Montag, 19. Dezember 2016

Wettbewerbsvorteile durch Information (Michael E. Porter und Victor E. Millar)

Von Ralf Keuper

Der Aufsatz Wettbewerbsvorteile durch Information von Michael E. Porter und Victor E. Millar, der im Jahr 1985 erschien, kann aus heutiger Sicht als wegweisend betrachtet werden.  Zentraler Befund war das Aufkommen eines neuen Wertschöpfungssystems als Folge des verbreiteten Einsatzes der Informationstechnologie in den Unternehmen. Die Informationstechnologie sorgte nicht nur dafür, dass die Abläufe in den Unternehmen selber zunehmend digitalisiert wurden, sondern auch die Beziehungen zu Lieferanten und Kunden. Ebenfalls davon beeinflusst wurde die Wettbewerbsbreite und die Art und Weise, wie ein Produkt die Wünsche der Kunden befriedigt, was mit Blick auf die Themen Industrie 4.0 und Internet of Things und dem Aufkommen der digitalen Plattformen (Google, Apple, Amazon), die mehrere Service aus einer Hand anbieten, Realität geworden ist.

Die Autoren definierten zwei Kriterien, anhand derer sich die Auswirkungen auf die Branchenstruktur und das eigene Unternehmen einordnen ließen: Die Informationsintensität der Wertschöpfungskette und die Informationsintensität des Produkts. Je informationsintensiver die Wertschöpfungskette (Zusammenspiel mit Lieferanten) und/oder das Produkt (z.B. ein Gerät, dessen Betrieb in hohem Umfang Informationsverarbeitung einschließt) sind, desto größer sind die Auswirkungen auf das eigene Unternehmen in Form von Strategien, Organisationsstrukturen und Personalmanagement. 
Aktuelles Beispiel für diesen Wandel ist die digitale Plattform SSAB Smart Steel

Die Informationsrevolution in den Unternehmen, so Porter und Millar, bringe es mit sich, dass in den Unternehmen immer mehr Daten anfallen, die vorher nicht zur Verfügung standen. Dies ermögliche eine deutlich tiefergehende Analyse und die Nutzung einer breiteren Datenbasis. Die Entwicklung verlief seitdem exponentiell. Die Unternehmen versuchen der Datenflut mit verschiedenen analytischen Verfahren, wie Machine Learning, Herr zu werden. In dem Zusammenhang ist häufig von Data Lakes die Rede. 
Die Aussagekraft der Analysen ist jedoch abhängig von der Datenqualität, wie der Beitrag Worm on the sensor: What happens when IoT data ist bad? betont. 

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