Das Teilprojekt Data4KMU entwickelt für KMU einfach anwendbare Data Science Instrumente für den direkten Einsatz in Produkten, Services und den damit verbundenen Geschäftsprozessen. Aufgrund der Analysenphase konnte bestätigt werden, dass grosse Veränderungen im Hinblick auf die Bedeutung von Daten und Data Science in den Unternehmen erwartet werden, die Handlungen dieser Erwartung aber (noch) nicht entsprechen.

Im Projektjahr 2018 konsolidierten die am Teilprojekt Data4KMU beteiligten Hochschulpartner die Ergebnisse und Arbeitshypothesen auf Grundlage von Literatur-Analysen, einer qualitativen Unternehmensanalyse (Interviews) sowie einer quantitativen Umfrage.

Aus der Analyse-Phase wurden folgende Thesen abgeleitet:

• In Unternehmen liegen oft schon zahlreiche Daten vor. Es fehlt aber an unterschiedlichen Wissensbestandteilen.
• Es werden grosse Veränderungen im Hinblick auf die Bedeutung von Daten und Data Science in den Unternehmen erwartet, aber die Handlungen entsprechen dieser Erwartung (noch) nicht.
• Daten – Prozesse – Geschäftsmodell (evtl. auch noch weitere Faktoren wie Organisation und Führung) gehen Hand in Hand.
• Die Ganzheitlichkeit der Digitalisierung / von Data Science wird oft nicht gesehen.
• Insbesondere organisationsinterne Faktoren stellen eine überraschende Hürde dar (fehlende Vision, Organisation, fehlendes Wissen, etc.)
• Unternehmen experimentieren mit digitalen Lösungen wie z.B. Apps. Der Erfolg steht oftmals nicht im Verhältnis zum Aufwand oder ist nicht messbar.
• Erfolgsabhängige Vergütungsmodelle und nutzenbasierte Pricing-Strategien stellen mögliche zukünftige Erlösmodelle dar. Eine entsprechende Datengrundlage ist die Voraussetzung hierfür.
• Der Umgang mit Daten erfordert ein neues Mindset im Vergleich zu traditionellen Unternehmen.
• Heutiger Erfolg verhindert Veränderungen in Richtung Data Science.
• Die Funktions- und Denkweise des bisherigen Geschäftsmodells verhindert das Denken über Daten (das ganz anders funktioniert) (destruktiv / revolutionär).
• Erste digitale Geschäftsmodelle dienen dazu, den Markt und die Optionen auszutesten und zu lernen.
• Daten bieten eine Möglichkeit, sich im Wettbewerb zu positionieren (eine Zeit lang) und Wettbewerbsvorteile / Eintrittsbarrieren aufzubauen.

Im Projektjahr 2019 werden die beteiligten Projektpartner die Konsolidierung der Erkenntnisse und die Hypothesenbildung fortführen. Darauf aufbauend werden Lösungen konzipiert und ein Demonstartor aufgebaut.

Weitere Informationen über das Projekt finden Sie auf der Projektseite www.kmu-digital.eu/de/projekte/data4kmu