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Detailergebnis zu DOK-Nr. 76548

Typisierung datengetriebener Geschäftsmodelle im innerstädtischen Verkehr

Autoren	P. Guillen A. Mitschele
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

Internationales Verkehrswesen 73 (2021) Nr. 1, S. 58-61, 2 B, 24 Q

Technologische Fortschritte und die zunehmende Vernetzung in Verbindung mit der Erhebung immer detaillierterer Daten führen zu einem kontinuierlichen Zuwachs der Datenmengen innerhalb des Mobilitätssektors. Einen wesentlichen Treiber dieser Entwicklungen stellen sogenannte intelligente Verkehrssysteme (IVS) dar, durch die innerhalb von Städten eine Vielzahl urbaner Mobilitätsdaten erhoben werden. Das entstehende Datenmaterial eröffnet hierbei vollkommen neue Potenziale zur Wertschöpfung, die mittels datengetriebener Geschäftsmodelle (DGGM) erschlossen werden können. Der Beitrag typisiert solche DGGM systematisch und zeigt Organisationen somit konkrete Möglichkeiten zur Generierung von Mehrwert auf Basis urbaner Mobilitätsdaten auf. Im innerstädtischen Verkehr werden im Rahmen von IVS große Mengen an urbanen Mobilitätsdaten erzeugt (Big Data). Mithilfe sogenannter datengetriebener Geschäftsmodelle lassen sich auf Basis dieses Datenschatzes neue Wertschöpfungspotenziale erschließen. Ein zentraler, technologischer Bestandteil von IVS ist das Internet of Things (IoT, Internet der Dinge). So werden unter anderem Fahrzeuge, Straßen, Lichtsignalanlagen oder Parkplätze mit Sensoren und Netzwerkanschlüssen ausgestattet, wodurch diese innerhalb des urbanen Raums über das Internet miteinander kommunizieren können. Im Zuge dessen werden große Mengen urbaner Mobilitätsdaten generiert und ausgetauscht. Diese Mobilitätsdaten eröffnen dabei neue Wertschaffungspotenziale für verschiedenste Organisationen im "urbanen Ökosystem". So ermöglichen es innovative Technologien, wie beispielsweise Big Data Analytics, substanziellen Mehrwert aus der Datenflut zu schöpfen.