext von Big Data einerseits/andererseits: Mehr anspruchsvolle Dienstleistungsjobs, aber die können in der digitalen Welt zunehmend auch im Ausland sein, wenn Fachkräfteknappheit im IKT-Sektor und bei IKT-Anwendern anhält Zunehmend Standardisierung bei digitalen Diensten = auch mehr einfache Jobs bei digitalen Diensten; Outsourcing-Optionen Richtung Osteuropa, Asien etc. Expansion der CALL-CENTER-Branche, die auch im Industriesektor an Bedeutung gewinnt (nicht nur Haushalte!)

6 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 6 Herausforderungen bei (Aus-)Bildung/Weiterbildung Umgang mit IKT bzw. Software und digitalen Diensten sowie Infos zunehmend wichtig; in Bildung, Weiterbildung; ABER Anreize für Firmen in Sachen Weiterbildung sinken, da durchschnittliche Betriebszugehörigkeitsdauer anhaltend in Deutschland rückläufig Bei Ausbildung digitale Orintierungs+ ist nur teilweise erkennbar Professioneller Umgang mit Big Data erfordert besondere Qualifikationen; MINT etc. POLARISIERUNG in Arbeitswelt: zunehmend wissens- und technologieintensive Jobs in Hochlohnländern, Ungelernte mit relativ sinkender Lohnposition

7 Big Data / Welfens 7 Annual data on employment in knowledge-intensive activities at the national level (in % of total) 44,0 42,0 40,0 38,0 36,0 34,0 Germany France Netherlands United Kingdom Switzerland United States 32, Source: Eurostat

8 Big Data / Welfens 8 Annual data on employment in knowledge-intensive activities at the national level (in thousand) Germany France United Kingdom Frankreich liegt trotz geringem Industrieanteil offenbar zurück Source: Eurostat

9 Big Data / Welfens 9 Ansätze zur Bearbeitung von Big Data Source: Varian H.R. (2014), Big Data: New Tricks for Econometrics, Journal of Economic Perspectives, Vol. 28, Nr. 2, Spring 2014, 3-28.

10 Big Data / Welfens 10 Potenzielle Anwendungen von SKOS-basierten verlinkten Ansätzen für Big Data (SKOS=Simple Knowledge Organization System) SKOS vocabularies Big data technologies Big data types Potential applications of linked data for big data AGROVOC AGRIS GEMET MESH HIVE LCSH Schools Online Thesaurus Thesaurus of Economics NLP Text analysis Machine learning Data mining Visualisation Blogs Micro-blogs Social bookmarks Social tags User interaction data Open data sets Repositories Digitized corpora Research data Assign metadata Automatic and semi-auto. text analysis Categorize content Create faceted views Create metadata Knowledge mapping Link big data sets Link vocabs. with unstructured text Semantic recommenders Semantic search engines Term auto-completion Term disambiguation Term expansion (interactive / automatic) Visualize links and metadata Source: Shiri A. (2013): Linked Data Meets Big Data: A Knowledge Organization Systems Perspective, Advances in Classification Research, 2013, November 2, Montreal, Canada.

11 Big Data / Welfens Personalisierte Güter und Dienste in digital mobiler Gesellschaft/neue Geschäftsmodelle Digitale Mobilität und entsprechende Infos sowie Infovernetzung werden Teil der Wertschöpfung Big Data erhöht Innovationsdynamik: z.b. Waschmaschinenhersteller kann Daten von Haushalten bzw. Nutzern direkt abrufen und in Innovationsprozess stecken Maschine per Software-update laufend modernisieren Big Data Pioniere: Banken, Versicherungen, Energiekonzerne E-Mobility/Automotive(?), zudem Handelskonzerne, Online-Firmen (Google), Telekom- /INTERNETanbieter bzw PORTALE; Produktinnovationen nehmen zu, mehr personalisierte Güter und Dienste = neue Möglichkeiten für Preisdifferenzierung = Erhöhung der Rendite

12 Price Discrimination and Profits Big Data / Welfens 12 Big Data: Vollständige Produktdifferenzierung bzw. Preisdiskriminierung führt zu erhöhtem Preis p1; Konsumentenrente wird vollständig zu Gewinnerhöhung p1fep0 p A k 0 p 1 F p p 1 2 p A p 0 E DD 0 Z B 0 q 0 q Z q q

13 Big Data / Welfens Veränderung der Wirtschaft durch internationale Vernetzung und Digitalisie-rung: Outsourcing und Offshoring Digitalisierung erleichtert Aufspaltung der Wertschöpfungsketten: Mehr Outsourcing und Offshoring Technoglobalisierung: global vernetzte Innovationsprozesse = internationale Wissensteilung = komplexe Wertschöpfung = Produktivitätsplus; DE relativ gut; INDUSTRIE 4.0 internetbasierter Maschinenpark Probleme in Sachen Rahmenbedingungen für EU-Cloud Rolle multinationaler Unternehmen nimmt zu Micro Multinationals in der digitalen Wirtschaft selbst Monopolisierungsdruck steigt: z.b. Google, Facebook Firmengröße in vielen Sektoren erhöht; Big-Data-Fixkosten; Netzwerkeffekte in digitaler Wirtschaft

14 Big Data / Welfens Datenschutz und -sicherheit in europäischer und transatlantischer Perspektive Datensicherheit ist Nutzerproblem: Antivirenschutz ist nicht vorgeschrieben bei PCs; unverantwortliche Lücke Datenschutz als Problem der Online-Anbieter: Kunden- Passworte oft unverschlüsselt gespeichert / Sanktionen für sicherheitsschwache Anbieter fehlen fehlende Transparenz In der EU fehlen einheitliche Sicherheitsstandards Trennung von digitaler Privatsphäre und allgemeinem Informationsinteresse latentes Problem Daten haben großen ökonomischen Wert: Datenhändler, - vernetzer, -analysten als neue Akteure; Datendiebstahl und fälschung in großem Stil denkbar =Negativ-Big-Data

