Business Intelligence. Mögliche Auswirkungen auf das Geschäftsmodell der Tesla, Inc.

Inhalt

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Anlagenverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit

2. Theoretische Grundlagen
2.1 Definition Geschäftsmodell
2.2 Die Business Model Canvas nach Osterwalder und Pigneur
2.3 Business Intelligence
2.3.1 Historische Entwicklung
2.3.2 Definition
2.3.3 Business Intelligence-Konzepte
2.4 Zusammenfassung theoretischer Grundlagen

3. Methodik
3.1 Vorstellung des Unternehmens
3.2 Das Geschäftsmodell der Tesla, I nc.
3.3 Auswirkungen auf das Geschäftsmodell

4. Diskussion der Ergebnisse

5. Fazit und Ausblick

Anlagen

Anlage 1: Business Model Canvas Tesla Inc. (Eigene Darstellung)

Literatur- und Quellenverzeichnis

Literaturquellen

Abkürzungsverzeichnis

Im Alltag geläufige Abkürzungen wie „z.B.“, „ggf.“, „etc.“ oder „usw.“ sind ohne Erläute­rung anwendbar, ebenso folgende auf die Literatur bezogene Abkürzungen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: The Business Model Canvas

Abbildung 2: Ebenen eines ganzheitlichen BI-Verständnisses

Abbildung 3: OLAP-Cube

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Dimensionen und Elemente eines Geschäftsmodells

Anlagenverzeichnis

Anlage 1: Business Model Canvas Tesla, In c.

1. Einleitung

1.1 Problemstellung

Digitalisierung, Big Data, Künstliche Intelligenz - all diese Begriffe sind in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Das Management muss immer schneller auf datenba­sierte Informationen zurückgreifen können, um frühzeitig Entscheidungen treffen zu kön­nen. Dafür müssen die Daten zunächst verarbeitet, aggregiert und analysiert werden, damit sie einen Mehrwert schaffen. Hierfür bietet sich der Einsatz von Business Intelli­gence - kurz BI - an, womit große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeitet werden kön­nen und tagesaktuelle Informationen verfügbar gemacht werden. Unternehmen können dadurch Wettbewerbsvorteile erlangen, kurzfristig agieren und datenbasiert strategische Entscheidungen treffen. Um darüber hinaus in einer dynamischen Welt langfristig beste­hen zu können, sind Unternehmen gefordert, ihr Geschäftsmodell an den Wandel anzu­passen. Der Einsatz verschiedener Werkzeuge und Konzepte stellt sich in diesem Zu­sammenhang als vorteilhaft heraus, um Verbesserungspotenziale zu erkennen und so­mit das Geschäftsmodell anzupassen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.

1.2 Zielsetzung

Das Ziel der vorliegenden Ausarbeitung liegt in der Untersuchung des Geschäftsmodells der Tesla, Inc. anhand der Business Model Canvas und prüft mögliche Auswirkungen auf das dargestellte Geschäftsmodell durch den Einsatz verschiedener BI-Konzepte. Da­für werden Verbesserungspotenziale einzelner Geschäftsbausteine eruiert. Um die Ana­lyse der Auswirkungen von BI auf das Geschäftsmodell zu erleichtern, werden fünf Hy­pothesen aufgestellt. Dafür wird insbesondere auf die identifizierten Verbesserungspo­tenziale eingegangen sowie Bezug auf die vorgestellten BI-Konzepte genommen.

