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114 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services âŠ
Dadurch soll bspw. bei einem Unfall die Ursache leichter aufgedeckt werden
können. ErgÀnzend werden weitere Funktionen, wie die Parkplatzsuche und das
Einparken, autonom vom Fahrzeug durchgefĂŒhrt. Allein die rechtliche Situation
erfordert (noch) das Vorhandensein eines menschlichen Insassen mit FĂŒhrer-
schein.
2. GeschÀftsmodellanalyse nach dem Business Model Canvas
Bei der GeschÀftsmodellanalyse nach dem Business Model Canvas muss zwi-
schen dem GeschÀftsmodell Tesla und der Softwareversion 9 unterschieden
werden. Einige der Kernelemente des Business Model Canvas können fĂŒr die Ver-
sion 9 nicht angewandt werden; insoweit erstreckt sich dann die Analyse auf das
GeschÀftsmodell von Tesla im Allgemeinen.
Das Wertangebot der Tesla Version 9 liegt vornehmlich in der UnterstĂŒtzung
des Fahrers bei seinen Fahraufgaben. Durch teilautonomes Fahren wird der Fah-
rer entlastet, und er soll kĂŒnftig in der Lage sein, sich wĂ€hrend der Fahrt auf
andere Interessen als das Steuern seines Fahrzeugs zu konzentrieren. Zudem
sollen UnfÀlle vermieden und zu einer höheren Verkehrssicherheit beigetragen
werden. Soweit dennoch UnfÀlle eintreten, sollen die Erfassungs- und Beweis-
möglichkeiten fĂŒr die Verursachung verbessert werden (Tesla 2018b). Dane-
ben ist der Prestige-Gewinn eines autonom gesteuerten Oberklassefahrzeugs
fĂŒr viele Kunden ein weiteres Kaufargument. Das angesprochene Kunden-
segment von Tesla-Fahrzeugen sind vorrangig Endkunden (B2B), ebenso sind
aber auch B2B2C-Lösungen, bspw. ĂŒber Leasing, möglich. Im B2B-Markt
stellt das Fahrzeug besonders fĂŒr innovative oder ökologisch orientierte Unter-
nehmen eine Alternative zu herkömmlichen Oberklassedienstwagen dar. Als
konkrete B2C-Zielgruppe stehen Nutzer höherer Einkommensklassen im Vorder-
grund, die technologischen Neuerungen gegenĂŒber aufgeschlossen sind. Die
Kundenbeziehung und -bindung werden ĂŒber das Fahrzeug selbst gepflegt,
indem regelmĂ€Ăige Updates erscheinen und dadurch der Kontakt zu Tesla fort-
dauernd aufrechterhalten wird. Neben dem Fahrzeug selbst sind fĂŒr Tesla die
Flagship-Stores in ausgewĂ€hlten StĂ€dten ein wichtiger Kanal, ĂŒber den mit dem
Kunden interagiert und Fahrzeuge abgesetzt werden. Des Weiteren werden unter-
schiedliche Foren und Communitys als KommunikationskanĂ€le genutzt, ĂŒber die
Tesla Kunden gewinnen und binden möchte.
PrimÀre Einnahmequelle ist der Verkauf von Fahrzeugen. Daneben werden
auch durch die NachrĂŒstung bspw. mit Kamerapaketen sowie ĂŒber Reparaturen
und Wartungsarbeiten Einnahmen generiert. Eine zusÀtzliche, wenn auch nur
kleine Einnahmequelle sind Subventionen der Forschungs- und Entwicklungs-
arbeit im Bereich autonomer Fortbewegung, die Tesla von unterschiedlichen
Die Big-Data-Debatte
Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Title
- Die Big-Data-Debatte
- Subtitle
- Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Authors
- Susanne Knorre
- Horst MĂŒller-Peters
- Publisher
- Springer Gabler
- Date
- 2020
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-658-27258-6
- Size
- 15.3 x 21.6 cm
- Pages
- 220
- Keywords
- Economics, Management science, Economic policy, Motivation research (Marketing), Insurance
- Category
- Informatik
Table of contents
- 1 Big Data im öffentlichen Diskurs: Hindernisse und Lösungsangebote fĂŒr eine VerstĂ€ndigung ĂŒber den Umgang mit Massendaten 1
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- 1.1.1 Nutzen und Schutz von Daten: Ăberlegungen zur Analyse eines politischen Diskurses 2
- 1.1.2 Big Data, KĂŒnstliche Intelligenz und Algorithmen: Begriffe und Konzepte in der Diskussion 4
- 1.1.3 Arten, Herkunft und Nutzer von Daten: AnnÀherung an eine Dual-Use Technologie 7
- 1.1.4 Diffuses Bild: Was bislang ĂŒber die öffentliche EinschĂ€tzung von Datennutzung erhoben wurde 12
- 1.2 Von Konflikten und Kollisionen: Big Data als Gegenstand öffentlicher Narrationen 15
- 1.2.1 Ein Narrativ wird entdeckt: âBig Brotherâ in der Kampagne gegen die VolkszĂ€hlung 1983 16
- 1.2.2 âBig Brotherâ reloaded: Die ErzĂ€hlung von Edward Snowden 18
- 1.2.3 Die Manipulation: Die ErzÀhlung von der Beeinflussung des US-Wahlkampfs 2016 20
- 1.2.4 Spione im Kinderzimmer: Die ErzÀhlung vom Verlust der PrivatsphÀre 22
- 1.2.5 Die Apokalypse: Die ErzÀhlung vom digitaltotalitÀren Staat 23
- 1.2.6 Die VerselbststÀndigung der Maschine: Die ErzÀhlung vom unkontrollierbaren Auto 25
- 1.2.7 Die globale Gier: Die ErzĂ€hlung von der Weltherrschaft der âFrightful 5â 26
- 1.3 Nutzen und Schutz von Daten des BĂŒrgers im politischen Diskurs 28
- 1.4 Vom Heldenbild des rationalen, souverÀnen Nutzers: Narrationen im politischen Diskurs 35
- 1.5 Datenethik als neues Paradigma? Handlungsangebote jenseits der Regulierung 42
- 1.6 Ordnungspolitik und Big Data: Den fairen Zugang sichern 46
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- Literatur 55
- 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services rund um Wohnen, Gesundheit und MobilitĂ€t: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger in privaten Lebenswelten 63
- 3 Big Data: Chancen und Risiken aus Sicht der BĂŒrger 137
- 3.1 Einleitung 137
- 3.2 Datenwissen 140
- 3.3 Handlungsfreiheit 143
- 3.4 FolgeabschĂ€tzungen, Bewertung von Anwendungsfeldern und Einstellungen zu Datenschutz und Technologie (âWollenâ) 146
- 3.5 Verhalten (âHandelnâ) 160
- 3.6 Datenpolitik und Datenethik (âNeue Paradigmenâ) 169
- 3.7 Alte und neue Narrative 176
- 3.8 Neue Rollen am Beispiel der Versicherungswirtschaft 179
- 3.9 Fazit 187
- Literatur 191
- 4 Big Data: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger! Zusammenfassung und Fazit 195
- 4.1 Zur Gestaltung des öffentlichen Diskurses ĂŒber Chancen und Risiken von Big Data: Die Ergebnisse im Ăberblick 196
- 4.2 Zum Nutzen von Big Data in konkreten Lebenswelten:
- Die Ergebnisse im Ăberblick 201
- Anhang 207