This presentation (in German) given at the "Tage der digitalen Technologien" on May 15, 2019, in Berlin addresses data ecosystems as an innovative institutional format for creating value out of shared data. Furthermore, the talk points to selected challenges in setting up data ecosystems.

1. © Fraunhofer ISST
BUSINESS MIT DATEN? DEUTSCHLAND AUF DEM WEG IN
DIE SMARTE DATENWIRTSCHAFT
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Tage der digitalen Technologien ∙ 15. Mai 2019 ∙ Berlin
Bildquelle: Harvard Business Review (2016).
offen· 1

2. © Fraunhofer ISST
Innovation findet vermehrt in Geschäftsökosystemen statt – wie im Beispiel
der vorausschauenden Wartung
Legende: PLM – Produktlebenszyklusmanagement.
offen
Anlagenhersteller
Anlagen-
betreiber 1
Instandhaltungs-
dienstleister
Anlagen-
betreiber 2
Anlagen-
betreiber n
Prozessdaten Prozessdaten Prozessdaten
PLM-Daten
+ Anlagenauslastung
+ Produktivität
+ Anlagenauslastung
+ Produktivität
+ Anlagenauslastung
+ Produktivität
+ Differenzierung
+ Profitabilität
+ Kundenbindung
+ Kundenbindung
+ Nutzungsbasierte
Geschäftsmodelle
· 2

3. © Fraunhofer ISST
Erfolgreiche Geschäftsökosysteme basieren auf »Data Sharing«
Bildquellen: Johns Hopkins University (2016), Umweltbundesamt (2016), Smellgard, Schneider & Farkas (2016),
urbanmanagement.nl (2017).
offen
Data Sharing
Energie
Gesundheit
Materialwissenschaft
Produktion und Logistik
»Smart Cities«
Gemeinsame Nutzung von Werkstoffinformationen
entlang des Produktlebenszyklus
Gemeinsame Nutzung von Zustandsdaten für
vorausschauende Wartung
Gemeinschaftliche Nutzung von Ereignisdaten aus der
Lieferkette für Transparenz über Transporte
Gemeinsame Nutzung anonymisierter Patientendaten
für bessere Medizinprodukte
Gemeinsame Datennutzung für durchgängige
Konsumentenprozesse
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4. © Fraunhofer ISST
Geschäftsökosysteme fokussieren auf den Endkundenprozess, sind dynamisch
organisiert und erfordern »Co-opetition« – wie im Schienenverkehrsmarkt
Quelle: Knorr-Bremse (2019).
Logoquellen: Websites der Unternehmen bzw. Wikipedia (2019).
offen
Hersteller von
Schienenfahrzeugen
Komponenten-
Lieferanten
Eisenbahn-
Infrastrukturbetreiber
Energieversorger Eisenbahnverkehrs-
unternehmen
Domänen-
wissen
Fahrzeug-
Wissen
Betriebs-
wissen
Leasing-Firmen
Innovation im
Schienenverkehr-
Ökosystem
· 4

5. © Fraunhofer ISST
Damit »Data Sharing« funktioniert und Geschäftsökosysteme erfolgreich sind,
müssen Voraussetzungen erfüllt sein
offen
1
»Readiness« für die
Datenwirtschaft 2
Vertrauen zwischen
Mitgliedern im Ökosystem
3
Datensouveränität des
Datengebers
4
Interoperabilität von
Daten und Diensten 5
Ökonomische
Datenbewertung
6
Kartellrechtskonformität
im Ökosystem
· 5

6. © Fraunhofer ISST
Das DEMAND-Reifegradmodell ermittelt die »Data Readiness« von
Unternehmen
Quelle: DEMAND-Projektkonsortium (2019).
offen
Digitale Wertschöpfungskette und Datenaustausch mit Geschäftspartnern
Unterstützung von Kernprozessen durch IT-Systeme
Einsatz von IT-Systemen in Kern- und Unterstützungsprozessen
Zentrale Data-Governance-Organisation und proaktives Datenmanagement
Digitale Pioniere vernetzen sich innerhalb von Datenökosystemen und handeln Datengüter
über Unternehmensgrenzen hinweg
IT-Systeme nicht vorhanden
Analog
Company
Digitized
Company
Digital–
enabled
Company
Digital
Company
Digital
Network
Data
Ecosystem
5
0
1
2
3
4
· 6

7. © Fraunhofer ISST
Die Digitale Transformation der deutschen Wirtschaft hat
erst begonnen …
Quelle: DEMAND-Projektkonsortium (2019). NB: n = 1 235.
offen
DIGITAL FORTGESCHRITTENE
13%der befragten Unternehmen haben die digitale
Transformation bereits eingeleitet und sind
digital fortgeschritten (Stufe 2)
DIGITALE PIONIERE
2,2%Sehen in Daten die Kernressource ihres
Geschäftsmodells und entwickeln erste
Ansätze zu ökonomischen Bewertung
von Daten (Stufe 3-5)
DIGITALE EINSTEIGER
84%Der befragten Unternehmen
befinden sich noch auf dem
Einsteigerlevel (Stufe 0-1)
51,0 %
33,0 %
13,8 %
2,0 %
0,0 %
0,2 %
· 7

8. © Fraunhofer ISST
Der Entwurf einer Datenarchitektur ist erfolgskritisch
Legende: Daten; Metadaten.
Quelle: DEMAND-Projektkonsortium (2019).
offen
Datenwirtschaft
Datenangebot
Dateninventar
Datennutzer
Data Governance Datenmanagement »Data Accounting« Projekte
ExternIntern
IT-Nutzer Geschäftsnutzer Eingeladene Nutzer Kommerzielle Nutzer
System CSystem BSystem A Web
Semantische Suche
Datenmarktplatz
Datennachfrage
Kommerziell
verfügbare Daten
Metadatenupload
Metadatendownload
Datenangebot
und -suche
⃠
Generierung und Erfassung
Vorverarbeitung und
Kuratieren
Suche, Verarbeitung, Pflege
und Analyse
Nutzung von Informationen
für Geschäfts-
entscheidungen
Souveräner Datenaustausch
· 8

9. © Fraunhofer ISST
Das Referenzarchitekturmodell der International Data
Spaces (IDS)-Initiative zielt auf Datensouveränität ab
Quelle: International Data Spaces Association (2019).
offen· 9

10. © Fraunhofer ISST
Die IDS-Architektur kann einen wichtigen Beitrag leisten
beim Aufbau einer souveränen digitalen Infrastruktur
Quelle der Architekturebenen: Arbeitskreis Smart Service Welt (Hrsg., 2015).
offen

Vernetzte physische Plattformen Smart Products
Technische Infrastruktur Smart Spaces
International Data Spaces
Service-Plattformen Smart Services
 Datensouveränität
 Identitätsmanagement
 Zertifizierung
 Protokollierung von
Datentransaktionen
 Datentransformation und
Vokabularmanagement
 Brokering von Datenangebot und
-nachfrage
 Dynamisches Rollen- und
Rechtemanagement
 Anbindung offener Datenquellen
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11. © Fraunhofer ISST
Die International Data Spaces Association setzt den internationalen
Standard für Datensouveränität
offen· 11

12. © Fraunhofer ISST
BUSINESS MIT DATEN? DEUTSCHLAND AUF DEM WEG IN
DIE SMARTE DATENWIRTSCHAFT
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Tage der digitalen Technologien ∙ 15. Mai 2019 ∙ Berlin
Bildquelle: Harvard Business Review (2016).
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