15 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 15 Eigentumsrechte an Daten In Big-Data Welt haben Nutzerdaten eine große Rolle Im Internet, bei Bezahlvorgängen mit Karte, vor Überwachungskameras, beim Telefonieren entstehen Infos bzw. Daten Zunehmende Rolle der Konsumierenden als PROSUMER: Nutzer ist selbst Teilerzeuger von Dienstleistungen, für die er bezahlt dabei entstehende Prosumer-Infos/Verhaltensdaten für viele Firmen nützlich Es ist nicht klar, wem die entstehenden Prosumer-Daten gehören; Firmen greifen sich die Daten massenhaft und rekombinieren zu ihrem Nutzen Welt der Werbung von Internet/Google + Wenigen dominiert

16 7. Neue Geschäftsmodelle in der digitalen Wirtschaft: Theoretische Analyse Anbieter kombinieren Produkte/Dienste Big Data / Welfens 16 Nutzer wollen bestimmte Dienste + extra Infos: Bsp. Hotelkette möchte Strom für Hotels + Benchmarking Infos erhalten; letzteres als Zusatznutzen, neue Kosteneinsparungsoptionen/Erlösoptionen erkennbar Internet: häufig Gratisangebote =Illusionsmaschine wo Kunde mit Daten zahlt oder statt bei kostlosem A- bei relativ teurem B-Produkt bei denen Kunde auf Basis einer Entscheidung klassifiziert wird z.b. künftig Niedrigpreis-Angebote nicht mehr erhält Gefahr der Übertragung von Marktbeherrschung von einem Markt in andere Märkte

17 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 17 Digitale Dienstleistungsmärkte Suchmaschinen und Soziale Netzwerke Rolle von Portalen A) Und deren Kooperationspartnern B) Wer nicht auf den ersten 10 Plätzen bei Vergleichsportalen ist, macht kaum noch Geschäft; also Sonderangebote für spezialisierte Nachfragergruppen C) Immer mehr Geschäft wandert ins Internet Reaktion auf Nutzerseite, etwa hin zu Vergleichsportalen; große Anbieter suchen junge Kunden über einfache Apps zu gewinnen A+B+C) = Konzentration auf Anbieterseite

18 Big Data / Welfens 18 Die digitale Wirtschaftsdynamik schreitet in den OECD-Ländern, aber auch in den Schwellenländern fort, wie man am Anstieg der IKT-Nutzerdichte, der Host-Dichte sie stellt die Angebotsseite des Internets dar sowie der Breitbanddichte und der Smart-Phone-Dichte erkennen kann. Big Data-Expansion: Es geht um mehr digitale Innovationsdynamik, aber auch um digitale Chancengleichheit in der Sozialen Marktwirtschaft. Big Data braucht Big Infrastructure auf mobiler Breitbandbasis dies fehlt noch in Teilen Deutschlands bzw. der EU; bis 2020 nur teilweise realisiert. Big Data braucht auf Arbeitnehmerseite verstärktes Lernen mit Computern, Software, Wissen und digitalen Trends, die oft kurzlebig sind bzw. innerhalb von Plattformen und Netzwerken wechseln; von daher adäquate Qualifizierung der Arbeitnehmer wesentlich, Weiterbildung wichtiger als bisher. Big Data wird über wenige Plattformen und Netzwerke generiert, USA bei Big Data- Geschäften führend; EU hat technische Probleme bzw. rechtliche Defizite etwa bei unzureichender Definition einer EU-Cloud.

19 Big Data / Welfens 19 Das Internet zieht in alle Lebensbereiche ein und von der Produktions- und Konsumseite her werden immer mehr Vorprodukte bzw. Güter miteinander vernetzbar: Es gibt Konzepte zur lokalen internetbasierten Vernetzung von Lebens- und Arbeitsbereichen, etwa bei Smart Home oder Smart Office. Da immer mehr Produkte mit RFID-Chips versehen sind, können Güter lokalisiert und in ihre Eigenschaften ausgelesen sowie informationsmäßig für Logistikprozesse optimal vernetzt. Da auch immer mehr Maschinen mit dem Internet verbunden sind, können auch virtuelle Maschinenparks gesteuert werden, was Kapazitäten optimal zu vernetzen erlaubt. Konsumgüter können während der Nutzungszeit mit Maschinen kommunizieren etwa Textilien mit Waschmaschinen kann zu optimaler Nutzung von Energie+Wasser beitragen. Nutzerdaten können mit von Maschinen erzeugten Daten etwa Sensor- und Log- bzw. Protokolldateien sowie Daten aus dem Customer Relation Management kombiniert werden, um Marketing-Aktivitäten und Innovationsprozesse zu optimieren; Eine wichtige Frage betrifft dabei die Verfügungsrechte von persönlichen Daten. Google mit immer mehr Einfluss auf digitale Marktprozesse; unverständlich, dass EU nicht europäische Suchmaschine fördert; Google expandiert auch dank Smart Phone

20 Big Data / Welfens 20 Ganz wesentliche Fragen betreffen die Perspektiven der digitalen Wirtschaft und Gesellschaft, nämlich: Wie schreitet die Entstehung, Verarbeitung und Speicherung digitaler Daten voran; wie wird die entsprechende Infrastruktur entwickelt und finanziert? In welchen Sektoren spielt Big Data eine Führungsrolle? Wie wirkt sich die Digitalisierung auf die Arbeitswelt aus; Professionalisierung wissensintensiver Dienstleistungen? Wie kann Datensicherheit gewährleistet werden, auf der nationalen Ebene UND der internationalen Ebene? Frage, wie bei TTIP Fragen der Datensicherheit und digitale Regulierungskooperation organisiert werden Welche Produktivitäts-, Produktions- und Jobeffekte ergeben sich durch Big Data? (Prod.function...J/W)

21 Big Data / Welfens 21 "Big Data und die Gestaltung von Wissensarbeit in internationaler Perspektive" Wie ändern sich Wirtschaft und Arbeit durch grenzüberschreitende digitale Vernetzung? MEHR Dienstleistungen können international outgesourct werden; oder Offshoring Welche neuartigen Geschäftsmodelle, Arbeitsformen, Dienstleistungen entstehen daraus? Suchmaschinen, Plattformen und deren Kooperationspartner; Kombiangebote Welchen Chancen und Risiken ergeben sich daraus (Datenschutz) und wie viel Regulierung ist notwendig?

