Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)
The search result changed since you submitted your search request. Documents might be displayed in a different sort order.
  • search hit 5 of 1676
Back to Result List

Data Science für KMU leicht gemacht

  • Daten werden heute oft auch als das «neue Gold» bezeichnet. Denn die letzten Jahre haben gezeigt, dass Daten die Grundlage erstaunlicher unter- nehmerischer Erfolgsgeschichten sein können. Dabei ist die Arbeit mit Daten nicht grundlegend neu. Vielmehr geht es heute im Vergleich zu früher um nahezu unendlich grossen Mengen an Daten, die im Rahmen nahezu aller denkbaren Prozesse oder Schnittstellen gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden können. Unter anderem beinhaltet dies Maschinendaten, unternehmens- interne Prozesse oder Daten über Kunden und den Markt, welche die Grundlage für lernende Systeme (Künstliche Intelligenz) bilden. Wir können heute davon ausgehen, dass künftig nicht mehr die technische Machbarkeit, sondern die mensch- liche Vorstellungskraft die Grenzen des Möglichen definiert. Bekannt sind vor allem etliche Erfolgsgeschichten von Grossunternehmen, die ihr Geschäft auf Daten aufbauen. Etablierte KMU sind hingegen noch zögerlicher, mit Daten zu arbeiten und diese wertschöpfend einzusetzen. Diese Broschüre geht auf die besondere Situation von KMU im Umgang mit Daten und Data Science ein. Denn auch für KMU kann es lohnend oder sogar zwingend notwendig sein, sich mit dem Thema «Data Science» zu beschäftigen. Daten und Data Science bieten grosse Chancen, sie können aber auch zu einer Bedrohung im Wettbewerb werden. Und, zu lange warten sollten KMU nicht, die Zeit drängt. Denn Geschwindigkeit ist einer der zentralen Wettbewerbsfaktoren im digitalen Zeitalter. Das IBH-Lab KMUdigital unter- stützt KMU dabei, den herausfordernden Weg in eine digitale Zukunft schneller und einfacher zu gehen. Diese Broschüre geht daher insbesondere auf die Rolle von Daten und Data Science für KMU in der Bodenseeregion ein. Sie stellt eine Zusammen- fassung ausgewählter Erkenntnisse und Handlungs- empfehlungen dar, die wir in einem zweijährigen Forschungsprojekt gemeinsam mit 16 Unternehmen aus der Bodenseeregion gewinnen konnten. Die Erkenntnisse sollen KMU bei der Nutzung von Daten anhand von Data Science unterstützen. Dabei ist es kein Ziel, dass KMU zu einem «kleinen Google» werden. Vielmehr braucht es KMU- spezifische Lösungen und Überlegungen, wie mit Daten sinnvoll, zielorientiert und ressourcen- schonend umgegangen werden kann. Wie kann das aussehen? Welche Chancen, Herausforderungen und Lösungen bieten sich KMU vor dem Hinter- grund ihrer besonderen Situation? Was muss dazu im Unternehmen verändert werden? Welche Unterschiede bestehen im Vergleich zu Gross- unternehmen auf diesem Weg? Diese und weitere Fragen stehen im Mittelpunkt des vorliegenden Projektberichts zum Einzelprojekt «Data Science für KMU leicht gemacht» oder kurz «Data Science 4 KMU» bzw. «Data4KMU», welches unter dem Dach des IBH-Labs KMUdigital in den Jahren 2018 bis 2019 durchgeführt wurde. Dazu werden Daten und Data Science aus mehreren Perspektiven betrachtet, die nicht unabhängig voneinander sind: Strategie und Geschäftsmodell, Services und Prozesse, Leadership, HRM und Organisation, Organisationskultur und Ganzheitichkeit, sowie Technologie. Diese Perspektiven greifen wir in den nachfolgenden Kapiteln auf. Die vorliegende Broschüre wäre ohne die wertvolle Unterstützung der Praxispartner des Projektes, des Managements des IBH-Labs KMUdigital sowie ohne die finanzielle Projektförderung durch die Inter- nationale Bodenseehochschule (IBH) und Interreg nicht möglich gewesen. Ihnen allen gilt unser ganz besonderer Dank!

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar
Metadaten
Author:Martin DoblerORCiD, Roman Etschmann, Petra Kugler, Jürg Meierhofer, Sibylle Olbert-Bock, Abdullah Redzepi, Jens Schumacher, Christian Thiel, Rigo Tietz
DOI:https://doi.org/10.25924/opus-3505
Subtitle (German):Data4KMU. Aktuelle Erkenntnisse und Lösungen
Publisher:Internationale Bodenseehochschule Labs
Place of publication:Kreuzlingen
Document Type:Report
Language:German
Year of publication:2020
Contributing Corporation:ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, School of Engineering
Release Date:2020/06/03
Number of pages:152
Organisationseinheit:Forschung / Forschungszentrum Business Informatics
Open Access?:ja
Peer review:wiss. Beitrag, nicht peer-reviewed
Publicationlist:Dobler, Martin
Schumacher, Jens
Licence (German):License LogoUrhG - The Austrian Copyright Act applies - Es gilt das österr. Urheberrechtsgesetz