1.3 Aufbau der Arbeit

Nachdem die Problemstellung, die Zielsetzung und der Aufbau dieser Arbeit im ersten Kapitel definiert wurden, folgen die theoretischen Grundlagen in Kapitel zwei. Für das weitere Verständnis werden die Begriffe „Geschäftsmodell“ und „Business Model Can- vas“ definiert. Anschließend folgt die Definition von „Business Intelligence“ sowie die Vorstellung verschiedener BI-Konzepte, welche im Anschluss Anwendung finden. Kapi­tel drei beginnt mit der Vorstellung des zu analysierenden Unternehmens, die Tesla, Inc.. Weiterhin wird das Geschäftsmodell der Tesla, Inc. unter Anwendung der Business Mo­del Canvas nach Osterwalder und Pigneur beschrieben. Auf dieser Basis und anhand relevanter wissenschaftlicher Literatur werden fünf Hypothesen aufgestellt, welche Aus­wirkungen der Einsatz von Business Intelligence auf das Geschäftsmodell haben kann. Die Ergebnisse werden in Kapitel fünf diskutiert und kritisch reflektiert. Die Arbeit schließt mit dem sechsten Kapitel und dem darin enthaltenen Fazit ab.

2. Theoretische Grundlagen

2.1 Definition Geschäftsmodell

Mit „Geschäftsmodell“ ist oftmals lediglich die Logik des Unternehmens gemeint und nicht die tatsächliche Bedeutung des Begriffes. Sowohl in der Theorie als auch in der Praxis wurden zahlreiche Definitionen implementiert, jedoch gibt es keine einheitliche und allgemein gültige Begriffserläuterung darüber, was ein Geschäftsmodell im eigentli­chen Sinne ist.

In den 1990er-Jahren beschäftigten sich Unternehmen intensiver mit dem Thema Ge­schäftsmodell, was sich insbesondere auf eine Vielzahl von IT-Gründungen zurückfüh­ren lässt.¹ Während sich der Begriff des Geschäftsmodells zunächst nur in der Wirt­schaftsinformatik als visualisierte Gestaltung der Informationssysteme etablierte, fand der Begriff später Einzug in die Organisationstheorie und in das strategische Manage­ment. In diesem Zusammenhang erfolgt eine Implementierung der Strategie in das Ge­schäftsmodell, welches alle Aktivitäten beinhaltet, die für die Positionierung im Wettbe­werb und der Wertschöpfung notwendig sind.² In einer weiteren Betrachtung kann ein Geschäftsmodell auch die realisierte Kernlogik eines Unternehmens repräsentieren.³

Es lässt sich feststellen, dass unter der Vielzahl der in der Literatur vorhandenen Defini­tionen mehrere Charakteristika zu identifizieren sind, die sich überschneiden. Darunter fällt insbesondere die Art und Weise, wie ein Unternehmen für Kunden und Partner einen Nutzen schaffen kann und wie dieser Nutzen als Umsatz in das Unternehmen zurück­fließt. Darüber hinaus spielen die Festigung von Kundenbeziehungen, die Differenzie­rung gegenüber dem Wettbewerb und der Schaffung von Wettbewerbsvorteilen eine große Rolle.⁴ Nach Schallmo (2013) sollte ein Geschäftsmodell nachfolgende Elemente und Dimensionen inkludieren:⁵

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Dimensionen und Elemente eines Geschäftsmodells (Eigene Darstellung)

Osterwalder und Pigneur (2011) definieren in ihrem 2010 veröffentlichtem Handbuch das Geschäftsmodell als „Grundprinzip, nach dem eine Organisation Werte schafft, vermittelt und erfasst.“⁶ Mit der „Business Model Canvas“ (BMC) erstellen sie ein integratives Mo­dell, welches Geschäftsmodelle in simpler Form beschreiben und beeinflussen kann, um daraus neue strategische Alternativen zu generieren.⁷ Im nachfolgenden Kapitel soll das Konzept der Business Model Canvas detaillierter beschrieben werden.