22 Big Data / Welfens 22 Big Data wichtige Ebenen und Anwendungsfelder Innovationen Produktivität Wachstum Industrie/ Dienstleistungen (Industrie 4.0) Mobilität (Interconnectivity) Big Data Energie (Smart Grid) Gesundheit (E-Health) Regulierungsbedarf? Neuartige Geschäftsmodelle Neuartige Arbeitsorganisation Unternehmensbezogener und individueller Arbeitsschutz

23 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 23 Wachstumsperspektiven eines digitalen EU-Marktes Copenhagen Economics (2010), THE ECONOMIC IMPACT OF A EUROPEAN DIGITAL SINGLE MARKET FINAL REPORT MARCH 2010 Digitaler EU-Binnenmarkt bringt Wachstumsplus von 4% Anmerkung 1):Big Data= Kosteneinsparungsmöglichkeiten 2) Digitale Märkte vergrößern mindestoptimale Betriebsgröße = größere Marktmachtprobleme auf digitalen Märkten = möglicher Vorteil für Pionier-Anbieter aus den USA und einigen anderen Ländern. 3) IKT-Patentdynamik und digitale Produktinnovationen als Teil der internationalen Wettbewerbsfähigkeit

24 Big Data / Welfens ICT Patents per capita at the European Patent Office EU 27 Germany France Sweden UK USA China Japan South Korea Source: Eurostat

25 Big Data / Welfens 25 DB Research: Big Data wird zu einem volkswirtschaftlich relevanten Produktions-, Wettbewerbs- und somit Wachstumsfaktor. Moderne Analysetechnologien halten Einzug in sämtliche Lebensbereiche und verändern den Alltag. Insbesondere die Sensorik, biometrische Erkennungsverfahren und der allgemeine Trend zu IKT-Konvergenz stimulieren die Big-Data-Bewegung. Um die Potenziale optimal zu heben, sind enorme Herausforderungen zu bewältigen. Neben zunehmenden Datenmengen, unterschiedlichen Datenstrukturen sowie Echtzeitverarbeitungen spielen auch Datensicherheit, dringend reformbedürftige Datenschutzbestimmungen sowie wachsende Qualifizierungsanforderungen der digitalen Akteure eine wesentliche Rolle.

26 McKinsey Big Data / Welfens 26

27 Big Data / Welfens 27 Percentage of Individuals using the Internet in 2012 United States United Kingdom Switzerland Sweden Spain Slovenia Slovak Republic Russia Romania Portugal Poland Norway Netherlands Lithuania Latvia Korea (Rep.) Japan Italy Israel Ireland India Greece Germany France Finland Estonia Denmark Czech Republic China Canada Brazil Belgium Austria Australia Source:itu Source:itu

28 Big Data / Welfens 28 Fixed (wired)-broadband subscriptions (in millions) in 2012 Source:itu United States United Kingdom Turkey Switzerland Sweden Spain Slovenia Slovak Republic Russia Romania Portugal Poland Norway Netherlands Lithuania Latvia Korea (Rep.) Japan Italy Israel Ireland India Hungary Greece Germany France Finland Estonia Denmark Czech Republic China Canada Brazil Belgium Austria Australia

29 Big Data / Welfens 29 Percentage of Individuals using the Internet France Germany Japan United Kingdom United States Source:itu

30 Big Data / Welfens 30 Fixed (wired)-broadband subscriptions France Germany Japan United Kingdom United States Source:itu

31 Big Data / Welfens Share of ICT Patents in Total Patents: EPO Data Source: Eurostat EU 27 Germany France Sweden UK USA China Japan South Korea

32 Knowledge Intensive Activities based on NACE Rev. 2 Big Data / Welfens 32

33 Big Data / Welfens 33 Big Data: Manager möchten schneller und besser informiert sein

34 Big Data / Welfens 34 Besseres Kosten-/ Nutzenverhältnis für analytische Umgebungen

35 Big Data / Welfens 35

36 Big Data / Welfens 36 Allgemein interessante Erkenntnisse und Einsichten

37 Big Data / Welfens 37 Big Data nicht für Fachanwender im Unternehmen nutzbar

38 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 38 Anteil der Dienste, wo Nutzererwartung nicht erfüllt wurde = Hinweis auf fehlende Transparenz Abb. aus Europe Economics Chancery House (2011), Digital Content Services for Consumers: Assessment of Problems Experienced by Consumers

39 Big Data / Welfens Wirtschaftspolitische Schlussfolgerungen Global: WTO-Regeln; ITU Digital World Society; overcoming digital global divide EU: IKT-Förderung bei Lissabon Agenda 2010 und Europe 2020; Big Data als Expansionsfeld nicht von EU erfasst; EU hat Rolle bei Datenschutz National; u.a. Nationaler IT-Gipfel: BMWi hat Big Data in Ressortforschung Rolle digitaler Gründungen wenig thematisiert; Mangel an Risikokapital EU-Initiative fehlt E-Mobility-Konzept D/EU unklar

40 Deriving the New Quantity Equation/Welfens 40 Politik und Big Data 1) Trauerspiel um Gesundheitskarte = hier Staat als Akteur gefordert, D liegt um hinteren Viertel der EU 2) Intelligente Stromnetze = potenziell großer Nutzen für Wirtschaft bzw. Innovationsdynamik bei Hausgeräten; Staat ist Eigentümer von RWE und stellt sich faktisch eher auf Seite der Energiewirtschaft statt auf Konsumentenseite 3) Dienstleister in DE/EU nicht so gut organisiert wie große Industriefirmen digitale Dienstleistermärkte; RESEARCH? 4) Digitale Eigentumsrechte der Verbraucher entwickeln; Learning by Doing notwendig; Digitale Genossenschaften Nutzergenossenschaften; wie können Soziale Netzwerke zum Innovations- und Qualitätstreiber für digitale Wirtschaft UND Gesellschaft werden

41 Konsequenzen Big Data / Welfens 41 Digitale Wertschöpfungsketten zunehmend international, bedeutet für das Hochlohnland Deutschland, dass sich eine besondere Qualifizierungsherausforderung stellt; nämlich im Zug einer Expansion qualifikationsintensiver Dienstleistungen. Mit dem Rückgang der durchschnittlichen Betriebszugehörigkeitsdauer ergibt sich das Problem, dass die Unternehmen sinkende Anreize haben, in die Weiterbildung der Mitarbeiter zu investieren. Deutschlands Zuwanderungsdynamik steht auch für Herausforderung in Sachen Bildung. Weiterbildung lohnt für fast alle! Die Bildungsrendite gering Qualifizierter ist in Deutschland ähnlich hoch wie die von Qualifizierten, aber es fehlt bei den gering Qualifizierten z.t. an einer Ermutigung für Qualifizierung. Hier könnte man im Rahmen einer neuen Initiative Beispiele guter Praxis stärker in den Unternehmen und bei den Tarifvertragsparteien bekannt machen. Im Schul-, Ausbildungs- und Hochschulbereich zu wenig digitale Qualifizierung; Kompakte Digitale Weiterbildungsformate fehlen Arbeitswelt wird flexibler; USA dominieren EU schwach aufgestellt!

