Fachbeiträge & Kommentare zu Big Data

2.1.1 Geschäftsmodell als Ausgangspunkt Mit Big Data Projekten lassen sich verschiedene Zwecke verfolgen. So facettenreich Geschäftsmodelle sind, so vielfältig sind auch die Einsatzgebiete von Big Data. Dabei kann Big Data ein Teil des Geschäftsmodells sein oder aber das eigentliche Geschäftsmodell bilden. Zu denken ist etwa an ein Produktionsunternehmen, welches Maschinendat...mehr

1.2.1 Definition von Daten Eine allgemeine Datendefinition gibt es nicht – vielmehr kommt es auf den jeweiligen Anwendungsbereich an. Nach der Definition der im Bereich der Informationstechnik standardgebenden Internationalen Standardisierungs-Organisation (ISO) sowie der Internationalen Elektrotechnischen Kommission (IECD) z.B. sind Daten definiert als "eine Darstellung von ...mehr

2.2.1 Wechselwirkung zwischen Daten und Analytik Der Begriff "Big Data" weckt bei vielen Personen die euphorische Vorstellung, es handle sich hierbei um den Schlüssel zum garantierten Erfolg. Viele sehen in Big Data Big Business. Dem ist aber nicht immer so. Obschon viele Unternehmen an einem Datenüberfluss leiden, sind nur etwa 20 % der Daten- und KI-Projekte erfolgreich.[1]...mehr

a) Begriff Wörtlich übersetzt und bildlich gesprochen ist ein Data Lake ein Datensee. Im Unterschied zum Data Warehouse werden die Daten im Data Lake in ihrer Ursprungsform gespeichert. Im Data Lake können sich somit unstrukturierte, semi-strukturierte oder strukturierte Daten in ihrer Rohform befinden. Ebenfalls kann ein Data Lake neben Text- oder Zahlendaten auch Bilder, Vi...mehr

Werden die Ansätze des Data Warehouse und des Data Lake komponiert, entsteht ein Data Lakehouse.[1] Wie ein Data Lake speichert auch ein Data Lakehouse sämtliche Daten in ihrer Rohfassung. Die Speicherebene ist somit ein Data Lake, sodass sich auch das Data Lakehouse durch eine große Flexibilität hinsichtlich der Datenstruktur als auch in der künftigen Datenverwendung auszei...mehr

a) Begriff Der Begriff Data Warehouse beschreibt ein Informationssystem, welches darauf ausgerichtet ist, große Datenmengen für die analytische Weiterverwendung zu verarbeiten und zu verwalten. Genauer gesagt, handelt es sich hierbei um ein System bestehend aus einer oder mehreren Datenbanken, welche Daten aus verschiedenen Quellen integriert und diese dem Anwender zu Auswert...mehr

Mittels einer Data Pipeline gelangen die Daten vom jeweiligen Quellsystem zum jeweiligen Zielsystem. Als Quellsysteme werden gemeinhin die Datenquellen verstanden, aus denen die Primärdaten hervorgehen.[1] Dies können etwa CRM-Systeme (CRM steht für Customer Relationship Management) oder ERP-Systeme (ERP steht für Enterprise Resource Planning) sein. Bei den Zielsystemen hand...mehr

Mit Big Data Projekten lassen sich verschiedene Zwecke verfolgen. So facettenreich Geschäftsmodelle sind, so vielfältig sind auch die Einsatzgebiete von Big Data. Dabei kann Big Data ein Teil des Geschäftsmodells sein oder aber das eigentliche Geschäftsmodell bilden. Zu denken ist etwa an ein Produktionsunternehmen, welches Maschinendaten analysiert, um Fertigungsprozesse zw...mehr

Die Frage, wem welche Rolle innerhalb eines Unternehmens zukommt und wo (bzw. durch welche Gruppengesellschaften) die jeweiligen Tätigkeiten ausgeübt werden, dürfte den Steuerberater namentlich dann interessieren, wenn es Fragen rund um die personelle Substanz sowie die Funktionsanalyse für die Zwecke des Transfer Pricings zu beurteilen gilt. Da Daten unter bestimmten Voraus...mehr

Ein Verständnis über die (technische) Infrastruktur ist namentlich dann relevant, wenn es allfällige Betriebsstättenrisiken zu analysieren gilt.[1] Mit einer herkömmlichen IT-Infrastruktur lassen sich keine unstrukturierten Datenbestände in der Größenordnung von Big Data auswerten. Big Data Projekte verlangen somit unternehmensweite Infrastrukturkonzepte, deren Rechner, Serve...mehr