2.2 Die Business Model Canvas nach Osterwalder und Pigneur

Die Business Model Canvas soll Unternehmen insbesondere bei der „Beschreibung, Vi­sualisierung, Bewertung und Veränderung von Geschäftsmodellen“⁸ unterstützen. Das Tool fungiert als Leitlinie für die Entwicklung der Geschäftsidee hin zu einem funktionie­renden Geschäftsmodell.⁹ Um ein Geschäftsmodell beschreiben zu können, legen sich Osterwalder und Pigneur (2011) auf neun Bausteine fest, welche gleichzeitig die vier bedeutendsten Unternehmensbereiche abdecken. Diese vier Bereiche umfassen Kun­den, Infrastruktur, Angebot sowie finanzielle Überlebensfähigkeit.¹⁰ Nachfolgende Abbil­dung soll die BMC visualisieren (Abb. 1):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: The Business Model Canvas (Quelle: Strategyzer AG)

Zentral stehen die Value Propositions (Wertangebote). Dieses Segment beschreibt das Wertversprechen und umfasst sämtliche Dienstleistungen und Produkte, aber auch de­tailliert aufgeführte Attribute.¹¹ Die Wertangebote sollen Kundenbedürfnisse befriedigen und Kundenprobleme lösen.¹² Sämtliche Elemente, die links von den Value Propositions stehen, bilden die interne Sicht des Geschäftsmodells ab und analysieren die Voraus­setzungen, um überhaupt ein Wertangebot herzustellen und anzubieten. Die Felder rechts der Value Propositions umfassen die externe Sicht des Unternehmens und be­trachten somit die Marktsicht.¹³ Neben den bereits beschriebenen Value Propositions finden sich weitere acht Elemente in der BMC. Die Customer Segments (Kundenseg­mente) nehmen eine Schlüsselposition ein. Ohne Kunden kann ein Geschäftsmodell nicht funktionieren. Das Element identifiziert wichtige Kundengruppen, legt die Marktori­entierung fest und definiert letztendlich die zu bedienende Zielgruppe.¹⁴ Über verschie­dene Channels (Kanäle) hat ein Unternehmen die Möglichkeit, mit den ausgewählten Kundensegmenten in Kontakt zu treten, um das Wertangebot zu präsentieren. Unter­nehmen können für diesen Zweck Kommunikations-, Distributions- und Verkaufskanäle einsetzen und dadurch Schnittstellen zum Kunden schaffen.¹⁵ Über diese Schnittstellen entstehen Customer Relationships (Kundenbeziehungen). Hierbei muss klargestellt wer­den, welche Erwartungen der Kunde an das Unternehmen hat und welche Form von Beziehung gewünscht ist. Die Revenue Streams (Einnahmequellen) resultieren aus den erfolgreichen Wertangeboten und beinhalten die erzielten Einnahmen mit einem festge­legten Kundensegment. Für dieses Element ist es notwendig, mögliche Strategien einer sinnvollen Finanzstruktur zu erarbeiten, um auf dieser Basis ermitteln zu können, für welche Leistung der Kunde wie viel Geld ausgeben möchte.¹⁶ Das Element der Key Re­sources (Schlüsselressourcen) strukturiert die notwendigen Ressourcen für das erfolg­reiche Funktionieren der zuvor definierten Geschäftsidee. Benötigte Ressourcen könn­ten dabei physischer, immaterieller, personeller und finanzieller Art entsprechen. Die Key Activities (Schlüsselaktivitäten) umfassen besondere Aktivitäten, die zum Erfolg des Unternehmens beitragen. Sie beinhalten all jene Mittel und Aktivitäten, „die ein Unter­nehmen tun muss, damit sein Geschäftsmodell funktioniert.“¹⁷ Mit den Key Partners (Schlüsselpartner) können gewisse Aktivitäten ausgelagert werden und ein Teil der Res­sourcen außerhalb des Unternehmens beschafft werden.¹⁸ Zuletzt bilden die Cost Struc­tures (Kostenstrukturen) einen zwingend notenwendigen Part der BMC. Dieses Feld soll die entstehenden Kosten durch Schlüsselpartner, -aktivitäten und -ressourcen analysie­ren und diese um weitere mögliche Kosten ergänzen.¹⁹ Hierbei kann meist zwischen zwei Kostenstrukturen unterschieden werden, nämlich kostenorientiert oder wertorien­tiert. Während kostenorientierte Geschäftsmodelle die Minimierung sämtlicher Kosten anstreben, fokussieren sich wertorientierte Geschäftsmodelle auf die Wertschöpfung und erstklassige Wertangebote.²⁰