42 Literatur Big Data / Welfens 42 ARGENTON, C. and PRÜFER, J. (2011), Search Engine Competition with Network Externalities, TILEC Working Paper, Tilburg. BAJARI, P.; HORTAÇSU, A. (2003), The Winner.s Curse, Reserve Prices, and Endogenous Entry: Empirical Insights from Ebay Auctions, RAND Journal of Economics 34, BAJARI, P.; HORTAÇSU, A. (2004), Economic Insights from Internet Auctions, Journal of Economic Literature 42, BOLTON, G.; GREINER, B.; OCKENFELS, A. (2009), Engineering Trust Reciprocity in the Production of Reputation Information, UNSW Australian School of Business Research Paper No ECON 02, online unter: CAILLAUD, B.; JULLIEN, B. (2003), Chicken & Egg: Competition among Intermediation Service Providers, RAND Journal of Economics 34, CISNEROS, O. (2000), EBay Accused of Monopolization, WIRED Magazine, 31. Juli 2000, DELLAROCAS, C. (2003), The Digitization of Word of Mouth: Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms, Management Science 49, DELLAROCAS, C. (2006), Reputation Mechanisms, in: T. Hendershott (Hrsg.), Handbook on Economics and Information Systems, Elsevier: Amsterdam, DEWENTER, R.; HAUCAP, J. (2009), Wettbewerb als Aufgabe und Problem auf Medienmärkten: Fallstudien aus Sicht der Theorie zweiseitiger Märkte, in: D. Wentzel (Hrsg.), Medienökonomik: Theoretische Grundlagen und ordnungspolitische Gestaltungsmöglichkeiten, Lucius & Lucius: Stuttgart, S DIXIT, A.; STIGLITZ, J. (1977), Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity, American Economic Review 67,

43 Literatur Big Data / Welfens 43 ELLISON, G.; ELLISON, S. F. (2005), Lessons about Markets from the Internet, Journal of Economic Perspectives 19 (2), EVANS, D.; SCHMALENSEE, R. (2007), The Industrial Organization of Markets with Two-sided Platforms, Competition Policy International 3(1), EVANS, D.; SCHMALENSEE, R. (2008), Markets with Two-sided Platforms, Issues in Competition Law and Policy (ABA Section of Antitrust Law 2008), S GEHRIG, T. (1998), Competing Markets, European Economic Review 42, HAUCAP, J.; T. WENZEL (2009), Ist ebay unbestreitbar ein nicht-bestreitbares Monopol? Monopolisierungsgefahren bei Online-Marktplätzen, in R. Dewenter & J. Kruse (Hrsg.), Wettbewerbsprobleme im Internet, Nomos Verlag: Baden-Baden, HAUCAP, J.; T. WENZEL (2011), Wettbewerb im Internet: Was ist online anders als offline?, Zeitschrift für Wirtschaftspolitik 60, JULLIEN, B. (2005), Two-Sided Markets and Electronic Intermediaries, CESifo Economic Studies 51, KATZ, M.; SHAPIRO, C. (1985), Network Externalities, Competition, and Compatibility, American Economic Review 75, KRUGMAN, P. (1980), Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade, American Economic Review 70, LIEBOWITZ, S.; MARGOLIS, S. (1994), Network Externality: An Uncommon Tragedy, Journal of Economic Perspectives 8 (2),

44 Literatur Big Data / Welfens 44 LUCKING-REILEY, D. (1999), Using Field Experiments to Test Equivalence between Auction Formats: Magic on the Internet, American Economic Review. 89, MCDONALD, C.G.; SLAWSON, V. C. jr. (2002), Reputation in an Internet Auction Market, Economic Inquiry 40, MELNIK, M. I.; ALM, J. (2002), Does a Seller s Ecommerce Reputation Matter? Evidence from Ebay Auctions, Journal of Industrial Economics 50, PARKER, G.W.; van ALSTYNE, M. (2005), Two-Sided Network Effects: A Theory of Information Product Design, Management Science 51, PEITZ, M. (2006), Marktplätze und indirekte Netzwerkeffekte, Perspektiven der Wirtschaftspolitik 7, RESNICK, P., ZECKHAUSER, R. J. SWANSON& L. LOCKWOOD (2006), The Value of Reputation on ebay: A Controlled Experiment, Experimental Economics 9, ROCHET, J.-C.; TIROLE, J. (2003), Platform Competition in Two-Sided Markets, Journal of the European Economic Association 1, ROCHET, J.-C.; TIROLE, Jean (2006), Two-Sided Markets: A Progress Report, RAND Journal of Economics 37, S ROHLFS, J. (1974), A Theory of Interdependent Demand for a Communications Service, Bell Journal of Economics and Management Science 5, SHIRI A. (2013): Linked Data Meets Big Data: A Knowledge Organization Systems Perspective, Advances in Classification Research, 2013, November 2, Montreal, Canada.