Begriffe wie Big Data, Data Analytics, Data Science, Machine Learning, Artifical Intelligence, Predictive Maintenance, etc. sind in aller Munde. Auch dass Daten zuerst zu Informationen verarbeitet werden müssen, bevor sie als Entscheidungsgrundlage herangezogen werden können, scheint für viele eine Selbstverständlichkeit zu sein. Sobald es jedoch um den technischen Prozess u...mehr

In der Praxis ist oftmals anzutreffen, dass die rechtlichen Rahmenbedingungen erst analysiert werden, wenn die Big Data Architektur bereits steht. Technisch gesehen mag die Big Data Strategie einwandfrei funktionieren, doch nützt es einem Unternehmen wenig, wenn eine durch Datenverwertung hervorgerufene Effizienzsteigerung an einem anderen Ende wieder verloren geht. Dass die...mehr

Die grafische Aufbereitung von ausgewerteten Daten kann zwar als das Ergebnis (bzw. Arbeitsprodukt) eines Analyseprozesses bezeichnet werden, doch bedeutet dies nicht, dass über die Visualisierungstechniken erst am Schluss zu befinden ist. Idealerweise ist die Big Data Architektur so aufgebaut, dass sie die angestrebte Visualisierungslösung von Beginn weg unterstützt. Dabei ...mehr

Der Begriff "Big Data" weckt bei vielen Personen die euphorische Vorstellung, es handle sich hierbei um den Schlüssel zum garantierten Erfolg. Viele sehen in Big Data Big Business. Dem ist aber nicht immer so. Obschon viele Unternehmen an einem Datenüberfluss leiden, sind nur etwa 20 % der Daten- und KI-Projekte erfolgreich.[1] Woran liegt das? Die Antwort liegt oftmals in de...mehr

Die Verwendung von Grafiken, Tabellen, Diagrammen, Histogrammen, Karten, Scatter Plots oder Treemaps gehören zu den gängigen Techniken, wie Informationen in einen visuellen Kontext gesetzt werden können. Im Zusammenhang mit Big Data ist oftmals von Dashboard die Rede. Wörtlich aus dem Englischen übersetzt, bedeutet Dashboard Armaturenbrett. Im Kontext von Big Data Analytics ...mehr

Der Erfolg eines Big Data Projekts hängt primär von der Datengrundlage ab. Bevor die Datenarchitektur erstellt werden kann, bedarf es zunächst somit einer Analyse, welche Daten dem Unternehmen zur Verfügung stehen und/oder wie die fehlenden Daten beschafft werden können.mehr

Gilt es die Big Data Architektur steuerrechtlich einzuordnen, sind folgende Fragestellungen von Bedeutung: In welcher Jurisdiktion gibt es welche steuerrechtliche Anknüpfungspunkte? Wo finden welche Wertschöpfungsaktivitäten statt? Wie sind der Datenaustausch und die damit zusammenhängenden Leistungen der Datenanalyse zwischen Gruppengesellschaften innerhalb eines Konzerns steu...mehr

Datenerschließung bedeutet die Erhebung von internen und ggf. auch externen Daten, wobei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in Frage kommen. Idealerweise berücksichtigt die Datenerschließung bereits die rechtlichen Rahmenbedingungen (vgl. oben). Beispiele für Datenquellen sind Verkaufszahlen, Kunden- und Mitarbeiterfeedback, Entwicklungsdaten, Sensordaten vo...mehr

"A lack of data often leads to more cautious decision making – at least you know you don't have all the facts. With bad data, it is easy to have false confidence in wrong decisions."[1] Dieses Zitat beschreibt zutreffend, dass nicht jede datenbasierte Entscheidung zum Erfolg führt. Damit aus Big Data nicht Bad Data wird, bildet die individuelle Datenstrategie (als Teil der U...mehr

Die Datenanalyse im engeren Sinne ist ein zentraler Schritt im Datenlebenszyklus. Unter dem Begriff wird eine große Bandbreite von analytischen Modellen verstanden, deren Reifegrad in Abhängigkeit von ihrer Komplexität von deskriptiven über diagnostische, zu prädiktiven und letztlich präskriptiven Modellen reicht. Populär ist das Analytics-Reifegradmodell von Gartner[1], wel...mehr