Die Business Model Canvas kann als (strategisches) Konzept Unternehmen dabei un­terstützen, bereits bestehende Geschäftsmodelle zu beschreiben oder neue Geschäfts­modelle zu entwickeln. Durch die Visualisierung und eine strukturierte Darstellung bietet die BMC eine ansprechende Grundlage, um ein wirksames Storytelling bei Stakeholdern zu erzielen. Außerdem hilft die BMC in leicht verständlicher Weise, Stärken und Schwä­chen aufzudecken und somit den Wandel eines Geschäftsmodells zu begleiten. Den­noch müssen neben den genannten Vorteilen auch mögliche Nachteile berücksichtigt werden. Obwohl die BMC scheinbar leicht zu füllen und zu bearbeiten ist, erscheint eine professionelle Unterstützung in der Methodik teilweise sinnvoll. Darüber hinaus ist das ausgewählte Team entscheidend für den Erfolg oder Misserfolg des Konzepts. Die Teamgröße sollte bestenfalls vier bis sechs Personen umfassen, um einen konstruktiven und anregenden Ideenaustausch zu gewährleisten. Dies steht auch im Zusammenhang mit dem Faktor Zeit. Ein gutes Zeitmanagement ist Voraussetzung für die Erreichung des Ziels, welches im Voraus definiert wurde.²¹

2.3 Business Intelligence

Im nachfolgenden Abschnitt wird zunächst die historische Entwicklung von Business In­telligence aufgezeigt und anschließend der Begriff „Business Intelligence“ definiert. Da­raufhin werden ausgewählte BI-Konzepte vorgestellt.

2.3.1 Historische Entwicklung

Unternehmen stützen sich seit Jahrzehnten auf Informationstechnik, welche sich über die Jahre hinweg stets weiterentwickelt. Aus diesem Grund lässt sich der Beginn von Business Intelligence (BI) nicht genau definieren.

In der Literatur finden sich die Anfänge von Business Intelligence in den 1960er-Jahren wieder, und zwar in Form von kommerziell genutzten, elektronischen Daten. Diese ers­ten Versuche sollten für das Management unterstützend wirken und Entscheidungen mit Hilfe von Informationssystemen erleichtern.²² Zum direkten Einsatz in Planung und Kon­trolle sollten damals die „Management Information Systems“ (MIS) kommen, welche je­doch die hohen Erwartungen hinsichtlich ihrer technischen Umsetzbarkeit nicht erfüllen konnten.²³ Das in den 1980er-Jahren entstandene Konglomerat aus aufgabenorientieren und anwenderspezifischen Einzelsystemen konnte sich als „Management Support Sys­tems“ (MSS) immer mehr etablieren.²⁴ MSS bilden nach Gluchowski et al. (2008) „alle DV-Anwendungssysteme [ab], die das Management [...] bei ihren vielfältigen Aufgaben unterstützen.“²⁵ Sie umfassen die komplette Kommunikations- und Informationstechno­logie und finden insbesondere in der Wissenschaft trotz ständiger Entwicklungen noch eine begriffliche Verwendung.²⁶ Erst in den 90er-Jahren wird in der Literatur von „Busi­ness Intelligence“ gesprochen. Die Gartner Group, ein amerikanisches Forschungs- und Beratungsunternehmen, war federführend an der Entwicklung des Begriffes beteiligt. In einer Publikation aus dem Jahr 1996 wird der Begriff „Business Intelligence“ als Samm­lung von unterstützenden Tools definiert, welche Informationen aus vorhandenen Daten ziehen sollen.²⁷ Heutzutage gelten BI-Lösungen als „innovative IT-Lösungen zur Unter­nehmenssteuerung und -planung“.²⁸

