由于在所有行业中都可见的数字化转型，公司正在生成和收集大量数据。越来越多的公司不仅希望收集这些数据，而且希望真正从中获取价值。为了释放公司的这种潜力，需要一种新的方法。
一些公司已经从数据的使用中受益。然而，大多数举措仍然侧重于优化内部流程和成本，而数据改变现有业务模式的潜力往往被忽视。在数据的帮助下，可以移动或扩展业务模型的整个组件。数据的使用还可以带来全新的创新商业模式。
通向可持续和数字化未来的新途径
公司不仅在推出新产品或服务时具有创新性，而且在开发创造和获 医生电子邮件列表 取价值的新方法（价值创造和主张）时也具有创新性。整体创新管理使公司能够创造一个进步和可持续的未来，促进商业模式的数字化转型。
KIT 研究人员 Fabian Hunke、Stefan Seebacher 和 Ronny Schüritz 在“数据驱动的商业模式创新 (DDBMI) 流程”中开发了实现这一目标的方法。该模型将数据驱动的商业模式的需求与创新管理的潜力结合起来。 。
该模型建立在两层之上——流程概述和流程内容。流程概述层重点关注流程并描述各个创新阶段及其内容和输出。同时，流程内容重点关注组织、数据和生态系统。
下面我们将更详细地描述“数据驱动的商业模式创新（DDBMI）流程”的各个阶段及其相关层和维度。总共有六个阶段必须迭代考虑：
第一阶段：动员阶段
该过程从动员阶段开始。这里的重点是基本方面，包括项目规划、组建项目团队以及建立一个旨在开发数据驱动的商业模式创新的项目。
第 2 阶段：启动阶段
此阶段的目的是通过观察和分析来了解现状，并概述公司状况、客户需求和参与者以及生态系统中的技术。根据分析的见解，可以对当前形势和挑战产生全面的理解，并在此基础上进行构思阶段。
在启动阶段，维度首次发挥作用。针对“组织”维度，分析公司目前的商业模式。
除了分析当前业务模型之外，还将分析数据清单以及相应的可用数据源，作为数据维度的一部分。
“生态系统”维度也通过环境分析来考虑。该分析考虑并分析了公司在各自生态系统内的所有参与者和关系。例如，识别与公司相关的客户、合作伙伴、竞争对手和其他利益相关者非常重要。这里还需要分析生态系统的系统环境和技术基础。