Strategy for Creating Data-Driven Business Models

Thumbnail Image

Files

master_Pelo_Anton_2019.pdf (626.35 KB)

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Perustieteiden korkeakoulu | Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2019-12-18

Department

Major/Subject

Strategy and Venturing

Mcode

SCI3050

Degree programme

Master’s Programme in Industrial Engineering and Management

Language

en

Pages

87 + 2

Series

Abstract

The exponentially increasing data generation speed and the success stories of disruptive startups have made established companies interested in leveraging data. This thesis aims to explore how established organizations can advance into data-driven business models while exploring the business ecosystem internal and external factors affecting the advancement. This thesis utilizes qualitative study as means of conducting the research. The main source of data was the 14 semi-structured interviews and informal discussion held within the focal company. The interviews were aimed towards the executive board and directors to find out the current status of data leveraging, the internal & external factors and what types of data-driven business models the found factors entail. The study resulted in categorization and evaluation of the types data-driven business models and the requirements in reaching those to create long-term competitive advantage. The thesis also presents beneficial implications to managers and other practitioners who find themselves in a similar situation, providing strategic building blocks of successful data strategy. The thesis contributes academically by providing academics a systematic way of analyzing companies and their strategic options for data levaraging.

Datan tuotantonopeuden eksponentiaalisesti kasvava kehitys ja disruptiivisten startup-yritysten menestystarinat ovat saaneet vakiintuneet yritykset kiinnostuneiksi datan hyödyntämisestä. Tämän diplomityön tarkoituksena on selvittää, kuinka vakiintuneet organisaatiot voivat datapohjaisiin liiketoimintamalleihin tutkimalla liiketoiminnan ekosysteemien sisäisiä ja ulkoisia tekijöitä, millä on vaikutus etenemiseen. Tämä diplomityö hyödyntää laadullista tutkimusta keinona tutkimuksen suorittamiseen. Tärkein tietolähde työlle oli 14 yrityksessä pidettyä haastattelua ja epävirallista keskustelua. Haastattelut oli suunnattu yrityksen johtoryhmälle ja johtajille, tavoitteena kartoittaa datan hyödyntämisen nykytilaa, sisäisiä sekä ulkoisia tekijöitä ja minkä tyyppisiin datapohjaisiiin liiketoimintamalleihin löydetyt tekijät johtavat. Tutkimuksen tuloksena eri tyyppiset datapohjaiset liiketoimintamallit kategorisoitiin ja arvioitiin, vaatimukset niiden saavuttamiseksi arvioitiin, jotta yritys voi luoda pitkäaikaista kilpailuetua. Diplomityö esittelee myös hyödyllisiä johtopäätöksiä johtajille ja muille samanlaisessa tilanteessa oleville ammattilaisille tarjoamalla strategisia rakennuspalikoita onnistuneelle datastrategialle. Diplomityö tarjoaa tutkijoille systemaattisen tavan analysoida yrityksiä ja niiden strategisia vaihtoehtoja datan hyödyntämiseksi.

Description

Supervisor

Gustafsson, Robin

Thesis advisor

Tiittanen, Ismo

Keywords

data-driven, business models, data strategy, DDBM, data leveraging, competitive advantage

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201912226594

Collections

[dipl] Perustieteiden korkeakoulu / SCI