45 Literatur Big Data / Welfens 45 VARIAN H.R. (2014), Big Data: New Tricks for Econometrics, Journal of Economic Perspectives, Vol. 28, Nr. 2, Spring 2014, 3-28 von BLANCKENBURG, K.; Michaelis, M. (2008a), dday ebay: Funktionsdefekte auf dem Markt für Online-Auktionen, Wettbewerb in Recht und Praxis 4/2008, von BLANCKENBURG, K.; MICHAELIS, M. (2008b), Regulierungsmöglichkeiten auf dem Markt für Online-Auktionen, Wirtschaftsdienst 6/2008, S WRIGHT, J. (2004), One-sided Logic in Two-sided Markets, Review of Network Economics WELFENS, P.J.J. ET.AL. (2005), Internetwirtschaft 2010: Perspektiven und Auswirkungen, Physica-Verlag HD WELFENS, P.J.J. (2011), Cluster- und Innovationsdynamik in Europa: Neue Perspektiven der Automobil- und IKT-Wirtschaft, Springer, Heidelberg. WELFENS, P.J.J. (2011), Zukunftsfähige Wirtschaftspolitik für Deutschland und Europa, Springer, Heidelberg. WELFENS, P.J.J. (Ed.) (2012), Clusters in Automotiv and Information & Communication Technology: Innovation, Multinationalization and Networking Dynamics, Springer, Heiderlberg. WELFENS, P.J.J.; PERRET, J.K. (2014), Information & communication technology and true real GDP: economic analysis and findings for selected countries, International Economics and Economic Policy, February 2014, Vol. 11, Issue 1-2, 5-27, Copenhagen Economics (2010), THE ECONOMIC IMPACT OF A EUROPEAN DIGITAL SINGLE MARKET FINAL REPORT MARCH 2010

46 Big Data / Welfens 46 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

47 Zusammenfassung Big Data / Welfens 47 Der Fokus der Analyse ist auf der digitalen Wirtschaftsdynamik und der Internationalisierung bzw. der Veränderung der Wirtschaft durch internationale Vernetzung und Digitalisierung gerichtet. Zudem werden Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit analysiert sowie neue digitale Geschäftsmodelle aus theoretischer Sicht beleuchtet. Immer mehr Maschinen, Produkte, Distributionsprozesse und Nutzungsprozesse sind mit dem Internet verbunden bzw. können Informationen abgeben, aufnehmen und kombinieren: Hier können komplexere, stärker differenzierte und auch innovative Produkte, Dienste und Prozesse durch Big Data, die vernetzte produktions- und konsumorientierte Datenverarbeitung entstehen; zudem sind im Internet eigenständige digitale Dienstleistungsmärkte entstanden. Digitale Diensteangebote stehen aus Nutzersicht oft für hohe Qualitätsunsicherheit bzw. Erwartungsunsicherheit. So sehr das Internet mehr Preistransparenz erzeugt, so sehr ermöglicht Big Data auch in Verbindung mit Produktdifferenzierungen eine Erhöhung der Rendite für Unternehmen. Anfang des 21. Jahrhunderts ist ein hoher Anteil der Jobs in OECD- Ländern durch den Umgang mit Informationen bzw. Wissen geprägt, das gilt auch für Deutschland als relativ stark von der Industrie geprägtes Land; die Industrieprodukte bzw. Exporte sind zunehmend von Dienstleistungen als Inputs bzw. durch hohe After-Sales-Services charekterisiert. Digitale Wirtschaftspolitik national, EU-seitig und global steht vor großen Aufgaben.

48 Big Data / Welfens 48 Annual data on employment in knowledge-intensive activities at the national level (in thousand), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 74,581 75,201 75,373 76,035 75,830 European Union (27 countries) 74,163 74,776 74,947 75,618 75,415 Belgium 1,819 1,818 1,866 1,853 1,887 Bulgaria Czech Republic 1,384 1,416 1,459 1,477 1,481 Denmark 1,019 1,051 1,049 1,035 1,035 Germany 13,847 14,139 14,185 14,564 14,615 Estonia Ireland Greece 1,407 1,399 1,392 1,350 1,301 Spain 5,758 5,674 5,760 5,763 5,571 France 9,971 9,963 10,001 10,124 10,056 Croatia Italy 7,583 7,481 7,420 7,478 7,325 Cyprus Latvia Lithuania Luxembourg Hungary 1,275 1,255 1,292 1,305 1,311 Malta Netherlands 3,138 3,092 3,045 3,030 3,005 Austria 1,370 1,415 1,437 1,415 1,440 Poland 4,185 4,380 4,512 4,534 4,433 Portugal 1,320 1,321 1,306 1,342 1,308 Romania 1,707 1,744 1,756 1,790 1,776 Slovenia Slovakia Finland Sweden 1,871 1,856 1,874 1,923 1,951 United Kingdom 11,791 12,069 11,933 12,002 12,241 Iceland Norway Switzerland 1,652 1,735 1,679 1,713 1,762 Former Yugoslav Republic of Macedonia, the : : : Turkey : 3,815 Prof. Dr. Paul 4,031 J.J. Welfens, 4, ,638 United States : 55,012 54,846 54,954 55,407 Japan 21,210 21,130 21,330 : 21,730

49 Big Data / Welfens 49 Annual data on employment in knowledge-intensive activities at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) European Union (27 countries) Belgium Bulgaria Czech Republic Denmark Germany Estonia Ireland Greece Spain France Croatia Italy Cyprus Latvia Lithuania Luxembourg Hungary Malta Netherlands Austria Poland Portugal Romania Slovenia Slovakia Finland Sweden United Kingdom Iceland Norway Switzerland Former Yugoslav Republic of Macedonia : : : Turkey : United States : Japan : 38.3