2.3.2 Definition

Stand heute gibt es keine allgemein gültige Definition des Begriffes „Business Intelli­gence“. Die wörtliche Übersetzung „Unternehmensintelligenz“ ist ungeeignet, da die Wissenschaft bereits an einer einheitlichen Definition für „Intelligenz“ scheitert. Weiterhin soll „Intelligence“ in diesem Zusammenhang Informationen in Wissen umwandeln und ist somit nicht mit Intelligenz im eigentlichen Sinne zu übersetzen.²⁹ Business Intelli­gence umfasst sämtliche Aktivitäten, „die der Integration, der qualitativen Verbesserung, der T ransformation und der statistischen Analyse der operativen und externen Daten [...] dienen“.³⁰ Ziel dieser Aktivitäten ist es, durch diese Daten Informationen und insbeson­dere Wissen zu erzeugen, welches innerhalb eines festgelegten Rahmens vorgegeben wird.³¹ Die Autoren Müller und Lenz (2013) kritisieren die oftmals von Informatikern ver­fasste Fachliteratur zu Business Intelligence. Sie sind der Meinung, dass Daten haupt­sächlich im betriebswirtschaftlichen Bereich ausgewertet werden, dieser aber in der Li­teratur kaum berücksichtigt wird. Aus diesem Grund entwickelten sie eine Formel, wel­che die Zusammensetzung von Business Intelligence verdeutlichen soll:

„Business Intelligence = 50% Betriebswirtschaft/Operations Research + 25% Data Mi- ning/Statistik + 25% Data Warehousing“³²

Business Intelligence beinhaltet das Sammeln von Geschäftsdaten sowie die Auswer­tung und Darstellung dieser Daten. Um diese großen Datenmengen verarbeiten und aussagekräftige Informationen ermitteln zu können, ist die Datenerfassung nur durch technologische Unterstützung und automatisierte Prozesse zu bewältigen.³³ Transpa­rent gemachte Daten, die aus heterogenen Datenquellen stammen können, dienen der Führungsebene als Entscheidungshilfe und bilden somit einen wichtigen Bestandteil in der Unternehmenssteuerung.³⁴ Dabei umfasst Business Intelligence nicht nur die Infor­mationsversorgung des Managements, sondern kann in allen Unternehmensbereichen eingesetzt werden.

Anhand der Vielzahl von Definitionen identifizieren die deutschen Wirtschaftsinformati­ker Gluchowski und Chamoni (2016) vier BI-Ebenen, die nachfolgend abgebildet sind:^{35 36}

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Ebenen eines ganzheitlichen BI-Verständnisses (Quelle: Schieder (2014) in Gluch- owski/Chamoni (2016), S. 24)

Die Reihenfolge der genannten Ebenen stellt ebenso eine Form von Hierarchie dar. So muss zunächst eine Personengruppe innerhalb der Organisation definiert werden, die für die Planung und Umsetzung der BI-Prozesse zuständig ist (institutionelles Verständ­nis). Erst dann kann ein prozessuales Verständnis in Form von der Erstellung geschäfts­relevanter Informationen sowie Ermittlung notwendiger Aktionen geschaffen werden. Das resultative BI-Verständnis fokussiert sich auf die Ergebnisse des vorherigen Pro­zesses und verfolgt das Ziel, den Entscheidungsträgern durch Berichte und Analysen ein besseres Verständnis zu vermitteln. Durch den Einsatz mehrerer Technologien, Kon­zepte und Systeme soll anschließend eine Vielzahl von verschiedenen Unternehmens­daten aggregiert und untersucht werden, um daraus wichtige Informationen zu gewinnen und diese anschließend aufzubereiten.36

Zusammenfassend lassen sich unter der Begrifflichkeit „Business Intelligence“ verschie­dene Konzepte und Technologien definieren, die zur Unterstützung der Entscheidungs- findung genutzt werden, indem unternehmensinterne und externe Daten gesammelt, ag­gregiert und aufbereitet werden. Die Zielsetzung ist dabei, die aufbereiteten Daten und Informationen zu weiteren Planungs-, Analyse- und Steuerungszwecken zu nutzen.³⁷

2.3.3 Business Intelligence-Konzepte

In diesem Kapitel sollen verschiedene Konzepte und Instrumente vorgestellt werden, die im Zusammenhang mit BI zum Einsatz kommen. Der Fokus soll in dieser Arbeit auf fol­genden Konzepten liegen: Self-Service BI, OLAP, Process Mining, Predictive Analytics und KPI-Dashboards.

