Ein bewusster Umgang mit Daten ist für Unternehmen wichtiger denn je: Sie fördern Innovation in Geschäftsmodellen, erfordern aber auch einen effizienten und nachhaltigen Datenumgang. Unternehmen, die Daten teilen und nutzen, wirtschaften effizienter durch Data Sharing. In diesem Fachbuch werden verschiedene Aspekte des Data Sharings aus unternehmensübergreifender und -interner Perspektive, vorwiegend mit Blick auf kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), betrachtet. Die Autor:innen untersuchen, wie Unternehmen Anreize schaffen können, um erfolgreich an der Datenökonomie teilzunehmen, aber auch welche externen Bedingungen gegeben sein sollten, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, ihre ökonomischen Potenziale in Bezug auf Daten zu maximieren.
Das Buch zeigt, wie KMU den Wert ihrer Daten optimieren, vertrauensvolle Partnerschaften aufbauen, Sicherheitsbarrieren überwinden, eine datenzentrierte Kultur fördern und rechtliche Fragen auf praktische und effektive Weise regeln können. Die Autor:innen stellen umsetzbare Erkenntnisse und Beispiele aus der Praxis vor und geben KMUs die Werkzeuge an die Hand, um in einem datenzentrierten Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein. 

Der Inhalt

• Das Data Sharing Framework: Vertrauen, Organisationskultur, Wert von Daten, Sicherheit und Recht & Governance
• Strategische Dimensionen, Datenbewertung in der Praxis, ESG-Berichterstattung, Monetarisierung, LLM und Datenökosysteme
• Fallstudien

 

Vorwort

Über die Herausgeber:innen.-Buchteil I Data Sharing Framework
Einführung: Herausforderungen & Handlungsbedarf für KMU
Vertrauen in Business Ökosystemen Grundvoraussetzung für das Teilen von Daten in B2B Geschäftsbeziehungen
Datengetriebene Organisationskultur: Unternehmen neu denken und Daten im Ökosystem teilen
Den Wert von Daten bestimmen
Betrachtungen zur Sicherheit im Datenaustausch
Recht & Governance
Buchteil II Gastbeiträge zum Thema Data Sharing
Strategische Dimensionen des Data Sharings im B2B: Volkswirtschaftliche Notwendigkeiten, betriebswirtschaftliche Potentiale und Perspektiven für ein zukunftsgerichtetes Produktmanagement
Datenbewertung in der Praxis.- Herausforderungen und Chancen einer grenzüberschreitenden ESG-Berichterstattung
Monetarisierung einer industriellen Datenbasis
Large Language Models und Datenökosysteme zur Automatisierung des technischen Kundendiensts
Buchteil III Fallstudien
Fallstudie Anta Swiss AG
Fallstudie BHB-Personalunterkünfte für Dienstleister
Fallstudie Cleanfix - Vernetzte Reinigungsroboter für Qualität und Effizienz
Fallstudie Daten- & Informationssicherheit
Fallstudie Grüninger Mühlen
Fallstudie Swiss WashTech: Daten im Ökosystem teilen, Innovationen ermöglichen und kulturellen Wandel anstoßen.