50 Big Data / Welfens 50 Annual data on employment in Manufacture of chemicals and chemical products at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 0.69% 0.66% 0.66% 0.66% 0.65% 0.61% European Union (27 countries) 0.69% 0.66% 0.66% 0.67% 0.65% 0.62% European Union (15 countries) 0.71% 0.69% 0.68% 0.69% 0.68% 0.63% Euro area (18 countries) 0.77% 0.75% 0.75% 0.75% 0.73% 0.69% Euro area (17 countries) 0.78% 0.75% 0.75% 0.75% 0.74% 0.70% Euro area (13 countries) 0.78% 0.76% 0.76% 0.76% 0.74% 0.70% Belgium 1.49% 1.37% 1.30% 1.27% 1.14% 1.14% Bulgaria 0.51% 0.45% 0.51% 0.50% 0.43% 0.48% Czech Republic 0.76% 0.77% 0.73% 0.75% 0.72% 0.61% Denmark 0.50% 0.56% 0.50% 0.49% 0.50% 0.43% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 1.11% 1.08% 1.06% 1.06% 1.06% 0.91% Estonia 0.55% 0.59% 0.36% 0.62% 0.65% 0.53% Ireland 0.15% 0.15% 0.17% 0.17% 0.17% 0.16% Greece 0.32% 0.30% 0.27% 0.25% 0.27% 0.23% Spain 0.69% 0.62% 0.61% 0.58% 0.56% 0.59% France 0.74% 0.70% 0.76% 0.71% 0.65% 0.67% Croatia 0.70% 0.54% 0.43% 0.46% 0.35% 0.41% Italy 0.57% 0.62% 0.62% 0.67% 0.65% 0.63% Cyprus 0.21% 0.18% 0.17% 0.17% 0.14% 0.23% Latvia 0.26% n.a n.a n.a 0.38% 0.40% Lithuania 0.53% 0.60% 0.49% n.a 0.41% 0.44% Luxembourg n.a n.a n.a n.a n.a n.a Hungary 0.54% 0.62% 0.57% 0.47% 0.44% 0.51% Malta n.a n.a n.a n.a 0.28% n.a Netherlands 0.78% 0.69% 0.64% 0.72% 0.72% 0.66% Austria 0.46% 0.44% 0.51% 0.54% 0.57% 0.57% Poland 0.63% 0.58% 0.62% 0.65% 0.62% 0.64% Portugal 0.28% 0.30% 0.25% 0.29% 0.31% 0.25% Romania 0.46% 0.47% 0.45% 0.47% 0.44% 0.41% Slovenia 1.13% 0.99% 1.09% 0.75% 0.50% 0.52% Slovakia 0.71% 0.58% 0.55% 0.58% 0.73% 0.69% Finland 0.58% 0.55% 0.53% 0.49% 0.58% 0.56% Sweden 0.48% 0.46% 0.39% 0.38% 0.41% 0.42% United Kingdom 0.44% 0.40% 0.38% 0.42% 0.43% 0.37% Iceland n.a n.a n.a n.a n.a n.a Norway 0.57% 0.44% 0.38% 0.39% 0.34% 0.35% Switzerland 0.73% 0.64% 0.78% 0.75% 0.64% 0.67% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a Prof. Dr. Paul 0.34% J.J. Welfens, 0.23% n.a Turkey n.a 0.44% 0.46% 0.40% 0.41% 0.47%

51 Big Data / Welfens 51 Annual data on employment in Manufacture of basic pharmaceutical products and pharmaceutical preparations at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 0.38% 0.39% 0.40% 0.38% 0.40% 0.38% European Union (27 countries) 0.38% 0.39% 0.40% 0.38% 0.40% 0.38% European Union (15 countries) 0.42% 0.43% 0.44% 0.42% 0.43% 0.41% Euro area (18 countries) 0.40% 0.42% 0.43% 0.41% 0.42% 0.40% Euro area (17 countries) 0.40% 0.42% 0.43% 0.41% 0.43% 0.40% Euro area (13 countries) 0.41% 0.42% 0.44% 0.42% 0.43% 0.41% Belgium 0.87% 0.70% 0.83% 0.87% 0.83% 0.66% Bulgaria 0.32% 0.31% 0.26% 0.23% 0.33% 0.36% Czech Republic 0.25% 0.22% 0.27% 0.26% 0.38% 0.32% Denmark 0.98% 1.01% 1.04% 1.08% 1.15% 1.06% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 0.42% 0.46% 0.47% 0.44% 0.47% 0.40% Estonia n.a n.a n.a n.a n.a n.a Ireland 1.53% 1.59% 1.88% 1.82% 1.73% 1.91% Greece 0.34% 0.33% 0.38% 0.34% 0.39% 0.39% Spain 0.33% 0.32% 0.36% 0.38% 0.41% 0.41% France 0.41% 0.48% 0.48% 0.41% 0.41% 0.39% Croatia 0.34% 0.28% 0.17% 0.28% 0.40% 0.34% Italy 0.38% 0.38% 0.37% 0.38% 0.37% 0.39% Cyprus 0.42% 0.24% 0.23% 0.23% 0.34% 0.38% Latvia 0.21% 0.30% 0.31% n.a 0.24% 0.29% Lithuania n.a n.a n.a n.a n.a n.a Luxembourg n.a n.a n.a n.a n.a n.a Hungary 0.61% 0.54% 0.59% 0.62% 0.60% 0.61% Malta 0.38% 0.53% 0.66% 0.72% 0.70% 1.02% Netherlands 0.29% 0.23% 0.24% 0.23% 0.23% 0.22% Austria 0.31% 0.34% 0.34% 0.40% 0.45% 0.37% Poland 0.19% 0.23% 0.23% 0.27% 0.29% 0.25% Portugal 0.36% 0.28% 0.18% 0.22% 0.17% 0.25% Romania 0.11% 0.10% 0.09% 0.09% 0.09% 0.12% Slovenia 0.79% 0.88% 0.99% 0.92% 0.98% 1.06% Slovakia 0.15% 0.11% n.a 0.10% 0.12% n.a Finland 0.16% 0.21% 0.20% 0.15% 0.18% 0.20% Sweden 0.22% 0.21% 0.20% 0.16% 0.16% 0.20% United Kingdom 0.45% 0.44% 0.44% 0.38% 0.41% 0.40% Iceland 0.42% 0.59% 0.52% 0.52% 0.37% 0.36% Norway 0.10% 0.09% 0.11% 0.19% 0.17% 0.11% Switzerland 0.72% 0.70% 0.71% 0.67% 0.76% 0.77% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a Prof. Dr. Paul 0.30% J.J. Welfens, 0.27% % Turkey n.a 0.13% 0.14% 0.15% 0.15% 0.13%