Wir leben derzeit im digitalen Informationszeitalter, welches durch die digitale Informations- und Kommunikationstechnologie geprägt ist. Dass namentlich die von uns hinterlassenen digitalen Fußabdrücke ökonomisch verwertbar sind, ist schon längst kein Geheimnis mehr und datengetriebene Geschäftsmodelle sind hoch im Trend. Mithin entwickeln wir uns vermehrt zu einer sogenann...mehr

Eine allgemeine Datendefinition gibt es nicht – vielmehr kommt es auf den jeweiligen Anwendungsbereich an. Nach der Definition der im Bereich der Informationstechnik standardgebenden Internationalen Standardisierungs-Organisation (ISO) sowie der Internationalen Elektrotechnischen Kommission (IECD) z.B. sind Daten definiert als "eine Darstellung von Informationen, die in eine...mehr

Bei der Datennutzung wird der Wert der aus der Datenanalyse und -visualisierung generierten Erkenntnisse realisiert, indem das Unternehmensmanagement bessere Entscheidungen im eingangs erläuterten Sinne treffen kann, die das Unternehmen bei der Zielerreichung unterstützen und die Unternehmensleistung verbessern.mehr

In der Luftfahrtindustrie werden täglich extrem große Datenmengen erzeugt. Ein einzelnes Verkehrsflugzeug aktueller Bauart kann aus der Messung von mehr als 40.000 Betriebsparametern diverser Komponenten und Systeme ein Datenvolumen von mehr als 30 TB pro Tag erzeugen. Darüber hinaus generieren Fluggesellschaften zusätzliche Daten aus weiteren Quellen, beispielsweise Betrieb...mehr

Die nachfolgenden Ausführungen gehen von der These aus, dass Daten einen Wert haben. Im Vordergrund steht der monetäre Wert, den datengetriebene Unternehmen im Rahmen ihrer Big Data Strategie auszuschöpfen versuchen. Dabei ist die Frage, ob Daten einen Wert haben oder nicht, einfacher zu beatworten als die Frage, welchen Wert Daten haben. Dies deshalb, weil sich für Daten (n...mehr

Der Datenwertschöpfung liegt die Prämisse zugrunde, dass mittels den richtigen Daten und dem richtigen Analyseverfahren ein monetärer Mehrwert für das Unternehmen entstehen kann. Zwischen der Erhebung von Daten und der datenbasierten Entscheidung existiert oftmals ein aufwendiger und komplexer Verarbeitungsprozess, ohne diesen die Gewinnung von neuen Erkenntnissen gar nicht ...mehr

Bei der Archilyse AG[1] handelt es sich um eine im Jahre 2017 gegründete Aktiengesellschaft nach schweizerischem Recht mit Sitz in Zürich. Das Geschäftsmodell des ETH-Spin-Off besteht darin, die Qualität von Architektur und Immobilien digital und objektiv messbar, vergleichbar und verständlich zu machen. Zu diesem Zweck hat die Archilyse AG ein digitales Verfahren entwickelt...mehr

Die Datentransformation stellt einen Schritt der Aufbereitung der Daten für die folgende Datenmodellierung dar. Dies umfasst u.a. die Beseitigung von Datenfehlern und die Überführung in einheitliche Formate, die Filterung hinsichtlich nicht benötigter Daten, die Anonymisierung geschützter Daten, die Verschlüsselung sowie weitere technische Vorbereitungsschritte für die Daten...mehr

Konnten aus der Datenanalyse neue Informationen im Sinne von Erkenntnissen für die Optimierung des Geschäftsmodells oder den Aufbau neuer Geschäftsmodelle oder Produkte gewonnen werden, sind diese zu visualisieren, d.h. die Ergebnisse für die Stakeholder sind verständlich aufzubereiten. Je nach Komplexität des verwendeten Analysemodells kommen unterschiedliche Visualisierung...mehr

Wie die Praxis zeigt, sind die Nutzenpotenziale von Daten vielfältiger Natur. Beispielsweise (und im Sinne einer groben Gliederung) werden Daten eingesetzt zwecks: Gewinnsteigerung (z.B. Absatzförderung mittels gezielter Kundenansprache); Gewinnerhaltung (z.B. Stabilisierung der Verkaufszahlen bei Eintritt von schwierigen Marktverhältnissen); Verlustreduktion (z.B. prozessoptim...mehr

