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Datenökonomie: Alle Beiträge und Autoren

Abstracts zur Ausgabe 3/2019 der Wirtschaftspolitischen Blätter

Inhalt


Datenökonomie braucht Datenhandel: Data Market Austria als technologischer Showcase und Data Intelligence Offensive als Plattform für Österreich | Peter A. Bruck

Österreich hat signifikanten Aufholbedarf in jenem Bereich der Digitalisierung, wo es zentral um die Integration von digitalen Technologien in Unternehmensprozesse und vor allem um die marktwirtschaftliche Wertschöpfung aus Daten geht. „Data Market Austria“ als das österreichische Big Data-Leitprojekt hat in einem strategisch und inhaltlich definierten, dreijährigen Forschungs- und Entwicklungsvorhaben die technologische Realisierbarkeit, rechtliche Sicherung und eine langfristige Wachstumsperspektive im Bereich Data Services aufzeigt.

Der Proof of Technologies- Prototyp für einen effizienten und sicheren Datenhandel erlaubt es, den Mehrwert eines funktionierenden Datenmarkts gerade auch für den effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu realisieren. Mit der „Data Intelligence Offensive“ wird Firmen eine Plattform angeboten, um mit Datenanbietern, Dateninfrastrukturanbietern, Start-Ups, und Datenverwerter zusammenzuarbeiten. Zur Weiterentwicklung in Prioritätsbereichen wird zu „Daten Kreise“ (Data Circles) via www.dataintelligence.at eingeladen.


Data Governance: Basis für langfristigen wirtschaftlichen Erfolg | Barbara Engels

Daten haben sich mit dem Fortschreiten der Digitalen Transformation zu einer wertvollen Unternehmensressource entwickelt. Allerdings werden sie von vielen Unternehmen nicht als solche behandelt, obwohl Daten indirekt und direkt zum Unternehmenserfolg beitragen und Unternehmen langfristig wettbewerbsfähig halten. Die im Unternehmen vorhandenen und prozessierten Datenbestände sind für viele Unternehmen zu weiten Teilen eine Blackbox. Datenmanagement wird punktuell und projektbasiert betrieben, Data Governance ist ein Fremdwort.

Doch ein klares Bewusstsein dafür, was Data Governance ist, was sie für das jeweilige Unternehmen bedeutet, wie sie sich ausgestaltet und auswirkt, ist für ein Unternehmen unerlässlich, um in der Data Economy bestehen zu können. Dieser Artikel erklärt die Bedeutung der Data Governance in der Data Economy, zeigt ihre Verbreitung unter den Unternehmen und schlägt politische Maßnahmen vor, welche die Umsetzung der Data Governance incentivieren.


Datenbasierte Geschäftsmodelle – Chancen und Herausforderungen für KMU | Marina Hoffmann, Christian Schröder

Für digitale Start-ups stellen Daten häufig von Beginn an einen Produktionsfaktor da. Für etablierte KMU ist eine datenbasierte Wertschöpfung häufig nur durch eine Transformation des bestehenden Geschäftsmodells möglich. Um in einem zukünftig dynamischeren Umfeld die wirtschaftlichen Chancen datenbasierter Technologien für das eigene Geschäftsmodell zu erkennen, einzuordnen und zu erschließen werden strategische Aspekte in der Unternehmensführung an Bedeutung gewinnen.

Der vorliegende Beitrag erörtert, warum die Analyse digitaler bzw datenbasierter Innovationen für etablierte KMU entscheidend für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit sein kann. Dabei ist nicht nur der Blick über die Grenzen der eigenen Branche, sondern auch das richtige Timing von Bedeutung.

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Wettbewerbspolitik für die digitale Wirtschaft | Justus Haucap

Die digitale Ökonomie zeichnet sich vor allem durch zwei Dinge aus: Das Wachstum von Online-Plattformen, welche durch indirekte Netzwerkeffekte gekennzeichnet sind, sowie die Nutzung großer Datenmengen. Digitale Plattformen haben zwar den Wettbewerb auf vielen Märkten intensiviert, jedoch besteht aufgrund des kippligen „Winner-takes-all“-Charakters dieser Märkte auch ein erhöhtes Risiko einer Marktabschottung durch große Plattformen.

