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Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu sammeln und in bare Münze zu verwandeln. Die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten lässt zwar einerseits „den Rubel rollen“ und kann zudem hilfreich sein bei der Unterstützung der Behörden im Rahmen der Verbrechensbekämpfung, kann aber andererseits für den Einzelnen mehr von Schaden als von Nutzen sein – zumal er oder sie häufig keinerlei Kontrolle über das jeweilige Maß an gewahrter Privatsphäre hat, oft in völliger Unkenntnis über die Weiterverarbeitung und ggf. -veräußerung der Datenbestände gehalten und selten an dem aus seinen oder ihren Daten erwirtschafteten Gewinn beteiligt wird. Eine gesetzliche Regelung, mittels derer die Interessen beider Seiten berücksichtigt werden, ist bisher nicht in Sicht.
Time to subscribe?
(2019)
Das lange schon übliche Abonnement von Zeitungen und Zeitschriften ist als Geschäftsmodell auch aus der heutigen Medienbranche nicht wegzudenken – auch wenn ein immer größerer Anteil der Artikel dem Kunden digital zur Verfügung gestellt wird, so bleibt das Prinzip weiterhin dasselbe: Eine vom Kunden im Vorfeld erbrachte, kontinuierliche Zahlung sichert das Einkommen und die Planungssicherheit des Anbieters, gibt dem Kunden bei ungenügender
Qualität die Möglichkeit der Kündigung und garantiert ansonsten eine bequeme Zustellung des Produkts. Auch wenn die Grundzüge des Geschäftsmodells, eine kontinuierlich erbrachte Leistung gegen kontinuierliche Zahlungen, unverändert bleiben, so werden Abonnements heute durch Möglichkeiten moderner Technologien gänzlich neu erfunden.
Das Abonnement-Prinzip, auch Subscription genannt, besteht heute in vielen weiteren Branchen und ist in seiner Ursprungsform um ein Vielfaches weiterentwickelt und mithilfe aktueller, technischer Möglichkeiten verfeinert worden. Im B2C-Alltag begegnen uns mittlerweile täglich Subscription-Modelle: , z. B. bei Spotify, Netflix oder auch mit dem Abo im Fitnessstudio. Kunden wollen dieses Modell, obwohl damit wiederkehrende, regelmäßige Ausgaben verbunden sind und es finanziell also mit einer psychologisch unangenehmeren Erfahrung verknüpft ist als Einmalzahlungen.
Personal user data is collected and processed at large scale by a handful of big providers of Internet services. This is detrimental to users, who often do not understand the privacy implications of this data collection, as well as to small parties interested in gaining insights from this data pool, e.g., research groups or small and middle-sized enterprises. To remedy this situation, we propose a transparent and user-controlled data market in which users can directly and consensually share their personal data with interested parties for monetary compensation. We define a simple model for such an ecosystem and identify pressing challenges arising within this model with respect to the user and data processor demands, legal obligations, and technological limits. We propose myneData as a conceptual architecture for a trusted online platform to overcome these challenges. Our work provides an initial investigation of the resulting myneData ecosystem as a foundation to subsequently realize our envisioned data market via the myneData platform.
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.
Eines der grundlegenden Geschäftsmodelle im Umfeld der digitalen Technologien stellt eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre von Kunden dar: die Monetarisierung sensitiver Daten, ermöglicht durch das Sammeln und die Speicherung von Nutzerdaten. Unternehmen haben verschiedene Anwendungsfelder für die Verwendung von personenbezogenen Daten identifiziert, sei es die Berechnung von Absatzmärkten, die Prognose von Kundenverhalten oder das individuelle Pricing eines Produkts. Gleichzeitig sind sich Kunden zwar bewusst darüber, dass ihre privaten Daten gespeichert und verwertet werden, sie wissen jedoch überraschend wenig über die Art der Daten und den Umfang, in welchem die Verwertung stattfindet. Zentraler Bestandteil des geplanten Forschungsprojekts myneData ist ein Datencockpit, das Unternehmen und Kunden hilft, den vorliegenden Zielkonflikt zwischen der Nutzbarkeit von Daten und den Privatsphäreanforderungen zu überwinden und einen völlig neuen Gestaltungsspielraum für Technologien und (Daten-)Wirtschaft zu ermöglichen.