Aus der Digitalisierung der Wirtschaft und dem Aufkommen des IoT folgt unweigerlich, dass Daten zunehmend die Rolle eines digitalen Rohstoffs im Sinne einer Grundlage für die Planung, Steuerung und Ausführung der allermeisten wirtschaftlichen und alltäglichen Abläufe übernehmen, d.h. die Bedeutung von Daten wird alle Lebens- und Wirtschaftsbereiche durchdringen. Dies hat wie...mehr

2.1.2.1 Geschäftsmodell Bei der Archilyse AG[1] handelt es sich um eine im Jahre 2017 gegründete Aktiengesellschaft nach schweizerischem Recht mit Sitz in Zürich. Das Geschäftsmodell des ETH-Spin-Off besteht darin, die Qualität von Architektur und Immobilien digital und objektiv messbar, vergleichbar und verständlich zu machen. Zu diesem Zweck hat die Archilyse AG ein digital...mehr

2.1.3.1 Geschäftsmodell Die Airbus S.A.S. ("Airbus") mit Sitz in Frankreich ist eine Tochtergesellschaft der Airbus-Gruppe und neben Boeing der weltgrößte Hersteller (OEM) von zivilen Verkehrsflugzeugen. Airbus bietet neben dem Verkauf bzw. dem Leasing diverser Flugzeugtypen unterschiedlicher Größe und Reichweite auch mit dem Flugbetrieb verbundene Dienstleistungen an, insbes...mehr

Mit der Digitalisierung als einem grundlegenden technologischen Umbruch, der in seiner Tragweite mit der Erfindung der Dampfmaschine oder der Entdeckung der Elektrizität verglichen werden kann, geht die universelle Erhebung und Nutzung von Daten als "Rohstoff" für jegliche elektronische Anwendung und Unternehmensprozess einher. Big Data Analytics bietet für eine unbegrenzte ...mehr

Überblick Mit dem vorliegenden Beitrag widmen sich die Autoren rechnungslegungs- und steuerrechtlichen Aspekten von Daten und datengetriebenen Unternehmen. Der Beitrag wird sukzessive um verschiedene Themenbereiche erweitert, um insbesondere bei Fragestellungen in den Bereichen Steuern und Wirtschaft eine Art "Data Roadmap" für den Umgang mit dem an Bedeutung zunehmenden The...mehr

Aufgabe der Datenvisualisierung (vgl. Abschnitt 1.2.5.6) ist es, das Wesentliche für das Auge sichtbar zu machen. Visualisierungstools vermitteln Entscheidungsträgern eine Entscheidungsgrundlage, ohne die Nadel im Heuhaufen suchen zu müssen. Dies ist insbesondere im Big Data Bereich wichtig, wo das Datenvolumen definitionsgemäß hoch ist (vgl. Abschnitt 1.2.3) und die Informa...mehr

Die Airbus S.A.S. ("Airbus") mit Sitz in Frankreich ist eine Tochtergesellschaft der Airbus-Gruppe und neben Boeing der weltgrößte Hersteller (OEM) von zivilen Verkehrsflugzeugen. Airbus bietet neben dem Verkauf bzw. dem Leasing diverser Flugzeugtypen unterschiedlicher Größe und Reichweite auch mit dem Flugbetrieb verbundene Dienstleistungen an, insbesondere im Bereich der W...mehr

Die Archilyse AG gewinnt ihre Daten aus Grundrissplänen. Konkret werden aus 2D-Grundrissen 3D-BIM-Modelle des Objekts erstellt. BIM steht für Building Information Modeling: Damit wird ein digitaler Prozess beschrieben, mit welchem Bauwerksdaten (z.B. Räume, Bauteile und/oder Bauprodukte) zur Unterstützung von Planung, Bau und Bewirtschaftung von Gebäuden und anderen Bauwerke...mehr

Daten können ein Ablaufdatum haben. Dies etwa, weil sie nicht mehr aktuell sind und als historische Daten vom Unternehmen nicht mehr weiterverwendet werden können oder aber, weil sie z.B. aus rechtlichen Gründen gelöscht werden müssen. Wächst das Datenvolumen, wachsen auch die Herausforderungen der Datenverwaltung und damit einhergehend die Kosten. Ziel von Big Data ist es n...mehr

Die Generierung von Daten steigt mit hoher Geschwindigkeit. Die Gesamtmenge der weltweit generierten, kopierten und eingesetzten Daten wird den Prognosen zufolge bis 2025 auf mehr als 180 Zettabyte[1] ansteigen. Zu diesem enormen Wachstum tragen nicht nur die Daten der Nutzer von Smartphones, Social Media Plattformen und Suchmaschinen bei, sondern auch der exponentiell zuneh...mehr

