Publikationen

Institutionalizing Analytic Data Sharing in SME Ecosystems – A Role-Based Perspective (2022)

Wissenschaftlicher Konferenzbereitrag

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.

Den Wandel finanzieren: Potenziale im Firmenkundengeschäft (2021)

Zeitschriftenbeitrag

Cooperative Approaches to Data Sharing and Analysis for Industrial Internet of Things Ecosystems (2021)

Wissenschaftlicher Journalbeitrag

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 (2021)

Zeitschriftenbeitrag

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

Ansätze der Datenbewertung und Bepreisung datenbasierter Leistungen in interorganisationalen Kooperationen (2021)

Zeitschriftenbeitrag

Gestaltung eines methodischen Vorgehens bei der Auswahl eines konzeptionellen Ansatzes zur Befähigung kooperativer Wertschöpfung (2021)

Wissenschaftlicher Konferenzbeitrag

Das Internet der Dinge ermöglicht eine zunehmend dezentrale Erhebung digitaler Daten und bildet damit die Grundlage für neue Wertschöpfung mittels datengetriebener Services. Dabei erfolgt die Erhebung, Speicherung und Verwertung der Daten zunehmend weniger nur bei einem einzelnen Unternehmen; stattdessen finden sich unterschiedliche Akteure in IoT-Ökosystemen zusammen, um gemeinsam an digitaler Wertschöpfung zu partizipieren. In der Literatur werden unterschiedliche Ausgestaltungen digitaler Plattformen diskutiert, um kooperative Wertschöpfung in IoT-Ökosystemen zu befähigen. In der Praxis ist jedoch zu beobachten, dass solche gemeinschaftlichen Vorhaben oftmals scheitern, z.B. aufgrund von Vorbehalten gegenüber technischen Lösungen oder Angst vor Know-How-Verlust. In dem vorliegenden Beitrag werden relevante Konzepte identifiziert, um kooperative Wertschöpfung in IoTÖkosystemen beschreiben zu können und in einem konzeptionellen Forschungsrahmen verdichtet. Zudem werden die bisherigen Aktivitäten und Erkenntnisse in einem weiterführenden Forschungsvorhaben verortet, das der Frage nachgeht, wie eine Methode zur Auswahl konzeptioneller Lösungen zur Gestaltung kooperativer Wertschöpfung in mittelständisch geprägten IoT-Ökosystemen aussehen kann. Zuletzt werden weitere geplante Aktivitäten erläutert.

Establishing Governance Structures for Analytics-Driven Interorganizational Data Sharing Networks – Designing a Framework Based on a Qualitative Study (2021)

Wissenschaftlicher Konferenzbeitrag

The concept of interorganizational Data Sharing in analytical applications has various benefits, especially for small and medium-sized enterprises. With the access to a broader data base, a higher data generation rate and the possible utilization of new types of data from other organizations, analytical models can be improved and new services can be implemented. However, sharing data with other organizations comes with risks and challenges. To tackle these, this work proposes an interorganizational data sharing governance framework that contains core objectives and shows organizational as well as technical fields of action that should be considered during an establishing phase of a data collaboration. To this end, a structured literature review was conducted, showing relevant research around data sharing and governance in the context of business intelligence and analytics. After that, a qualitative study – consisting of an interview series with representatives of data sharing initiatives – was conducted. With the results, a framework for analytics-driven data sharing was constructed, which was then evaluated through two workshops with domain experts.

Genossenschaften als rechtlicher Rahmen für IoT-Ökosysteme – Datengenossenschaften (2021)

Zeitschriftenbeitrag

Datengenossenschaften – Eine Chance für den Mittelstand (2020)

Zeitschriftenbeitrag

Arbeitsbericht Datengenossenschaft (2020)

Arbeitsbericht

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