How does your company make money on Big Data? - Thomas Ritter, Hans Eibe Sørensen, Jan Damsgaard

1
Workshop: Big Data til Big Business
© Ritter/Sørensen/Damsgaard 2015
Thomas Ritter
Professor of Market Strategy and
Business Development
Department of Strategic Management
and Globalization
Academic Director
CBS Competitiveness Platform
Kilevej 14A, DK-2000 Frederiksberg
+45 3815 2121 – ritter@cbs.dk
Hans Eibe Sørensen
Associate Professor of Business
Development, biotech entrepreneur, etc.
Strategic Organization Design unit
University of Southern Denmark
Campusvej 55, 5230 Odense M
+45 6550 3088 – hes@sdu.dk
Jan Damsgaard
Professor of IT Management &
Head of Department
Department of IT Management
ATV Digital Vismand
Howitzvej 60, DK-2000 Frederiksberg
+45 3815 2490 – jd.itm@cbs.dk

2
Program
09:00 – Velkomst
v/ Thomas Ritter (CBS), Hans Eibe Sørensen (SDU) & Jan Damsgaard (CBS)
09:15 – Big Datas forretningspotentiale
v/ Jan Damsgaard (CBS)
09:45 – Vejen fra Big Data til Big Business
v/ Thomas Ritter (CBS)
10:15 – Vækst gennem Big Data
v/ Hans Eibe Sørensen (SDU)
10:45 – Diskussion af forudsætninger og barrierer for Big Business baseret
på Big Data
11:00 – Tak for i dag

3
Evidence based management
• Digitale spor som kan gøres til genstand for systematisk indsamling,
bearbejdning og analyse
• Det nye er at det er en afledt effekt af en primær aktivitet.
– Det er derfor bedre kvalitet data end den data der produceres med det ene
formål at producere data som mange spørgeskemaundersøgelser,
fokusgrupper og laboratorietests er beregnet på.
– Her kan observere ”dyret i sine naturlige omgivelser”.
• Sammenligning med traditionel brugerundersøgelser
• Computional social science

4
Danmarks potentiale
• Danmark er blevet kaldt verdens mest gennemregistrerede land.
• Danskerne trygge ved brug af data
• Kæmpe potentiale for
– det offentlige
– virksomheder der vil kombinere egne data med offentlige data
– to virksomheders private data i kombination.
• Hvordan skaber vi det rette potentiale for at virksomheder og det
offentlige er interesserede i at stille deres data til rådighed for andre?
• Svar: En Digital Platform for big data

5
Flersidede platforme
• Alibaba.com and e-bay (buyers and sellers)
• Facebook (users and advitisers)
• Linkedin (professionals and advertisers, job placement)
• Sony Playstation and Microsoft Xbox (developers and gamers)
• Apple´s iOS (developers and users)
• ANDROID (manufacturers, developers and users)

6
Eksempler på tosidede platforme
• Overvej
– Et indkøbscenter
– En dating site (eg. Tinder)
– En avis
• Hvad er de to sider?
• Hvordan virker krydsside og samme-side
effekterne?
• Hvordan generes indtjeningen?
– Indtjenings- og subsidie-sider
• Hvad med MobilePay?

7
Forretningsmodeller og implementeringsstrategier
• Udgangspunktet er en Big Data platform hvor helheden er større end
summen af de enkelte dele
• Åbne spørgsmål
– Atomar og rå-data
– Hvad er the value proproposion
– Hvordan får vi skabt kritisk masse af big data
– Hvordan virker netværkseffekterne? Krydsside og sammeside?
– Hvem er subsidie siden og hvem er indtjeningssiden?
– Hvordan betaler man, per kilo, per transaktion, per forretningsværdi,
per auktion?
– Åben eller modereret brug af platformens data
– Hvem ejer platformen?
• Sponsor og leverandør

8
Apple - Business Development Manager - Health
• maximize Apple’s sales opportunities
• position Apple’s proposition for the
Health segment
• organisations that are willing to enable
their employees by making new tools,
technologies and apps

