IoT – Ein Wandel von Geschäftsmodellen und Realitäten

Die Welt verändert sich mit der Digitalisierung und mit ihr wandeln sich ökonomische Grundsätze. Statt Pareto gilt Long Tail, «gratis» ist die neue Zauberformel für die Endkunden und die Grossen fressen nicht mehr die Kleinen, sondern die Schnellen die Langsamen.

Die Zukunft ist nicht nur digital, sondern vor allem anders und damit müssen zwangsläufg die Geschäftsmodelle anders sein als in vordigitalen .Zeiten. BusinessStrategie bedeutet primär Business-Innovation, und dies bedingt neue Denkansätze für Unternehmen.

Dieser von einer SwissICT Arbeitsgruppe erarbeitete Praxisleitfaden bietet eine technologie- und branchenneutrale Vorlage für neue, IoT-basierte Geschäftsmodelle. Er adressiert Verwaltungsräte, Change Manager, Geschäftsleitungsmitglieder von Start-ups und KMUs bis zu Grossunternehmen, die

  • IoT zur Strategie machen und damit neue Produkte und Services entwickeln
  • IoT nutzen wollen, um Geschäftsprozesse zu optimieren
  • IoT nutzen wollen, um Produkte zu verbessern (z.B. «digital twins»)
  • IoT nutzen wollen, um Kosten zu senken
  • IoT-Technologien und -Dienstleistungen als Zulieferer anbieten wollen

Die Publikation ist unter  SwissICT/Fachgruppe IoT verfügbar

Chancen antizipieren!

Die strategische, wie auch die operative Führung von Unternehmen sieht sich in zunehmendem Mass mit stärkeren Marktschwankungen konfrontiert. Auf veränderte Bedürfnisse ihrer Kunden müssen sie in kürzester Zeit reagieren. Neue Mitbewerber bedrängen sie mit disruptiven Ansätzen in ihren Kerntätigkeiten. Der Wunsch vieler Entscheidungsträger nach Möglichkeiten kritische Ereignisse oder Entwicklungen rascher erkennen zu können ist somit verständlich. Er zielt jedoch in die falsche Richtung. Um ein Unternehmen bei den Kunden, den Mitarbeitenden und im Markt überlebensfähig zu erhalten gilt es Chancen zu antizipieren.

Business Intelligence hat sich In der Vergangenheit als gutes Mittel zur Begleitung und Unterstützung der Unternehmensführung bewährt. Mit dem Fokus auf die integre und konsistente Haltung der relevanten Unternehmensinformationen in Data Warehouses sind die dafür notwendigen Prozesse, Organisationen und Technologien etabliert worden. Die periodischen Reportings sind definiert und werden geschätzt, wenngleich die Vielfalt oft nicht mehr ganz sinnvoll erscheint. Im Bereich der Analytik liegt der Schwerpunkt weitgehend auf deskriptiven Analysen von historischen Daten. Damit resultieren im besten Fall Hinweise und Aussagen, ob der beabsichtigte Kurs des Unternehmens eingehalten worden ist. Retrospektiv wird so festgestellt, dass die ursprünglich gesteckten Ziele erreicht worden sind, oder eben nicht. In rasch zunehmendem Masse ist dies für eine sorgsame und vorausschauende Unternehmensführung nicht mehr ausreichend.

Kunden interagieren zunehmend vielfältiger mit Unternehmen und Dienstleistungen. Sie nutzen gar gleichzeitig vergleichbare Produkte unterschiedlicher Lieferanten. In ihrem Lebenszyklus wollen sie individueller angesprochen und in Kenntnis ihrer Historie behandelt werden. Dazu müssen mehrere interne, aber neu auch externe Informationsquellen benützt und miteinander verknüpft werden. Bilder und Videos werden wichtig. Somit müssen strukturierte, wie unstrukturierte Daten unterhalten und analysiert werden. Dank Sensortechnik und Internetkommunikation liefern Produkte dem Unternehmen ständig eine Flut an Daten, die es zu verarbeiten gilt. Die Folgerungen aus diesem Aktualitätswissen müssen zeitnah gezogen werden, damit die notwendigen Aktionen rasch eingeleitet und die Kunden bedient werden können.

Der vollständige Artikel ist unter HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik (Springer)  verfügbar

Analytics and Machine Learning – There is No Free Lunch!

Unstructured data are growing exponentially and become the essential data sources for a wide variety of business domains. All these vast amounts of data has little use without sophisticated analytics and deployable prediction models.

Personalized information and offerings are absolutely necessary. Interconnected devices and sensors have to act on a multitude of situations without any human interaction. Machine Learning techniques seems to be the miracle cure for all these tasks. But there is no free lunch to provide a competitive advantage for a company.

The presentation explains how to develop prediction models from historical data, clarifies ingredients of machine learning algorithms and illustrates different areas of application.

See the Slideset of Richmond IT Forum 2016

Co-Creation-Design

Co-Creation-Design ist ein revolutionärer Design-Ansatz bei dem eine Vielzahl von Akteuren sich aktiv an der Gestaltung von Services, Prozessen oder Produkten beteiligt. Es geht über die blosse Partnerschaft mit anderen Unternehmen, die Zusammensetzung von multidisziplinären Teams oder herkömmliche Benutzer Designer Beziehungen hinaus.

Co-Creation ist die gemeinsame Gründung von Werten von Unternehmen mit ihren Kunden. Die Grundlage für Co-Creation liegt in den Bausteinen der Interaktion zwischen Unternehmen und ihren Kunden. Diese Bausteine sind der Dialog, die Herangehensweise, Integrität und Transparenz, aber auch eine gemeinsame Risikoleistung.

Mehr dazu unter European Business Innovation Observatory