DSI Insights: Data Science trifft Innovation

17. Juli 2020, 08:50
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Wie Innovationsnetzwerke Unternehmen und Regionen stärken können.

Die Auswirkungen der Digitalisierung sind aktuell stärker spürbar denn je. Wurde dieser Paradigmenwechsel anfangs noch als technisches Problem begriffen, so ist dieser aber nun schon zentraler Bestandteil von strategischen Governance-Konzepten und damit Kern der neuen Value-Proposition (Li et al., 2017, Grover et al., 2018). Dieser Einfluss auf die Wertschöpfung wurde auch durch die Europäische Kommission anerkannt. Diese spricht hier von ca. 415 Milliarden Euro pro Jahr an Wirtschaftswachstum, zur Förderung von Beschäftigung, Wettbewerb, Investitionen und Innovation in der EU, unterstützt durch Konzepte wie den Digital Single Market und die damit zusammenhängenden Regularien wie etwa die Single Digital Gateway Regulation (SDGR).
Um die neu positionierte Value-Proposition effektiv nutzen zu können, bedarf es eines entsprechend gut etablierten Informationsflusses und somit Beziehungen zwischen dem Unternehmen und den jeweiligen Geschäftspartnern. Die Fähigkeit zur Nutzung von entsprechenden Netzwerken durch das Unternehmen – besonders für KMUs, da diese auf vergleichsweise geringere Ressourcen zurückgreifen können – wird daher zur kritischen Komponente (Battistella et al., 2017; Parida et al., 2017).
Durch den Ausbau von Netzwerkkapazitäten gelingt es den Unternehmen, zeitnah auf Marktveränderungen und damit auf dynamische Anforderungen an Ressourcen zu reagieren und darüber hinaus neue Geschäftszweige schneller zu identifizieren sowie nutzbar zu machen (Acosta et al., 2018). Es ist gerade das strategische Management von internen und externen Netzwerken (und Informationsflüssen), die es KMUs erlauben, ihre Leistungsfähigkeit zu erhöhen, Overhead in Prozessen zu reduzieren, dadurch Kosten zu sparen und letztendlich auch Wissen zu teilen und an geteiltem Wissen zu partizipieren (Lin & Lin, 2016) – Stichwort: Open Innovation (Chesbrough, 2003). Gerade in der jetzigen Situation während und auch nach der COVID-19 Pandemie kommt der Resilienz und der adaptiven Kapazität von Unternehmen eine noch grössere Bedeutung zu (Scholz et al., 2020).
Gemeinsam mit Prof. Dr. Uwe Serdült (Ritsumeikan University, Japan und Universität Zürich) und mit Unterstützung der Abteilung Wirtschaft, Tourismus und Technologie (WST3) des Bundeslandes Niederösterreich arbeiten wir an der Optimierung von Netzwerken von KMUs zur Steigerung der Wertschöpfung. Staatliche Stellen wie Wirtschaftsförderer versuchen seit eh und je geeignete Firmen zusammenzubringen, um Innovation und Wertschöpfung zu fördern. In erster Linie geschieht dies mit Hilfe von Branchenverzeichnissen und allenfalls mit einer interorganisatorischen Netzwerkanalyse. Beide Lösungen sind jedoch für sich allein nicht sehr effizient. Die KMU-Landschaft ist ständig im Fluss und traditionelle Datenerhebungen auf Basis von Fragebögen aufwändig und Rücklaufquoten oft sehr gering, was deren Auswertung erschwert und Repräsentativität reduziert. Die moderne Informationstechnologie bietet hier neue, smarte Möglichkeiten.
Die Grundannahme ist dabei, dass heutzutage die Webseite einer KMU (oder jeder anderen Organisation) die Firma/Organisation so gut repräsentiert, dass mit den darin enthaltenen Textinformationen ein Organisationsprofil automatisch erstellt sowie aufdatiert werden kann. Die Organisation entspricht etwas verkürzt ausgedrückt "der Webseite". Eine jährliche Befragung oder ähnliches entfällt. Vorausgesetzt der Zugriff auf die Inhalte der Webseite wird gewährleistet, können die entsprechenden Informationen via Scraping (automatisches Aufsuchen einer Webseite und Herunterladen von Inhalten) gesammelt und strukturiert aufbereitet werden. Analog dazu gibt es in der Natur das Prinzip der Stigmergie (Heylighen, 2016), wobei sich Organismen auf einer höheren Ebene anpassen, indem ihre kleinsten Teile Signale aussenden und empfangen. Diese Koordination erfolgt weitgehend automatisch und passt sich dynamisch an, sobald sich Umweltbedingungen ändern. Dieses Prinzip lässt sich auch für Organisationen – KMU oder NGO – in einem geographischen Raum, beispielsweise einem Metropolitanraum, nutzen. Die Signale sind die Informationen aus der Webseite, die im Netzwerk von Organisationen gegenseitig abgeglichen werden.
Ein weiterer entscheidender Schritt besteht darin, dass sich mit Hilfe von Methoden der Computerlinguistik Texte, aber letztlich Worte unter Einbezug von ganzen Wort-Umgebungen, in Zahlen umsetzen lassen. Man spricht davon, dass Worte vektorisiert werden. State-of-the-Art Methoden wie word2vec als eine Variante von Word Embeddings kommen hierbei zum Einsatz. Ein derart erstelltes KMU-Netzwerk lässt sich online visuell darstellen und bezüglich Stärken und Schwächen mittels ausgewählter Kennwerte auf Ebene der Organisation sowie des Gesamtnetzwerks auswerten. Die Gesamtübersicht hilft einzelnen KMUs neue Partner oder strukturelle Marktlücken zu erspähen.
Durch die beschriebene Vorgangsweise kann das Spannungsfeld zwischen 'Exploitation' und 'Exploration' und den daraus resultierenden Leistungsauswirkungen (Acosta et al., 2018) in Unternehmen entsprechend adressiert werden. Ein komplementärer Ansatz könnte hier beide Vorteile vereinen (Kristal et al., 2010), jedoch scheitern etliche Unternehmen an dieser Hürde (Solís-Molina et al., 2018), auch aufgrund der notwendigen und je nach Rahmenbedingungen sehr heterogenen Anforderungen an Struktur und Ressourcen (Gonzalez et al., 2018); dies gilt insbesondere für KMUs, da diese meistens über sehr limitierte Ressourcen verfügen (Junni et al., 2013). Die digitale Vernetzung kann hier KMUs helfen, ihre Performance zu verbessern, vor allem auch hin zu einer 'Digital Platform Capability' (Cenamor et al., 2019).

