With our publications we cover the most diverse research areas that arise in the field of man, task and technology. In addition to traditional Business Information Systems topics such as knowledge management and business process management, you will also find articles on current topics such as blended learning, cloud computing or smart grids. Use this overview to get an impression of the range and possibilities of research in Business Information Systems at the University of Duisburg-Essen.

Type of Publication: Article in Journal

Datengetriebene Entscheidungsfindung aus strategischer und operativer Perspektive im Handel

Author(s):
Kari, M.; Weber, F.; Schütte, R.
Title of Journal:
HMD
Volume (Publication Date):
56 (2019)
Number of Issue:
5
pages:
914-931
Digital Object Identifier (DOI):
doi:10.1365/s40702-019-00530-9
Link to complete version:
https://link.springer.com/article/10.1365%2Fs40702-019-00530-9
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Abstract

Mit der digitalisierungsbedingten Zunahme kontinuierlich erfasster Massendaten aus unterschiedlichsten Quellen entsteht die Hoffnung, einen besseren Zugang als je zuvor zur Realität zu erhalten. Angesichts des Big-Data-Phänomens stellt sich dabei für Handelsunternehmen die Frage, welche unternehmensweite Datenstrategie es zu verfolgen gilt. Dazu liefert der folgende Beitrag anhand eines Frameworks eine sachlogische Struktur für eine unternehmensweite Datenstrategie. Für jedes aufgezeigte Strategiefeld dieses Frameworks sind dabei Basisentscheidungen zu treffen, die die nötigen Voraussetzungen zur Nutzung von Daten für erfolgreiche Einzelprojekte als auch die erfolgreiche Eingliederung datengetriebener Aktivitäten in Standardprozesse schaffen. Neben der Datenstrategie wird auch der realisierbare betriebswirtschaftliche Beitrag für Einzelhändler anhand einer Fallstudie entfaltet. Dazu wird auf das Handelsmarketing und den Marketing-Mix als zentrales Konzept, und seit jeher eines der wichtigsten Tätigkeitsfelder im Einzelhandel, zur Aufstellung einer datengetriebenen Entscheidungsphänomenologie zurückgegriffen. Als Antwort auf die Frage, welche Datenstrategie angesichts von Big Data von einem Einzelhändler zu verfolgen ist, wurden verschiedene Teilbereiche identifiziert und Maßnahmen innerhalb dieser ausgearbeitet. Es wurde gezeigt, dass integrierte und kohärente Maßnahmen auf organisationaler und technologischer Ebene für die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Verwendung, Steuerung und Transformation von Big Data im Unternehmen nötig sind. Mit Erfüllung der notwendigen Vorrausetzungen für Big Data im Rahmen der Datenstrategie ist es dabei möglich nicht nur die hier aufgezeigte Absatzseite der Unternehmung zu optimieren, sondern auch die tiefgreifende Integration der verschiedenen Prozessbereiche im Handelsunternehmen abzubilden.