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Digitalisierung

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Beteiligungsmanagement

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Zusammenfassung

Das Beteiligungsmanagement unterstützt die Akteure der Beteiligungen bei der Analyse, Bewertung und Priorisierung der Potenziale für die Ergänzung der bestehenden Geschäftsmodelle um digitale Lösungen wie auch bezogen auf neue digital-basierte Geschäftsmodelle. Dies kann sich auf konzeptionelle Themen beschränken oder auch gemeinsame Digitalisierungsprojekte umfassen.

Aufgrund der hohen Bedeutung digitaler Technologien und den zugrunde liegenden Daten gewinnt dieses Instrument künftig weiter an Bedeutung für das Beteiligungsmanagement. Der Beteiligungsmanager übernimmt eine neue Rolle, nämlich die des Chief Digital Officers für die Beteiligungen. Dadurch profitieren die Beteiligungen von aktuellen Erfahrungen.

Das Kapitel beschreibt Ansätze für die Bewertung des digitalen Reifegrads einer Beteiligung, für die Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie sowie von digitalen Geschäftsmodellen.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. EU-Kommission (2018).

  2. 2.

    Vgl. Hagiu und Wright (2015).

  3. 3.

    Vgl. Boudreau und Hagiu (2008); Manner et al. (2013).

  4. 4.

    Vgl. Newman (2017), dotSource (2017), S. 7.

  5. 5.

    Vgl. die Marktübersicht zu IoT Plattformen unter Krause et al. (2017).

  6. 6.

    Die LoRaWAN Technik ist eine von verschiedenen Low Power Wide Area Networks. Sie eint der geringe Energieverbrauch, um so über mehrere Jahre ohne externe Stromversorgung arbeiten zu können. Dazu zählen auch Techniken wie LTE Narrow Band IoT und Sigfox. Vgl. https://lora-alliance.org, https://iot.telekom.com, https://www.sigfox.com.

  7. 7.

    Vgl. Bremmer (2018).

  8. 8.

    Weitere Anwendungsbeispiele finden sich z. B. unter https://www.anothermonday.com oder für einfache Routinen https://flow.microsoft.com/de.

  9. 9.

    Vgl. https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle.

  10. 10.

    Vgl. http://www.deutschlandtest.de/digitalerwandel.

  11. 11.

    Vgl. http://digitalq-deutschland.de.

  12. 12.

    Vgl. Vgl. Peyman et al. (2014).

  13. 13.

    Mazzone (2014), S. 8.

  14. 14.

    Miles und Snow (1984), S. 11.

  15. 15.

    Vgl. z. B. BMWI (2016); HMWVL (2016).

  16. 16.

    Der Einsatz von maschinellem Lernen (insb. mit neuronalen Netzen) wird auch als künstliche Intelligenz bezeichnet. Vgl. Beispiele bei KI Bundesverband e.V. (2018). Ein fast metaphysisches Beispiel für die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz ist die Programmierung von Computersoftware durch einen Computer. Vgl. Bichsel et al. (2016), die Beispielprogramme JS Nice und APK Deguard und das Start-up Deepcode unter https://www.deepcode.ai.

  17. 17.

    Vgl. http://cdoclub.com.

  18. 18.

    Vgl. Bharadwaj und Sambamurthy (2005), S. 5 ff.

  19. 19.

    Ziffer 2121272 Norm ISO/IEC 2385: (2015).

  20. 20.

    Vgl. Norm DIN 44300 (1985).

  21. 21.

    Ziffer 2121271 Norm ISO/IEC 2385: (2015).

  22. 22.

    Vgl. z. B. Fraunhofer-Gesellschaft (2011).

  23. 23.

    Vgl. Borkhataria (2017).

  24. 24.

    Vgl. The Economist (2017); Schreieck et al. (2016).

  25. 25.

    Vgl. die Mitteilung der Kommission an das Europäische Parlament, den Rat, den Europäischen Wirtschafts- und Sozialausschuss und den Ausschuss der Regionen „Aufbau einer europäischen Datenwirtschaft“ vom 10.01.2017, COM (2017) 9 final.

  26. 26.

    Vgl. https://www.fiware.org. Darüber hinaus sind auch die Ansätze der von der Fraunhofer Gesellschaft initiierten International Data Spaces und die Darmstädter Datenplattform interessant. Vgl. https://www.internationaldataspaces.org; https://www.digitalstadt-darmstadt.de.

  27. 27.

    Vgl. Shapiro und Anja (2019).

  28. 28.

