Das Ziel dieser Arbeit ist zum einen, einen weitreichenden Einblick rund um das Thema Open Data zu geben und zum anderen ein hilfreiches Instrument zum Einsatz in der Kundenakquise des Software-Startups ‚One Logic‘ zu entwickeln. In Unternehmen werden derzeit hauptsächlich Daten verwendet, die innerhalb der eigenen Organisation gewonnen werden. Öffentlich zugängliche Datensätze werden nur sporadisch oder viel zu selten in die Wertschöpfungskette aufgenommen. Da das Gebiet um offene Daten noch recht neu und speziell der Mehrwert, welcher durch die Verwendung von Open Data erzeugt werden kann, zu wenig erforscht ist, soll die Anfertigung eines Analyserahmens genauere Einblicke zu Anforderungen an die Daten und möglichen Mehrwerten für Betriebe geben. Verschiedene Aspekte des Business Value durch Open Data (BVdOD) werden genauer untersucht und verständlich dargestellt. Ferner bringen eindeutige Begriffsbestimmungen zu Open Data, Big Data und BVdOD Klarheit über die Thematik. Im Zuge dieser Arbeit wird Führungspersonen in Unternehmen bewusst gemacht, welche Möglichkeiten durch Open Data entstehen können.
Der Analyserahmen wird auf Anwendungsfälle von Unternehmen aller Branchen anwendbar sein, wobei das Hauptaugenmerk bei denen liegt, die sich der Kernkompetenz Datenverarbeitung widmen. Mit Hilfe des Schemas soll dem Kunden während der Akquise einfach und anschaulich erläutert werden, welches Potenzial öffentlich zugängliche Datensätze für den Anwendungs-fall seines Unternehmens haben können.
„Daten sind wertvoll.“ Ebenso wie „Informationen gewinnen [sie] immer mehr [an] Bedeutung. So bezeichnet die EU-Kommissarin für die Digitale Agenda, Neelie Kroes, diese als [das] Gold des digitalen Zeitalters, auf deren Basis neue, wertschaffende Inhalte entstehen und deren Vorteile sich auf alle Bereiche der Gesellschaft auswirken.“ Daten sind im digitalen Zeitalter die Schlüsselressourcen für wirtschaftliche, politische und gesellschaftliche Aktivitäten. In nahezu allen Gebieten wissensbasierter Gesellschaften entwickeln sie sich zu einem wesentlichen Rohstoff im heutigen Informationszeitalter. Eine der prägendsten Veränderungen, die dazu beiträgt, ist die Digitalisierung. „The digitization of just about everything […] is one of the most important phenomena of recent years”, beschreiben Brynjolfsson und McAfee die Entwicklung. Im Zuge dieser Erscheinung wird alles, was quantifizierbar, sprich messbar ist, in ein digitales Format übertragen und abgespeichert.
Inhaltsverzeichnis
- Open Data als Ressource im digitalen Zeitalter.
- Wirtschaftliches Potential von Open Data
- Zielsetzung der Arbeit.
- Aufbau und Vorgehensweise..
- Grundlagen zu „Big Open Data“ und „Big Company Value".
- Definition zentraler Begriffe anhand einer Literaturanalyse..
- Abgrenzung von Open Data zu Big Data..
- Arten, Quellen und Anwendungsbereiche von Open Data
- Einsatzbeispiele aus der Praxis....
- Marktanalyse von Open Data-Anbietern .......
- Erstellung eines Analyserahmens zur Einordnung von Anwendungsfällen......
- Vorgehen bei der Entwicklung des Analyserahmens …...\li>
- MECE-Bäume zur Problemstrukturierung.
- Skalenentwicklung und Gewichtung der Indikatoren
- Achsenwertberechnung mit Beschreibung der Extrema
- Entwicklung und Einordnung beispielhafter Anwendungsfälle..
- Evaluierung des Analyserahmens mit Hilfe einer Expertenbefragung ........
- Vorgehen und Durchführung der Befragung.
- Auswertung der Erkenntnisse.
- Kritische Bewertung von Open Data
- Unternehmerische und akademische Relevanz.
- Herausforderungen und Probleme zu Open Data…………..\li>
- Staat, Gesellschaft und Bürger als Gewinner.
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit analysiert das Potential von Open Data im digitalen Zeitalter. Sie untersucht den Zusammenhang zwischen Open Data und dem Business Value von Unternehmen und entwickelt einen Analyserahmen zur Einordnung von Anwendungsfällen.
- Definition von Open Data und Big Data und deren Abgrenzung
- Analyse des wirtschaftlichen Potentials von Open Data
- Entwicklung eines Analyserahmens zur Einordnung von Open Data-Anwendungsfällen
- Evaluierung des Analyserahmens durch eine Expertenbefragung
- Bewertung der Herausforderungen und Chancen von Open Data
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel befasst sich mit dem wirtschaftlichen Potential von Open Data und erläutert die Zielsetzung der Arbeit sowie die gewählte Vorgehensweise. Das zweite Kapitel definiert zentrale Begriffe wie "Big Open Data" und "Big Company Value" und analysiert die Abgrenzung von Open Data zu Big Data. Es werden Arten, Quellen und Anwendungsbereiche von Open Data vorgestellt, sowie Einsatzbeispiele aus der Praxis und eine Marktanalyse von Open Data-Anbietern präsentiert.
Kapitel drei beschreibt die Entwicklung eines Analyserahmens zur Einordnung von Open Data-Anwendungsfällen. Es werden die Schritte zur Erstellung des Rahmens erläutert, MECE-Bäume zur Problemstrukturierung vorgestellt, sowie die Skalenentwicklung, Gewichtung der Indikatoren und die Achsenwertberechnung mit Beschreibung der Extrema erläutert. Schließlich werden beispielhafte Anwendungsfälle entwickelt und im Rahmen des Analyserahmens eingeordnet.
Kapitel vier evaluiert den Analyserahmen mit Hilfe einer Expertenbefragung. Es werden das Vorgehen und die Durchführung der Befragung beschrieben, sowie die Auswertung der gewonnenen Erkenntnisse. Das fünfte Kapitel befasst sich mit einer kritischen Bewertung von Open Data, wobei die unternehmerische und akademische Relevanz, die Herausforderungen und Probleme sowie die Chancen für Staat, Gesellschaft und Bürger im Fokus stehen.
Schlüsselwörter
Open Data, Big Data, Business Value, Analyserahmen, Anwendungsfälle, Expertenbefragung, Herausforderungen, Chancen, Digitalisierung, Informationstechnologie, Wirtschaftsinformatik.
- Arbeit zitieren
- Michael Aringer (Autor:in), 2015, Von Big Open Data zu Big Company Value, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/341095