Der Beitrag empfiehlt, Wettbewerbsbehörden bessere Möglichkeiten einzuräumen, unternehmerische Strategien, die das sogenannte Multi-Homing künstlich verhindern, noch vor der Entstehung einer Marktbeherrschung zu untersuchen. Darüber hinaus sollte der Zugang zu Daten für Dritte grundsätzlich einfacher sein als es bisher im Bereich von Netzinfrastrukturen ist. Auch in der Fusionskontrolle gibt es gute Gründe für eine Stärkung mit Blick auf sogenannte „Killerakquisitionen“. Allerdings muss hier eine Balance gefunden werden, um Innovations- und Gründungsanreize zu erhalten.


Data sharing mandates: an antidote to digital oligopolies? | Claudia Biancotti, Paolo Ciocca

Over the past few years, a small number of technology companies have succeeded in assembling datasets of unprecedented size and granularity, covering the behavior of billions of individuals. As information becomes a key input throughout the economy, data concentration represents a barrier to competition. The introduction of data sharing mandates, or requirements for dominant firms to share the information they collect with other companies and with academia, can contribute towards solving this problem. It is, however, of paramount importance that such a policy comes with effective safeguards for the privacy of data subjects.


Sharing the benefits of the data economy for economic development | Jorge Arbache, Leandro Magalhães Silva de Sousa 

This paper discusses the relationship between the data economy and economic development and examines the benefits and challenges for emerging economies. In particular, it examines the market concentration and offers some reasoning for why we should expect that the data economy may end up increasing, not decreasing, the gaps between developed and underdeveloped economies. The paper makes use of the concepts of digital commoditisation (Arbache, 2018) and digital divide (OECD, 2000) to help frame and examine the potential benefits and to identify the challenges that emerging economies may face as a consequence of that commoditisation. The paper proposes some possible way forward for policy-makers to overcome the current technology development asymmetries to reap the benefits and opportunities of the data economy.


Das BIP in Zeiten der Datenökonomie: Neuvermessung der Ökonomie wird erforderlich! | Thomas Straubhaar

„Measuring the Digital Transformation“ lautet der Titel einer aktuellen OECD-Publikation, die danach strebt, aufzuzeigen, wie sich der Wert von Daten messen und in die gängigen Statistiken zur Erfassung ökonomischer Aktivitäten einbinden lässt (OECD, 2019). Quintessenz der gehaltvollen OECD-Analyse ist, dass, „as existing metrics and measurement tools struggle to keep up, it is imperative to act now. … More must be done to strengthen the evidence base needed to monitor and shape the digital transformation” (OECD 2019, 16).

Die folgenden Ausführungen haben zum Ziel, die von der OECD angemahnte Diskussion über eine Neuvermessung der Ökonomie als Folge von Digitalisierung und dem Wandel von einer sichtbaren Waren- zu einer unsichtbaren Datenwirtschaft weiter voran zu bringen. Dazu werden in einem ersten Abschnitt die fundamentalen Unterschiede zwischen einer Güter- und einer Datenökonomie dargestellt.

Im zweiten Abschnitt werden die sich daraus ergebenden Messfehler herkömmlicher statistischer Verfahren aufgezeigt. Der dritte Abschnitt liefert Argumente, wieso eine statistische Neuorientierung zur Erfassung digitaler Transaktionen und Handelsaktivitäten so dringend geworden ist.


Totgesagte leben länger! Einige Anmerkungen zum homo oeconomicus als Methode | Eike Emrich/Florian Follert

Das ökonomische Verhaltensmodell, der homo oeconomicus, steht vor allem seit der letzten internationalen Finanz- und Wirtschaftskrise verstärkt „unter Beschuss“. Die Kritik daran beruht oftmals auf einem falschen und in Teilen veralteten Kenntnisstand über die ökonomische Methode, die entwicklungsfähig und realitätsbezogener ist als ihre Kritiker meinen. Wie kaum ein anderes Modell kann diese Methode zur Erklärung menschlichen Verhaltens in allen Bereichen des Lebens herangezogen werden. Der vorliegende Beitrag analysiert die Methode „homo oeconomicus“ vom Standpunkt der modernen Ökonomik.