Self-Service BI

In Bezug auf Business Intelligence ist der Begriff „Self-Service“ selbsterklärend. Der An­wender soll selbständig (engl. „self“) in der Lage sein, das BI-Tool für seine Zwecke zu nutzen und Aufgaben (engl. „service“) in eigener Verantwortung zu bearbeiten. Durch Self-Service BI soll der Nutzer weniger abhängig von der IT sein, einfachen Zugriff auf Quelldaten für Reportings erhalten, eine verbesserte Datenanalysefunktion nutzen kön­nen, schneller über Applikationen und Cloud Computing verfügen und eine einfache, kollaborative Endoberfläche genießen.³⁸ Ziel ist es, dadurch wichtige Ressourcen und Zeit einzusparen. Dafür ist der Einsatz von übersichtlichen und funktionalen Tools not­wendig, mit denen sich der Anwender ohne tiefergehende IT-Kenntnisse eigene Analy­sen und Auswertungen aus den vorhandenen Daten zusammenstellen kann.³⁹ Es muss stets darauf geachtet werden, dass die Datenbasis transparent ist und die Resultate nachvollziehbar sind, sodass der Empfänger der Information eben diese auch versteht. Hierbei spielen insbesondere die Visualisierung der Daten und deren Präsentation eine große Rolle.⁴⁰

[...]

---

¹ Vgl. Ahrend (2016). S. 8

² Vgl. Ahrend (2016). S. 9

³ Vgl. Ahrend (2016). S. 9

⁴ Vgl. Schallmo (2013). S. 16

⁵ Vgl. Schallmo (2013). S. 16

⁶ Osterwalder/Pigneur (2011). S. 18

⁷ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 19

⁸ Osterwalder/Pigneur (2011). S. 16

⁹ Vgl. Lukas in Grote (2018). S. 147

¹⁰ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 19

¹¹ Vgl. Lukas in Grote (2018). S. 147

¹² Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 20

¹³ Vgl. Lukas in Grote (2018) S. 147

¹⁴ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 24

¹⁵ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 20

¹⁶ Vgl. Lukas in Grote (2018). S. 149

¹⁷ Osterwalder/Pigneur (2011). S. 40

¹⁸ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 21

¹⁹ Vgl. Lukas in Grote (2018). S. 150

²⁰ Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011). S. 45

²¹ Vgl. Lukas in Grote (2018). S. 154

²² Vgl. Kemper et al. (2010) S. 1

²³ Vgl. Gluchowski et al. (2008) S. 57

²⁴ Vgl. Kemper et al. (2010) S. 1

²⁵ Gluchowski et al. (2008) S. 15

²⁶ Vgl. Kemper et al. (2010) S. 1-2

²⁷ Vgl. Gartner Group (1996) in Kemper et al. (2010) S. 2

²⁸ Gluchowski et al. (2008) S. 89

²⁹ Vgl. Hanning (2008), S. 77 in Schön (2018) S. 405

³⁰ Müller/Lenz (2013) S. 3

³¹ Vgl. Müller/Lenz (2013) S. 3

³² Müller/Lenz (2013) S. V

³³ Vgl. Bashiri et al. (2010) S. 147

³⁴ Vgl. Bashiri et al. (2010) S. 148

³⁵ Vgl. Gluchowski/Chamoni (2016) S. 24

³⁶ Vgl. Gluchowski/Chamoni (2016) S. 23

³⁷ Vgl. Gluchowski et al. (2008) S. 93

³⁸ Vgl. Imhoff/White (2011) S. 5

³⁹ Vgl. Luber/Litzel (2017).

⁴⁰ Vgl. Imhoff/White (2011) S. 6