52 Big Data / Welfens 52 Annual data on employment in Manufacture of computer, electronic and optical products at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 0.79% 0.74% 0.72% 0.75% 0.72% 0.75% European Union (27 countries) 0.79% 0.74% 0.72% 0.75% 0.73% 0.75% European Union (15 countries) 0.79% 0.75% 0.72% 0.73% 0.71% 0.73% Euro area (18 countries) 0.79% 0.78% 0.74% 0.75% 0.72% 0.75% Euro area (17 countries) 0.80% 0.79% 0.75% 0.75% 0.73% 0.76% Euro area (13 countries) 0.78% 0.78% 0.74% 0.74% 0.72% 0.75% Belgium 0.56% 0.48% 0.48% 0.49% 0.40% 0.47% Bulgaria 0.55% 0.45% 0.41% 0.50% 0.50% 0.48% Czech Republic 1.17% 1.11% 1.17% 1.30% 1.41% 1.39% Denmark 0.78% 0.77% 0.84% 0.88% 0.87% 0.75% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 1.21% 1.26% 1.21% 1.22% 1.18% 1.36% Estonia 1.03% 1.07% 1.11% 1.40% 1.08% 1.06% Ireland 1.60% 1.64% 1.46% 1.38% 1.51% 1.35% Greece 0.14% 0.11% 0.09% 0.07% 0.06% 0.04% Spain 0.27% 0.28% 0.28% 0.28% 0.26% 0.24% France 0.82% 0.70% 0.61% 0.72% 0.64% 0.61% Croatia 0.46% 0.24% 0.26% 0.24% 0.28% 0.24% Italy 0.68% 0.72% 0.70% 0.60% 0.61% 0.59% Cyprus n.a n.a n.a n.a n.a n.a Latvia 0.20% n.a n.a n.a n.a n.a Lithuania n.a n.a n.a n.a n.a n.a Luxembourg n.a n.a 0.29% n.a n.a n.a Hungary 2.04% 1.89% 2.06% 2.27% 1.90% 1.90% Malta 1.96% 1.73% 1.69% 1.72% 1.32% 1.56% Netherlands 0.62% 0.57% 0.49% 0.43% 0.47% 0.36% Austria 0.78% 0.75% 0.71% 0.67% 0.68% 0.77% Poland 0.53% 0.49% 0.51% 0.52% 0.54% 0.52% Portugal 0.30% 0.29% 0.21% 0.28% 0.27% 0.24% Romania 0.48% 0.50% 0.46% 0.56% 0.56% 0.67% Slovenia 0.95% 0.83% 0.84% 0.76% 0.66% 0.67% Slovakia 1.49% 1.29% 1.31% 1.49% 1.28% 1.14% Finland 1.74% 1.77% 1.61% 1.44% 1.33% 1.22% Sweden 0.59% 0.63% 0.55% 0.51% 0.54% 0.53% United Kingdom 0.85% 0.60% 0.65% 0.72% 0.70% 0.68% Iceland n.a n.a n.a n.a n.a n.a Norway 0.58% 0.54% 0.37% 0.31% 0.32% 0.34% Switzerland 2.19% 2.24% 2.16% 2.09% 1.92% 1.92% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a 0.27% n.a 0.19% Turkey n.a 0.14% 0.17% 0.15% 0.17% 0.15%

53 Big Data / Welfens 53 Annual data on employment in Manufacture of machinery and equipment n.e.c. at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 1.53% 1.46% 1.40% 1.40% 1.41% 1.48% European Union (27 countries) 1.53% 1.47% 1.41% 1.40% 1.42% 1.49% European Union (15 countries) 1.59% 1.55% 1.50% 1.50% 1.50% 1.58% Euro area (18 countries) 1.61% 1.63% 1.57% 1.57% 1.60% 1.70% Euro area (17 countries) 1.62% 1.64% 1.58% 1.58% 1.61% 1.71% Euro area (13 countries) 1.62% 1.65% 1.58% 1.59% 1.61% 1.71% Belgium 1.00% 0.99% 0.89% 1.01% 0.92% 0.96% Bulgaria 1.61% 1.28% 1.06% 1.04% 1.17% 1.24% Czech Republic 2.55% 2.23% 2.03% 2.03% 2.33% 2.27% Denmark 2.80% 2.45% 2.63% 2.80% 2.49% 2.64% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 2.80% 2.94% 2.90% 2.80% 2.74% 3.04% Estonia 0.46% 0.59% 0.54% 0.47% 0.54% 0.42% Ireland 1.36% 1.61% 1.57% 1.63% 1.65% 1.75% Greece 0.28% 0.24% 0.26% 0.26% 0.19% 0.20% Spain 0.80% 0.76% 0.71% 0.76% 0.76% 0.70% France 0.99% 0.95% 0.87% 0.87% 0.80% 0.78% Croatia 0.59% 0.55% 0.55% 0.74% 0.94% 0.71% Italy 1.94% 1.97% 1.82% 1.85% 2.08% 2.13% Cyprus n.a n.a 0.14% n.a n.a n.a Latvia 0.40% 0.35% 0.33% 0.31% 0.21% 0.33% Lithuania n.a n.a 0.46% n.a 0.49% 0.61% Luxembourg 0.42% 0.45% 0.39% 0.29% 0.45% 0.49% Hungary 1.30% 1.22% 1.16% 1.13% 1.17% 1.28% Malta n.a n.a n.a 0.29% 0.35% 0.27% Netherlands 0.96% 0.84% 0.72% 0.74% 0.81% 0.94% Austria 1.75% 1.63% 1.72% 1.82% 1.93% 1.86% Poland 1.00% 0.87% 0.80% 0.82% 0.82% 0.83% Portugal 0.54% 0.51% 0.44% 0.37% 0.35% 0.43% Romania 1.17% 1.04% 0.85% 0.84% 0.82% 0.79% Slovenia 1.89% 1.53% 1.29% 1.24% 1.49% 1.51% Slovakia 2.15% 1.82% 2.02% 1.92% 2.24% 2.28% Finland 2.11% 2.08% 2.05% 2.06% 1.99% 2.12% Sweden 1.84% 1.67% 1.70% 1.70% 1.50% 1.41% United Kingdom 1.27% 0.95% 0.92% 0.88% 0.84% 0.88% Iceland 0.56% 0.67% 0.45% 0.45% 0.52% 0.58% Norway 0.83% 0.92% 0.94% 0.91% 0.85% 0.94% Switzerland 2.12% 1.99% 1.76% 1.91% 1.78% 1.71% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a 0.25% 0.20% 0.13% Turkey n.a 0.67% 0.66% 0.63% 0.66% 0.68%

