DEEP DIVE
Bessere Entscheidungen bei komplexen Sachverhalten.Im Folgenden erfahren Sie:
- Was ist der Nutzen einer Big-Data gestützten Analyse, dem Deep Dive?
- Welche Fragen und Herausforderungen werden adressiert?
- Was sind typische Fälle?
- Was verstehen wir unter einer Big-Data gestützten Analyse?
- Wie unterscheiden sich die Big-Data gestützte Analyse und die konventionelle Herangehensweise?
- Unserer Projekterfahrungen (Auswahl)
Was ist der Nutzen einer Big-Data gestützten Analyse – Deep Dive?
„Die Definition von Wahnsinn ist, immer das Gleiche zu tun, und andere Ergebnisse zu erwarten.“
(häufig Albert Einstein zugeschrieben)
Mit unserem Deep Dive erhalten Sie vollkommen neue Einblicke in Märkte, Anwendungen und Technologien:
- entdecken Sie vollkommen neue Geschäftsmöglichkeiten
- durchleuchten Sie Markt- und Technologiefelder und sichern somit Investitions- und Portfolioentscheidungen ab
Welche Fragen und Herausforderungen werden adressiert?
1. Früherkennung von Technologien, Anwendungen und Geschäftsmodellen
- Was sind hot topics?
2. Darstellung von Zeitleisten für aufkommende Themen
- Welche Themen werden wichtiger?
- Welche verlieren an Relevanz?
3. Identifizierung maßgeblicher Experten und Forschungseinrichtungen
- Wer ist der maßgebliche Experte im Feld?
4. Generierung von Wettbewerbsprofilen
- Auf welche Themen fokussiert unser Wettbewerber?
5. Identifizierung von Start-Ups als potentielle M&A – Targets
- Wie können wir Potentiale früher als der Wettbewerb erkennen?
6. Neugeschäftgenerierung
- Für welche weiteren Anwendungen lassen sich unsere Kompetenzen einsetzen?
- Wen könnten wir substituieren?
Was sind typische Fälle?
Was verstehen wir unter einer Big-Data gestützten Analyse?
Mit Hilfe der Software NETCULATOR werden aus einer großen Anzahl von Patenten und Dokumenten (> x0.000) sogenannte Forschungsfronten identifiziert – d. h. klar abgrenzbare technologie- bzw. anwendungsbezogene Arbeitsfelder.
Dabei erkennt die Software anhand eines hybriden Algorithmus Ähnlichkeiten zwischen Dokumenten anhand der verwendeten Keywords („Beate isst einen Apfel.“ ähnelt „Alexander genießt eine Birne“)
Abbildung 1: Forschungsfronten
Ausgewählte Cluster werden in zeitlich fixierten Projektphasen à ca. 2 Wochen weiter aufgespalten. Für alle (Sub-) Cluster können Experten, aktive Unternehmen / Institutionen, wichtigste Veröffentlichungen /Patente etc. ermittelt werden.
Als besonderes Feature entwickelt der NETCULATOR Timelines über die zeitliche Entwicklung von Themen. Damit werden aufkommende „emerging“ Topics (White Spots) identifiziert und sich ändernde Wichtigkeiten von Themenfeldern erkannt.
Abbildung 2: Timeline „Welche Forschungsfelder beschäftigen sich mit der Ausrichtung / Handhabung von handgestützten Geräten (z. B. Elektrowerkzeuge)“
Dieses stark vereinfachte Beispiel verdeutlicht, wie Big-Data den “local-search bias” überwindet und die Konvergenz / das Aufeinanderzugehen von Industrien herausarbeitet.
Mit Hilfe dieser Vorgehensweise werden Mengen an Informationen verarbeitet, was mit einem konventionellen Ansatz bzgl. Zeitdauer und Umfang nicht möglich wäre. Allein unter der Annahme man könnte einen Fachartikel bzw. Patent in 30 min erfassen, auswerten und Verbindungen herstellen, kann die Software-Unterstützung bei einem typischen Projekt mit 30 Tausend Dokumenten ca. 10 Personenjahre Arbeit abnehmen.
Wie unterscheiden sich die Big-Data gestützte Analyse und die konventionelle Herangehensweise?
Unserer Projekterfahrungen (Auswahl)
- Automotive (USA): Substitutionspotential eines neuen Kunststoffs
- Chemie (USA): Anwendungsfelder „In Situ Polymerized Organo Sheets“
- Pharmazie: Markt- und Technologiestudie im Bereich Impfstoffherstellung
- Oberflächentechnik: Markt- und Technologiestudie zur Reduktion des CO2-Footprint von Öfen (z. B. durch Wasserstoff)
- Sensortechnik: Markt- und Technologiestudie für ausgewählte Sensorfelder
- Maschinenbau: Markt- und Technologiestudie im Bereich „Batterieherstellung“ inkl. Generierung einer Short-List von M&A-Targets
Wir können Ihnen mit dem Deep Dive helfen, zu besseren Entscheidungen zu kommen. Melden Sie sich bei unseren Experten für ein unverbindliches Gespräch.
Fallbeispiel
Artikel: Eine Methode zur Impfstoff-Herstellung wird marktreif
Welchen Beitrag kann ein Big-Data – gestützter Deep Dive rund um den Aufbau eines hochinnovativen Start-Ups leisten? Einblicke in ein gemeinsames Projekt von Fraunhofer IPA, Bausch + Ströbel und dessen Start-Up Kyoobe Tech GmbH sowie TIM Consulting.
Deep-Dive Präsentation
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