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Data Business und Digitale Wertschöpfungsprozesse

Die Veranstaltung findet regelmäßig im Wintersemester statt. Aktuelle und weiterführende Informationen erhalten Sie in GRIPS und in der ersten Veranstaltung. Die Termine entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichnis.

Heutzutage stehen immense Datenmengen zur Verfügung, die gleichermaßen für Organisationen und Konsumenten eine wertvolle Entscheidungsgrundlage bieten. Beide Akteure stellen in einem digitalen Marktplatz dynamisch Daten zur Verfügung und profitieren dabei gleichzeitig von den vorhandenen Informationen über Produkte und Angebote, um optimale Entscheidungen zu treffen. Im Rahmen des digitalen Kaufprozesses interagieren die Akteure in mehreren Phasen, beginnend mit der Erfassung von Kundenbedürfnissen, über die eigentliche Kaufentscheidung bis hin zum Kundenfeedback in Form von Bewertungen und Reviews. Daher liegt es im gemeinsamen Interesse aller Marktteilnehmer, diese datengetriebenen Prozesse in bestmöglicher Weise zu gestalten. Die Betreiber digitaler Plattformen und Marktplätze können dabei den Datenzugang und die Informationen, die den Akteuren zur Verfügung stehen, gezielt gestalten und steuern. Dadurch nehmen sie strategischen Einfluss auf das Marktgeschehen und die Marktergebnisse. Zugleich werden auch Daten selbst zu Wirtschaftsgütern, die auf vielfältige Art einen Beitrag zur betrieblichen Wertschöpfung leisten. Als solche können sie zudem zwischen verschiedenen Organisationen ausgetauscht und auf digitalen Marktplätzen gehandelt werden.

Die Veranstaltung umfasst die folgenden Themen:

  • Grundlagen des Data Business
  • Daten als ökonomische Güter
  • Datengetriebene Wertschöpfung in Organisationen
  • Asymmetrische Informationen in Märkten
  • Data Sharing und Datenhandel zwischen Organisationen
  • Datenschutz und Data Governance
  • Adaption mobiler Technologien
  • Messung der Effektivität von Online-Werbung
  • Modellierung von Konsumentscheidungen
  • Electronic Word of Mouth, insb. Online-Kundenrezensionen

Die Konzepte aus der Vorlesung werden in der Übung angewendet und vertieft.


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  2. Fakultät für Informatik und Data Science