Von Big zu Smart - Wie Daten in Wirtschaft und Gesellschaft zu Innovationen führen

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1 Von Big zu Smart - Wie Daten in Wirtschaft und Gesellschaft zu Innovationen führen 27. März 2014 TUM School of Management

2 Technische Universität München W3-Professorin Lehrstuhl für Strategie und Organisation Max-Planck-Institut (11/ /2008) Ludwig-Maximilians-Universität (06/ /2007) EU Delegation of the United Nations, New York, USA (2003) London School of Economics: ( ) Ludwig-Maximilians-Universität: Diplom-Kffr. ( ) Gastprofessuren und Forschungsaufenthalte Columbia Business School, Columbia University New York, USA (2013) Massachusetts Institute of Technology, Sloan School of Management, USA University of Berkeley, Haas School of Business, Department of Economics, Centre for Telecommunications and Digital Convergence, USA University of Minnesota, Carlson School of Management, USA 2

3 Big Data Smart Data Innovationen 3

4 Big Data Smart Data Innovationen 4

5 Big Data Merkmale und Herausforderungen Merkmale Herausforderungen Volume Es handelt sich um sehr große Datenmengen (GigaByte, TeraByte, PetaByte, ExaByte, ) Variety Unterschiedlichste Datenquellen und -formate (Text, Audio, Sensor Data, Video, Social Network Data) Velocity Anfallen und Auswerten der Daten in Real Time (Batch, Periodisch, Real Time, Near Real Time) Big Data is less about data that is big than it is about a capacity to search, aggregate, and cross-reference large data sets. (Boyd/Crawford, 2012) Quelle: Picot (2012), McKinsey Global Institute Analysis (2011) 5

6 Gartner Hype Cycle 2013 Produktivitätsplateau 6

7 Big Data und Digitalisierung verändern unsere Welt wie keine andere Entwicklung Digitalisierung ist der wichtigste Trend. Große Innovationen haben wir in den letzten 40 Jahren (fast nur) in der ITund Computer-Industrie erlebt. 7

8 Die digitale Revolution einige Eckdaten 90 Prozent der in der Welt verfügbaren Daten sind in den letzten zwei Jahren entstanden. Internet der Dinge: Weltweit werden Trillionen von Sensoren miteinander verbunden, jedes animierte und unanimierte Objekt auf der Erde generiert und übermittelt Daten: unsere Häuser, Autos, natürliche und künstliche Umwelt eingeschlossen, sogar unsere Körper. Anthony D. Williams 8

9 Am ersten Tag im Leben eines Babys werden 70 Mal mehr Daten generiert, als in der Library of Congress vorhanden sind Rick Somlan/Paul Butler

10 Eine Person verarbeitet heute an einem Tag mehr Daten, als eine Person im 15. Jahrhundert in ihrem ganzen Leben. Rick Somlan/Paul Butler

11 Was ist das? Rick Somlan/Paul Butler

12 Facebooks sozialer Graph, eine Karte menschlicher Freundschaften Rick Somlan/Paul Butler

13 Facebooks sozialer Graph, eine Karte menschlicher Freundschaften Rick Somlan/Paul Butler

14 Was ist das? Rick Somlan/Paul Butler

15 Konsummuster Pizza: Pizza-Zustellung an einem Freitagabend in New York City, GPS Tracking Devices der Fahrräder der Kuriere Rick Somlan/Paul Butler

16 Ungefilterte Daten über Twitter und Facebook lösen Massenbewegungen aus, z.b. griechische Proteste, arabischer Frühling, aber auch Stuttgart 21 und open petitions. Rick Somlan/Paul Butler 16

17 Big Data Smart Data Innovationen 17

18 Dimensionen von Big Data Aspekte Rechtliche Dimension Copyright, Privatheit, Zugang Soziale Dimension Nutzerverhalten, gesellschaftlicher Impact Ökonomische Dimension Technologie- Dimension Business Modelle, Benchmarking, Pricing Data Processing, Statistik, Visualisierung Anwendungsdimension Bessere Entscheidungen Quelle: Picot (2012), McKinsey Global Institute Analysis (2011) 18

19 Der Dreiklang für Smart Data Daten sammeln/ besitzen Daten analysieren/ aggregieren Daten nutzen/ Wert generieren Quelle: Picot (2012), McKinsey Global Institute Analysis (2011) 19

20 Der Dreiklang für Smart Data Daten sammeln/ besitzen Daten analysieren/ aggregieren Smart Data Daten nutzen/ Wert generieren Quelle: Picot (2012), McKinsey Global Institute Analysis (2011) 20

21 Big Data Geschäftsmodelle Merkmale Herausforderungen Nutzenversprechen Wertschöpfungsarchitektur Erlösmodell z.b. -Zielgenaue Kundenansprache -Verbesserte Kapazitätsauslastung -Erkennen und Lösen von (Kunden)problemen in Echtzeit Partnerschaften mit Dritten M&A Kompetenzaufbau durch R&D Cross-Industrie Partnerschaften Mehrverkäufe (direkte Erlöse) Steigerung Qualität und Kundenbindung (indirekte Erlöse) Verbesserte Analysemöglichkeiten Einsparungspotenziale Interessante Geschäftsfelder entstehen in der Verbindung von realer und virtueller Welt Quelle: Picot (2012), McKinsey Global Institute Analysis (2011) 22

22 Big Data Smart Data Innovationen 23

23 Alle Branchen sind von der Digitalisierung betroffen Energie Produktion Sicherheit Internetsicherheit Medien Landwirtschaft Einkaufen Logistik Medizin Verbrechensbekämpfung Rechtsprechung Universitäten Gesundheit Versorgung Versicherungen Politische Arbeit B2B Mobilität 24

24 Was glauben Sie? Welche Industrie wird die Digitalisierung als nächstes transformieren?

25 Google als Wettbewerber der Automobilindustrie? km ist Google schon unfallfrei gefahren. Drei US Staaten haben Gesetze erlassen, die autonomes Fahren ermöglichen: Florida, Kalifornien, Nevada. US-Patent erteilt. Das fahrerlose Auto ist der Gesetzeslage weit voraus. Die größte Innovation seit Erfindung des Automobils

26 Was glauben Sie, ist das?

27 ChefJetPro - ein Küchen-3D-Drucker

28 In der Küche der Zukunft wird das Essen gedruckt

29 Innovationen in Arbeitsorganisation und Zusammenarbeit ( Flexicurity ) New Work Stärkere Teilhabe, Selbststeuerung & Enthierarchisierung Mitarbeiter bestimmen (wählen) Management und besitzen die Firma Organisationen als Mini-Demokratien Freie feste Mitarbeiter Zeitarbeit, begrenzte Projektverträge, Quereinstiege, Auszeiten = Arbeitsmosaik Flexibilisierung und Human Cloud & atmendes Unternehmen (Infosys, IBM) Einige der wichtigsten Innovationen entstehen nicht durch neue Technologien, sondern durch neue Arten, zusammen zu arbeiten und Arbeit zu organisieren - Tom Malone, MIT 2014/02/27 31

30 Vielen Dank. Fragen? Kommentare? Prof. Dr. Isabell Welpe Kontakt: Univ.- Lehrstuhl für Strategie und Organisation TUM School of Management Technische Universität München Leopoldstrasse 139 D München (Germany) Tel. ++49/89/ Fax ++49/89/

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