54 Big Data / Welfens 54 Annual data on employment in Manufacture of motor vehicles, trailers and semi-trailers at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 1.44% 1.36% 1.35% 1.42% 1.42% 1.39% European Union (27 countries) 1.45% 1.37% 1.36% 1.43% 1.43% 1.40% European Union (15 countries) 1.41% 1.34% 1.31% 1.36% 1.33% 1.28% Euro area (18 countries) 1.54% 1.49% 1.46% 1.54% 1.51% 1.45% Euro area (17 countries) 1.55% 1.50% 1.47% 1.55% 1.52% 1.46% Euro area (13 countries) 1.54% 1.49% 1.46% 1.52% 1.49% 1.44% Belgium 1.28% 1.15% 1.30% 1.07% 1.11% 0.93% Bulgaria 0.22% 0.25% 0.28% 0.30% 0.37% 0.32% Czech Republic 3.29% 3.19% 3.27% 3.52% 3.81% 3.74% Denmark 0.23% 0.20% 0.23% 0.22% 0.23% 0.19% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 2.98% 2.92% 2.87% 3.06% 2.94% 2.81% Estonia 0.60% 0.52% 0.58% 0.79% 0.82% 0.62% Ireland 0.20% 0.21% 0.21% 0.25% 0.18% 0.20% Greece 0.05% 0.06% 0.06% 0.07% 0.07% 0.05% Spain 1.17% 1.13% 1.12% 1.13% 1.14% 1.12% France 1.36% 1.20% 1.04% 1.09% 1.04% 0.91% Croatia 0.21% 0.28% 0.34% 0.16% 0.19% 0.21% Italy 1.03% 1.02% 0.99% 0.95% 0.95% 0.97% Cyprus n.a n.a n.a n.a n.a n.a Latvia n.a n.a n.a n.a n.a n.a Lithuania n.a n.a n.a n.a n.a n.a Luxembourg n.a n.a n.a n.a n.a n.a Hungary 1.99% 1.82% 1.97% 2.24% 2.59% 2.57% Malta n.a n.a n.a n.a n.a n.a Netherlands 0.28% 0.27% 0.26% 0.25% 0.24% 0.27% Austria 0.79% 0.77% 0.88% 0.82% 0.93% 0.98% Poland 1.51% 1.38% 1.31% 1.35% 1.38% 1.42% Portugal 0.93% 1.01% 1.17% 1.23% 1.08% 1.20% Romania 1.42% 1.32% 1.38% 1.59% 1.66% 1.81% Slovenia 1.74% 1.67% 2.12% 2.28% 1.95% 2.18% Slovakia 2.88% 2.52% 2.65% 3.47% 3.68% 3.52% Finland 0.31% 0.30% 0.31% 0.32% 0.36% 0.32% Sweden 1.68% 1.49% 1.41% 1.38% 1.33% 1.27% United Kingdom 0.86% 0.65% 0.66% 0.67% 0.66% 0.68% Iceland n.a n.a n.a n.a n.a n.a Norway 0.17% 0.14% 0.18% 0.19% 0.15% 0.13% Switzerland 0.12% 0.10% 0.14% 0.13% 0.12% 0.13% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a 0.12% 0.17% 0.34% Turkey n.a 0.85% 0.89% 0.86% 0.85% 0.96%

55 Big Data / Welfens 55 Annual data on employment in the five selected sectors at the national level (in % of total), Source: Eurostat GEO/TIME European Union (28 countries) 4.83% 4.61% 4.52% 4.62% 4.61% 4.62% European Union (27 countries) 4.84% 4.63% 4.54% 4.64% 4.62% 4.63% European Union (15 countries) 4.92% 4.74% 4.64% 4.69% 4.64% 4.64% Euro area (18 countries) 5.12% 5.06% 4.95% 5.02% 4.99% 5.01% Euro area (17 countries) 5.15% 5.09% 4.97% 5.05% 5.01% 5.03% Euro area (13 countries) 5.13% 5.09% 4.97% 5.03% 4.98% 5.01% Belgium 5.19% 4.69% 4.80% 4.72% 4.39% 4.16% Bulgaria 3.21% 2.74% 2.52% 2.58% 2.80% 2.89% Czech Republic 8.01% 7.52% 7.48% 7.86% 8.64% 8.33% Denmark 5.29% 4.99% 5.23% 5.46% 5.23% 5.07% Germany (until 1990 former territory of the FRG) 8.52% 8.66% 8.51% 8.59% 8.38% 8.51% Estonia n.a n.a n.a n.a n.a n.a Ireland 4.84% 5.20% 5.29% 5.25% 5.24% 5.36% Greece 1.12% 1.05% 1.07% 0.98% 0.98% 0.91% Spain 3.26% 3.10% 3.08% 3.13% 3.12% 3.06% France 4.33% 4.03% 3.76% 3.79% 3.54% 3.36% Croatia 2.30% 1.89% 1.74% 1.89% 2.16% 1.91% Italy 4.60% 4.72% 4.50% 4.46% 4.67% 4.72% Cyprus n.a n.a n.a n.a n.a n.a Latvia n.a n.a n.a n.a n.a n.a Lithuania n.a n.a n.a n.a n.a n.a Luxembourg n.a n.a n.a n.a n.a n.a Hungary 6.48% 6.10% 6.35% 6.73% 6.69% 6.86% Malta n.a n.a n.a n.a n.a n.a Netherlands 2.93% 2.59% 2.35% 2.38% 2.47% 2.46% Austria 4.09% 3.95% 4.15% 4.24% 4.57% 4.56% Poland 3.87% 3.54% 3.46% 3.61% 3.64% 3.67% Portugal 2.41% 2.38% 2.24% 2.39% 2.17% 2.37% Romania 3.64% 3.43% 3.24% 3.55% 3.57% 3.79% Slovenia 6.50% 5.90% 6.33% 5.94% 5.58% 5.94% Slovakia 7.39% 6.32% n.a 7.55% 8.04% n.a Finland 4.91% 4.92% 4.69% 4.46% 4.45% 4.41% Sweden 4.81% 4.46% 4.24% 4.13% 3.94% 3.83% United Kingdom 3.86% 3.04% 3.05% 3.07% 3.04% 3.01% Iceland n.a n.a n.a n.a n.a n.a Norway 2.25% 2.14% 1.99% 2.00% 1.83% 1.86% Switzerland 5.86% 5.66% 5.55% 5.53% 5.22% 5.19% Former Yugoslav Republic of Macedonia, the n.a n.a n.a 1.28% n.a n.a Turkey n.a 2.23% 2.33% 2.19% 2.23% 2.39%

56 Big Data / Welfens 56 Fraunhofer-Perspektiven zu BIG Data: Neues Berufsfeld Data Scientist, Unternehmensperspektiven zu (Prozess /Produkt-) Innovationen: Marktmonitoring für Verkaufschancen, Personalisierte Produktempfehlung Mitarbeitergewinnung, Absatzprognose für Planung und Steuerung, Vorausschauende Instandhaltung etc.