9
Vejen fra Big Data til Big Business
Bølge 1
Big Data
opstår
Forretnings-
potential
Ikke set eller
udnyttet, data er
et biprodukt
Drivers
Digitalisering
Eksempler
Scanner data,
sensors, ERP,
digitalisering
Bølge 2
Big Data
analyseres
Forretnings-
potential
Begrænset, da
dreven af
analysemetoder
Drivers
Analyseværktøjer
og metoder –
både etablerede
og nye
Eksempler
Data mining,
social media
algoritmer
Bølge 3
Big Data
optimerer
Forretnings-
potential
Optimering af
eksisterende
forretning
Drivers
Finanskrise,
indtjenings-
optimering
Eksempler
Lean projekter,
kundeanalyser,
prisoptimering
Bølge 5
Big Data
revolutionerer
Forretnings-
potential
Helt nye
forretninger
Drivers
Nye kompetencer,
lav vækst i
traditionelle
brancher
Eksempler
Post Danmark,
The Weather
Channel
Bølge 4
Big Data
udvikler
Forretnings-
potential
Bedre rådgivning
til kunder samt
nye servicetilbud
Drivers
Kundekrav på
(totale) løsninger,
lav vækst med
traditionelle
produkter
Eksempler
Servitization (e.g.
Rolls-Royce,
Vestas)

10
Vækst gennem Big Data
VESTAS
(service til vindmøller)
THE WEATHER CHANNEL
(kundeindsigt til detail)
Driftsrapporter
Identifikation af
restpotentialer
KMD
(åbning af databaser for nye
kunder)
Value Proposition
(Bidrag – Produkt/Service)
Kunder
(Behov)
Eksisterende Nye
Eksisterende
Nye

11
Fra Big Data til Big Business
BIG DATA
BIG
BUSINESS
BIG
IDEA
BIG
ANALYTIC
&
Hvilkedataharviadgangtil?
Hvilkedatakunnevifåadgangtil?
Hvilken værdi kan vi skabe? For hvem?
Hvilket problem kan løses?
Hvordan analyserer vi datamængden?
Hvilkekompetencerernødvendigtildriftafforretningen?
Hvordantjenervipengeidennyeforretning?
Hvordansikrervivoreskinkurrencefordel?
Vi vil gerne sammenarbejde med jer:
- som case
- som projektpartner
- som studie-objekt
Vi vil gerne høre om de gode og de
mindre gode erfaringer, om positive og
negative faktorer.
Vi arbejder på rapporter og vi søger
finansiering til ”kliniske undersøgelser”.
Vi afholder kurser, f.e. ”Big Data
Analystics” (M.Sc.).
Hvis det lyder spændende, glæder vi os
til at diskutere mulighederne med jer.

12
Tak for i dag!
Thomas Ritter
Professor of Market Strategy and
Business Development
Department of Strategic Management
and Globalization
Academic Director
CBS Competitiveness Platform
Kilevej 14A, DK-2000 Frederiksberg
+45 3815 2121 – ritter@cbs.dk
Hans Eibe Sørensen
Associate Professor of Business
Development, biotech entrepreneur, etc.
Strategic Organization Design unit
University of Southern Denmark
Campusvej 55, 5230 Odense M
+45 6550 3088 – hes@sdu.dk
Jan Damsgaard
Professor of IT Management &
Head of Department
Department of IT Management
ATV Digital Vismand
Howitzvej 60, DK-2000 Frederiksberg
+45 3815 2490 – jd.itm@cbs.dk

How does your company make money on Big Data? - Thomas Ritter, Hans Eibe Sørensen, Jan Damsgaard

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Similaire à How does your company make money on Big Data? - Thomas Ritter, Hans Eibe Sørensen, Jan Damsgaard

Similaire à How does your company make money on Big Data? - Thomas Ritter, Hans Eibe Sørensen, Jan Damsgaard (20)

Plus de CBS Competitiveness Platform

Plus de CBS Competitiveness Platform (20)

How does your company make money on Big Data? - Thomas Ritter, Hans Eibe Sørensen, Jan Damsgaard