    Vgl. z. B. die Angebote der Adresshändler Acxiom und Deutsche Post Direkt unter https://www.acxiom.de und https://www.deutschepost.de/de/d/deutsche-post-direkt.html. Für den Verkauf eigener Daten wollen auch Start-ups den Kunden Geld anbieten. Vgl. https://itsmydata.de; http://datacoup.com; http://www.datafairplay.com.

  29. 29.

    Vgl. § 1d der Verordnung EU 2018/389 v. 27.11.2017 zur Ergänzung der Richtlinie EU 2015/2366 v. 25.11.2015.

  30. 30.

    Die Daten des Financial Times Kalkulators stammen aus US-Quellen aus dem Jahr 2017. Eine Übersicht anhand von deutschen Daten bietet die Studie von Goldmedia (vgl. Goldmedia (2017)). Dabei wurden die Umsätze der Datenhändler durch die Zahl der Datensätze dividiert.

  31. 31.

    Vgl. Fraunhofer-Gesellschaft (2016), S. 10–11.

  32. 32.

    Vgl. Open Knowledge Foundation (2016).

  33. 33.

    Vgl. Cox und Ellsworth (1997).

  34. 34.

    Vgl. Davenport et al. (2012), S. 22.

  35. 35.

    Vgl. zum Begriff die Meta-Studie von Ylijoki und Porras (2016), die neben den 3V’s auch ein 5 V-Modell präsentiert. Neben dem „Value“ kommt dabei auch die „Veracity“ als Begriffskriterium hinzu. „Veracity“ betrifft das Vertrauen in die Qualität und Korrektheit der Daten.

  36. 36.

    Als Machine-Learning Algorithmen gelten u. a. lineare und nicht lineare Regression, neuronale Netze, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume.

  37. 37.

    Beispiele für Software-Systeme für die Strukturierung und Auswertung von Big Data sind: Attivio, Coveo, Elastic.co, Lucidworks, Mindbreeze, Sinequa und Squirro.

  38. 38.

    Dazu zählen das Übereinkommen zum Schutz des Menschen bei der automatischen Verarbeitung personenbezogener Daten (SEV 108) v. 28.01.1981, die EU-Verordnung EU-2016/679 v. 27.04.2016 und das Gesetz zum Schutz vor Missbrauch personenbezogener Daten bei der Datenverarbeitung (Bundesdatenschutzgesetz) v. 30.06.2017.

  39. 39.

    Vgl. § 46 Abs. 1 Bundesdatenschutzgesetz.

  40. 40.

    Mit einem Panoptikum war im 18. Jahrhundert die Idee verbunden, Gefängnisinsassen in einem entsprechend konstruierten Raum permanent beobachten zu können. Damit sollte die Effizienz erhöht werden.

  41. 41.

    Vgl. die Übersetzung des Beschlusses zum Aufbau eines landesweiten Socialkreditsystems in China bis 2020 unter Creemers (2014).

  42. 42.

    Vgl. Kostka (2018), S. 23.

  43. 43.

    Vgl. EU 2016/679 v. 04.05.2016.

  44. 44.

    Veith et al. (2014), S. 48.

  45. 45.

    Vgl. z. B. Global e-Sustainability Initiative (2015); Stuchtey et al. (2016); aber auch WBGU (2019).

  46. 46.

    Vgl. ITU (2003).

  47. 47.

    Vgl. Kollmann (2013), S. 47.

  48. 48.

    Vgl. zur Vertiefung die Typologie datengetriebener Geschäftsmodelle bei Hartmann et al. (2014).

  49. 49.

    Vgl. Kollmann (2013), S. 70–71.

  50. 50.

    Vgl. Picot und Hopf (2014).

  51. 51.

    Vgl. zu Beispielen Bründl et al. (2016).

  52. 52.

    Vgl. McKinsey Global Institute (2018), S. 5.

  53. 53.

    Vgl. Berg und Maaßen (2017).

  54. 54.

    Vgl. Geschonneck und Sauermann (2017).

  55. 55.

    Vgl. die internationalen Fallstudien bei Centre for European Policy Studies (2018).

  56. 56.

    Vgl. für weitere Informationen https://key2b.de/about.html.

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Authors and Affiliations

  1. Haus der Energie, Hochschule Darmstadt, University of Applied Sciences, Darmstadt, Deutschland

    Klaus-Michael Ahrend

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Ahrend, KM. (2020). Digitalisierung. In: Beteiligungsmanagement. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60588-2_13

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