Wie unter Abschnitt 1.2.5.2 erläutert, hat ein Unternehmen im Idealfall nicht nur eine Big Data Lösung, welche technisch einwandfrei funktioniert, sondern auch in rechtlicher Hinsicht das Optimum abbildet. Damit namentlich Steuerberater die steuerrechtlichen Problemfelder überhaupt erst erkennen können, bedarf es eines technischen Grundverständnisses. Doch wie verhalten sich...mehr

Die vorstehend ausgeführten Implikationen gelten nicht nur für die unternehmensinternen Fachabteilungen und das Management, sondern auch für die Berufsgruppen der Rechts- und Steuerberater sowie den Wirtschaftsprüfer, denen es als Organe der Rechtspflege obliegt, die für ihr Fachgebiet relevanten Schlussfolgerungen zu ziehen, um ihr unternehmerisches und gesellschaftliches M...mehr

Gerade bei der Einführung neuer digitaler Geschäftsmodelle bedarf es Steuerungsmechanismen, die der zugrundeliegenden Unsicherheit Rechnung tragen. Zu diesem Zeitpunkt liegen nur Behauptungen und Hypothesen vor, die für eine gute Steuerung so schnell und präzise wie möglich getestet werden sollten. Diese Hypothesen sollten sich auf die zentralen Erfolgsfaktoren des Geschäfts...mehr

Autoren: Jörg Hanken, Dr. Alexander Totzek Big Data und Data & Analytics (‹D&A‹) sind in jedweder strategischen Diskussion in Unternehmen unter den Topthemen. Vereinfachend gesagt geht es dabei um den Prozess der Datenextraktion und -sammlung, das Verständnis und die Aufbereitung sowie um die Analyse und Visualisierung von Daten. Der Einsatz von D&A führt zu erheblichem Mehrwe...mehr

Nach erfolgter Definition, Sammlung und Aufbereitung können die Daten im nächsten Schritt analysiert und visualisiert werden. Die Visualisierung der Daten ist dabei einer der Haupttrends im Bereich Business Intelligence.[27] Die Ergebnisse von Analysen werden bisher oft stark aggregiert und statisch mit Screenshots in Berichten oder Präsentation verwendet. Durch die Nutzung ...mehr

Die Rahmenbedingungen der Arbeit ändern sich: Internationale Arbeitsteilung und globalisierter Wettbewerb, getrieben von Big Data, unendlich vernetzten IT-Strukturen und künstlicher Intelligenz, stellen die Unternehmen vor steigende Anforderungen an Qualität, Aktualität und Individualität der Produkte und an die Flexibilität und Leistung der Arbeitnehmer. Dabei beobachten wi...mehr

Zusammenfassung Überblick Die 3 Megatrends Energiewende, Digitalisierung und künstliche Intelligenz haben in unterschiedlichen Branchen signifikanten Einfluss auf die Geschäftsmodelle vieler Unternehmen. Da diese Trends bereits alle Tippingpoints überschritten haben, sollten die Unternehmen entsprechende strategische und operative Konzepte entwickeln und umsetzen. Dies trifft...mehr

Einerseits werden die Herausforderungen, in denen sich insbesondere auch kleine und mittlere Unternehmen mit ihren Geschäftsmodellen behaupten müssen, immer komplexer, und andererseits bieten die Megatrends wie z. B. Big Data, künstliche Intelligenz und digitale Plattformlösungen viele attraktive Möglichkeiten etablierte Geschäftsmodelle zu innovieren und damit zukunftsfähig...mehr

Innovationen und deren marktorientierte Umsetzung sind die Grundvoraussetzung für erfolgreiche Geschäftsideen und eine darauf basierende Geschäftsmodellentwicklung und -umsetzung. In einem Geschäftsmodell werden alle Elemente vereint, beschrieben und mit ihren Abhängigkeiten untereinander dargestellt, die zur Entwicklung, Erstellung und erfolgreichen Vermarktung von Produkte...mehr

Für die konzeptionelle Erarbeitung der strategischen Lösungsansätze bedarf es eines konsistenten und innovativen Prozesses. Als Framework eignet sich zur systematischen Entwicklung des Maßnahmenbündels der sog. Business Model Builder (Abb. 4). Abb. 4: Struktur und Vorgehensweise Business Model Builder Mit dem Business Model Builder lassen sich insbesondere auch digitale Geschä...mehr