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Datenbricolage als Weg zur effektiven datenbasierten Wertschöpfung: Erkenntnisse aus Realexperimenten in klein- und mittelständischen Unternehmen

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cris.virtual.departmentFraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW
cris.virtual.departmentFraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW
cris.virtual.departmentFraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI
cris.virtual.orcid0000-0003-4987-9645
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crisou.acronymIMW
dc.contributor.authorKling, Nico
dc.contributor.authorHaugk, Sebastian
dc.contributor.authorLeyh, Christian
dc.contributor.authorLaroque, Christoph
dc.contributor.authorKrabacz, Fabian
dc.contributor.authorGebauer-Drechsel, Heiko
dc.date.accessioned2025-10-21T06:16:29Z
dc.date.accessioned2025-10-27T10:47:37Z
dc.date.available2025-10-21T06:16:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractKleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Herausforderung, in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, verfügen jedoch häufig über begrenzte Ressourcen für den Aufbau von Datenkompetenzen. Um diese Unternehmen zu unterstützen, wurde das Projekt DataLab WestSax als Reallabor, ein Testraum für Datennutzungsideen, zur Förderung datenbasierter Innovationen eingerichtet. Auf Basis der Erkenntnisse aus den dort entstandenen Kooperationen zwischen Forschung und Industrie wird in diesem Beitrag diskutiert, wie KMU erfolgreich datenbasierte Wertschöpfung implementieren können. Methodisch stützt sich die Untersuchung auf das Konzept des Engaged Scholarship. Aus der Analyse von sieben ausgewählten Kooperationsprojekten (den sogenannten Realexperimenten) im Rahmen von DataLab WestSax werden vier zentrale Prinzipien für erfolgreiche datenbasierte Wertschöpfung in KMU abgeleitet: grundlegende Datenkompetenz für alle Mitarbeiter, präzise Datenkommunikation, Nutzung von Wissenstransfer und opportunistischer Aufbau von Datenwertschöpfungskapazitäten. Die Ergebnisse zeigen, dass KMU oft einen Prozess der "Datenbricolage" durchlaufen - eine pragmatische und kreative Nutzung vorhandener Ressourcen. Dies steht im Kontrast zu oft propagierten, stark formalisierten und ressourcenintensiven Ansätzen der Datenwertschöpfung, die für viele KMU nicht realisierbar sind. Datenbricolage erweist sich daher als ein notwendiger Schritt für viele KMU auf dem Weg zur Professionalisierung ihrer Datenwertschöpfung. Die im Beitrag vorgestellten Prinzipien können KMU dabei als Leitfaden dienen, um ihre Infrastruktur zu entwickeln, ihre Datenkompetenz zu erhöhen und letztendlich ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft zu stärken.
dc.description.abstractSmall and medium-sized enterprises (SMEs) face the challenge of remaining competitive in an increasingly data-driven economy, but often have limited resources for building data skills. To support these companies, the project DataLab WestSax was set up as a real-world laboratory, a test room for data usage ideas, to promote data-based innovation. Based on the findings from the cooperation between research and industry in the project, this article discusses how SMEs can successfully implement data-based value creation. Methodologically, the study is based on the concept of engaged scholarship. Four key principles for successful data-based value creation in SMEs are derived from the analysis of seven selected cooperation projects within DataLab WestSax: basic data literacy for all employees, precise data communication, use of knowledge transfer and opportunistic development of data value creation capacities. The results show that SMEs often go through a process of "data bricolage" - a pragmatic and creative use of existing resources. This is in contrast to the often propagated, highly formalized and resource-intensive approaches to data value creation, which are not feasible for many SMEs. Data bricolage proves to be a necessary step for many SMEs on the way to professionalizing their data value creation. The principles presented in the article can serve as a guideline for SMEs to develop their infrastructure, increase their data competence and ultimately strengthen their competitiveness in an increasingly data-driven economy.
dc.description.issueOnline First
dc.identifier10.1365/s40702-025-01194-4
dc.identifier.doi10.1365/s40702-025-01194-4
dc.identifier.doi10.24406/publica-5817
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.24406/publica-5817
dc.identifier.urihttps://publica.fraunhofer.de/handle/publica/497590
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dc.language.isode
dc.relation.ispartofHMD. Praxis der Wirtschaftsinformatik
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dc.rights.licenseCC BY 4.0
dc.subjectDatenbasierte Wertschöpfung
dc.subjectKMU
dc.subjectRealexperimente
dc.subjectDatenbricolage
dc.subjectDatenkompetenz
dc.subjectData-based value creation
dc.subjectSMEs
dc.subjectReal-life experiments
dc.subjectData bricolage
dc.subjectData literacy
dc.titleDatenbricolage als Weg zur effektiven datenbasierten Wertschöpfung: Erkenntnisse aus Realexperimenten in klein- und mittelständischen Unternehmen
dc.title.alternativeData Bricolage as a Possibility to Effective Data-based Value Creation: Findings from Real-life Experiments in Small and Medium-sized Enterprises
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oairecerif.author.affiliationFraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW
oairecerif.author.affiliationFraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW
oairecerif.author.affiliationTechnische Hochschule Mittelhessen, THM Business School
oairecerif.author.affiliationWestsächsische Hochschule Zwickau
oairecerif.author.affiliationWestsächsische Hochschule Zwickau
oairecerif.author.affiliationFraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW
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