Literatur:

  • Acosta, A. S., Crespo, Á. H., & Agudo, J. C. (2018). Effect of market orientation, network capability and entrepreneurial orientation on international performance of small and medium enterprises (SMEs). International Business Review, 27(6), 1128-1140.
  • Battistella, C., De Toni, A. F., De Zan, G., & Pessot, E. (2017). Cultivating business model agility through focused capabilities: A multiple case study. Journal of Business Research, 73, 65–82.
  • Cenamor, J., Parida, V., & Wincent, J. (2019). How entrepreneurial SMEs compete through digital platforms: The roles of digital platform capability, network capability and ambidexterity. Journal of Business Research, 100, 196-206.
  • Chesbrough, H. W. (2003). Open innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Harvard Business Press.
  • Gonzalez, R. V. D., & de Melo, T. M. (2018). The effects of organization context on knowledge exploration and exploitation. Journal of Business Research, 90, 215-225.
  • Grover, V., Chiang, R. H., Liang, T. P., & Zhang, D. (2018). Creating strategic business value from big data analytics: A research framework. Journal of Management Information Systems, 35(2), 388-423
  • Heylighen, F. (2016). Stigmergy as a universal coordination mechanism I: Definition and components. Cognitive Systems Research, 38, 4-13.
  • Junni, P., Sarala, R. M., Taras, V., & Tarba, S. Y. (2013). Organizational ambidexterity and performance: A meta-analysis. Academy of Management Perspectives, 27(4), 299-312.
  • Kristal, M. M., Huang, X., & Roth, A. V. (2010). The effect of an ambidextrous supply chain strategy on combinative competitive capabilities and business performance. Journal of Operations Management, 28(5), 415-429.
  • Li, L., Su, F., Zhang, W., & Mao, J. Y. (2017). Digital transformation by SME entrepreneurs: A capability perspective. Information Systems Journal, 28(6), 1129-1157.
  • Lin, F. J., & Lin, Y. H. (2016). The effect of network relationship on the performance of SMEs. Journal of Business Research, 69(5), 1780-1784.
  • Parida, V., Pesämaa, O., Wincent, J., & Westerberg, M. (2017). Network capability, innovativeness, and performance: A multidimensional extension for entrepreneurship. Entrepreneurship & Regional Development, 29(1–2), 94–115.
  • Scholz, R. W., Czichos, R., Parycek, P., & Lampoltshammer, T. J. (2020). Organizational vulnerability of digital threats: A first validation of an assessment method. European Journal of Operational Research, 282(2), 627-643.
  • Solís-Molina, M., Hernández-Espallardo, M., & Rodríguez-Orejuela, A. (2018). Performance implications of organizational ambidexterity versus specialization in exploitation or exploration: The role of absorptive capacity. Journal of Business Research, 91, 181-194.

Über den Autoren:

Thomas Lampoltshammer arbeitet als Assistenzprofessor für IKT und Governance sowie als stv. Leiter des Zentrums für E-Governance am Department für E-Governance in Wirtschaft und Verwaltung der Donau-Universität Krems. Professor Lampoltshammer forscht und lehrt hier im Bereich dynamischer, sozio-technischer Governance-Strukturen, im Speziellen in den Bereichen Data Governance, Datenplattformen und -Strategien sowie Digital Sustainability.

Zu dieser Kolumne:

Unter "DSI Insights" äussern sich regelmässig Forscherinnen und Forscher der "Digital Society Initiative" (DSI) der Universität Zürich. Die DSI fördert die kritische, interdisziplinäre Reflexion und Innovation bezüglich aller Aspekte der Digitalisierung von Wissenschaft und Gesellschaft.

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