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Viele Branchen stehen am Anfang der digitalen Transformation bzw. werden bereits grundlegend von ihr verändert. Im Zeitalter der digitalen Transformation steht somit die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen die notwendigen Veränderungen angehen und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Datenbasierte Dienstleistungen sind dabei ein konsequenter nächster Schritt im Wandel der Unternehmen vom Investitionsgüterhersteller zum Lösungsanbieter. Nichtsdestotrotz scheitern viele Premiumhersteller trotz ihrer hohen digitalen Wettbewerbsfähigkeit bei der Entwicklung und Einführung von datenbasierten Dienstleistungen. Der Beitrag zeigt zunächst Merkmale und Ausprägungen datenbasierter Dienstleistungen auf. Da sich die klassischen Methoden des Service Engineerings nicht ausreichend schnell an digitalisierte Komponenten und geänderte Voraussetzungen angepasst haben, wird mit dem Smart Service Engineering ein neuer Ansatz vorgestellt, der agile und kundenorientierte Methoden implementiert. Zuletzt werden Muster und Entwicklungspfade der digitalen Transformation detailliert analysiert und Handlungsempfehlungen für Anbieter datenbasierter Dienstleistungen abgeleitet.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Die Nahrungsmittelindustrie bringt jährlich ca. 40.000 neue Produkte auf den Markt. Die daraus resultierenden Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die
Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Eine Strategie zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Verankerung der datengesteuerten Entscheidungsfindung, die zu einem zunehmenden Einsatz fortschrittlicher Informationstechnologien wie Business-Analytics
führt. Trotz aller Vorteile sind die Unternehmen mit der Implementierung von Business-Analytics überfordert, was sich in einer Misserfolgsquote von 65 bis 80 Prozent widerspiegelt. In diesem Artikel werden Erfolgsfaktoren aufgezeigt und Handlungsempfehlungen abgeleitet, um Unternehmen bei der Einführung von Business-Analytics und dem Aufbau einer fundierten Basis für unternehmerische Entscheidungen zu unterstützen. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München gestellt.
Die Nahrungsmittelindustrie führt jährlich ca. 40 000 neue Produkte auf den Markt ein. Diese Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts BASuccess (Laufzeit des Projekts : 01.04.2019 – 30.09.2020) sollen die Unternehmen bei der Einführung von Business-Analytics unterstützen, wodurch eine gezielte Datenanalyse mög- lich wird und eine fundierte Basis für unternehmerische Entscheidungen entstehen kann. Zunächst werden im Projekt Best Practices anderer Branchen analysiert und Erfolgsfaktoren für den effizienten Einsatz von Business-Analytics identifiziert. Dabei werden sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Anschließend wird ein Einführungsmodell entwickelt. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München gestellt.