Understanding the organizational implications of Big Data Analytics in the automotive industry

Aufgrund des strategischen Potenzials und des geschäftlichen Nutzens von Big Data richten Unternehmen vermehrt ihre Aufmerksamkeit auf Big Data Analytics. Der Wert von Big Data Analytics, zum Beispiel zum Erfassen von Kundenwünschen und zum Liefern von maßgeschneiderten Diensten, scheint unbestreitbar. Die Verwirklichung des Mehrwertes von Big Data Analytics bedarf nicht nur der einfachen Anwendung analytischer Werkzeuge und Prozesse zur Analyse des allgegenwärtigen Begriffs "Big Data", sondern erfordert organisationsweite Veränderungen des sozio-technischen Systems einer Organisation. In der derzeitigen Literatur fehlen jedoch Erkenntnisse, wie Unternehmen durch organisatorische Anpassungen befähigt werden können den Mehrwert von Big Data Analytics zu realisieren. Dieses kumulative Dissertationsprojekt adressiert diese Forschungslücke. Die erste Phase dieser Dissertation bildet die theoretische und konzeptionelle Grundlage. Der erste Artikel identifiziert Hindernisse für die Einführung von Big Data Analytics. Darauf aufbauend zielt die zweite Phase insbesondere darauf ab empirische, gestaltungsorientierte und praxis-basierte Forschung zur Theorie, Praxis und Lehre beizutragen. Der zweite Artikel bietet eine theoriegestützte Perspektive auf die Wertverwirklichung von Big Data Analytics und veranschaulicht die für die Wertrealisierung von Big Data Analytics erforderlichen organisatorischer Maßnahmen. Der dritte Artikel zeigt, wie Cloud Computing genutzt wird, um eine analytische Plattform für die Nutzung von operativen Maschinendaten bereitzustellen. Der vierte Artikel entwickelt ein kohärentes Fähigkeitsmodell für die Nutzung von Big Data Analytics im Unternehmenskontext. Im fünften und sechsten Artikel schließlich wird beschrieben, wie die Vertriebs- und Marketingabteilung der AUDI AG Big Data Analytics in ihrer digitalen Transformation etabliert hat. Diese Dissertation trägt insbesondere zur Theorie bei, i