Blogbeiträge und Publikationen

Blogbeiträge

Publikationen

Arbeitsbericht Datengenossenschaft

Institutionalizing Analytic Data Sharing in SME Ecosystems – A Role-Based Perspective

There is a variety of reasons that sharing data among Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) carries business potential, particularly for analytical applications. But outside a few niche domains, the number of success stories for data sharing is rather modest. Based on a qualitative study and first experiences from a research project with pilot implementations, we argue that this is mainly due to a lack of an institutionalized governance structure: Founding a separate legal entity for data sharing and analysis can address core concerns regarding sharing valuable data assets. However, this requires a well-calibrated set of defined roles for the in-volved partners. Based on our results we propose a first concept on delineating and mapping out those roles.

Cooperative Approaches to Data Sharing and Analysis for Industrial Internet of Things Ecosystems

The collection and analysis of industrial Internet of Things (IIoT) data offer numerous opportunities for value creation, particularly in manufacturing industries. For small and medium-sized enterprises (SMEs), many of those opportunities are inaccessible without cooperation across enterprise borders and the sharing of data, personnel, finances, and IT resources. In this study, we suggest so-called data cooperatives as a novel approach to such settings. A data cooperative is understood as a legal unit owned by an ecosystem of cooperating SMEs and founded for supporting the members of the cooperative. In a series of 22 interviews, we developed a concept for cooperative IIoT ecosystems that we evaluated in four workshops, and we are currently implementing an IIoT ecosystem for the coolant management of a manufacturing environment. We discuss our findings and compare our approach with alternatives and its suitability for the manufacturing domain.

Datengenossenschaften als Enabler für Analytics & KI

Analytics und Künstliche Intelligenz (KI) sind in vielen Branchen längst zu Säulen nachhaltiger Wettbewerbsfähigkeit geworden. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) tun sich hier oftmals schwer und können der Konkurrenz internationaler Konzerne kaum etwas entgegensetzen. Ein maßgeblicher Grund hierfür ist, dass der Datenbestand von KMUs in Umfang und Reichhaltigkeit beschränkt ist. Ein seit Jahrzehnten immer wieder diskutierter Lösungsansatz könnte das Teilen von Daten in Unternehmensnetzwerken sein – allerdings sind entsprechende Initiativen bisher selten von Erfolg gekrönt. Ein neuer Lösungsansatz sind Datengenossenschaften, die für die Beteiligten einen institutionalisierten Governance-Rahmen sowie einen Vertrauensraum für das Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen schaffen. Wir stellen ein entsprechendes Konzept vor, das im Rahmen eines interdisziplinären und anwendungsorientierten Forschungsprojekts entwickelt wird. Dieses wird speziell für den Austausch von Internet-der-Dinge-Daten (englisch: Internet of Things, IoT) erprobt

Menü