Bachelorarbeit, 2014
70 Seiten, Note: 1,3
1 EINLEITUNG
1.1 PROBLEMSTELLUNG
1.2 ZIELSETZUNG
1.3 AUFBAU UND STRUKTUR
1.4 METHODIK
2 BAUSTEINE UND AUSPRÄGUNGEN VON WEB 3.0
2.1 DEFINITION WEB 3.0
2.2 BAUSTEINE DES WEB 3.0
2.2.1 LINKED DATA
2.2.2 VOCABULARIES / ONTOLOGIEN
2.2.3 QUERIES
2.2.4 INFERENCES
2.2.5 RICH SNIPPETS / STRUKTURIERE DATEN
2.3 AUSPRÄGUNGEN VON WEB 3.0
2.3.1 SEMANTISCHE SUCHE
2.3.2 INFORMATIONSEXTRAKTION
2.3.3 INTERNET OF THINGS
2.4 ZUSAMMENFASSUNG
3 AUFBAU, ZWECK UND TYPEN VON GESCHÄFTSMODELLEN
3.1 DEFINITION GESCHÄFTSMODELL
3.1.1 BEGRIFF GESCHÄFT, MODELL UND GESCHÄFTSMODELL
3.2 AUFBAU
3.3 VERWENDUNGSZWECK VON GESCHÄFTSMODELLEN
3.4 TYPEN VON GESCHÄFTSMODELLEN
3.4.1 GESCHÄFTSMODELL NACH STÄHLER
3.4.2 GESCHÄFTSMODELL NACH MAAß
3.4.3 GESCHÄFTSMODELL NACH WIRTZ
3.4.4 BUSINESS MODEL CANVAS
3.5 ZUSAMMENFASSUNG
4 GESCHÄFTSMODELLE IM INTERNET UND WEB 3.0
4.1 BESONDERHEITEN BEI GESCHÄFTSMODELLE IM INTERNET
4.1.1 KOMMUNIKATIONSPOLITIK
4.1.2 PRODUKTPOLITIK
4.1.3 PREISPOLITIK
4.1.4 VERTRIEBSPOLITIK
4.2 EXISTIERENDE PRAXISBEISPIELE IM WEB 3.0
4.2.1 EVRI
4.2.2 TWINE (SUPERMECHANICAL LTD.)
4.3 ZUSAMMENFASSUNG
5 FALLSTUDIE
5.1 EINFÜHRUNG IN DIE FALLSTUDIENMETHODE
5.1.1 DEFINITION
5.1.2 PROZESS EINER FALLSTUDIE
5.1.3 VOR- UND NACHTEILE
5.1.4 METHODIK ZUR AUSARBEITUNG DER FALLSTUDIE
5.2 FALLSTUDIE GOOGLE – DIE SEMANTISCHE SUCHE
5.2.1 UNTERNEHMENSPORTRAIT
5.2.2 RELEVANTE ZAHLEN ZUM UNTERNEHMEN
5.2.3 GOOGLE UND DIE SEMANTISCHE SUCHE
5.2.4 BUSINESS MODEL CANVAS
5.3 CHANCEN UND RISIKEN
5.3.1 CHANCEN
5.3.2 RISIKEN
5.4 ERGEBNIS UND INTERPRETATION
5.5 ZUSAMMENFASSUNG
6 FAZIT UND AUSBLICK
Die Arbeit untersucht das Potenzial von Geschäftsmodellen im Web 3.0, wobei der Schwerpunkt auf der semantischen Suchtechnologie von Google liegt. Ziel ist es, den Aufbau eines solchen Geschäftsmodells mittels der "Business Model Canvas"-Methodik zu analysieren und dabei die spezifischen Chancen und Risiken dieser technologischen Entwicklung herauszuarbeiten.
2.2.1 Linked Data
Unter „Linked Data“, auch bekannt als „Linked Open Data (LOD) versteht man verknüpfte (öffentlich) zugängliche Daten. Innerhalb LOD werden Regeln und Bestrebungen definiert, um große Datenmengen zu strukturieren, zu veröffentlichen und dabei die Datensätze mithilfe semantischer Technologie miteinander in Verbindung zu setzen. Damit lassen sich veröffentlichte Daten einfach und schnell maschinenlesbar machen. Das Konzept von „Linked Data“ basiert im Wesentlichen auf der Idee von Tim Berners-Lee. Dieser prägte vier Regeln für „Linked Data:
• Für die Bezeichnung von Objekten sollen URIs (Uniform Resource Identifier) verwendet werden. Bei URIs handelt es sich um einheitliche Bezeichner für Ressourcen.
• Es sollen URIs auf Basis des http-Protokolls verwendet werden, damit sich die Bezeichnungen auf einfachem Weg nachschlagen lassen können.
• Es sollen zweckmäßige Informationen bereitgestellt werden, sofern nach einem URI recherchiert wird.
• Diese Informationen sollen Links auf andere URIs enthalten, welche über Objekte entdeckt werden können.
Die Veröffentlichung von Linked Open Data erfolgt mittels des „Resource Description Framework“ (RDF). Mithilfe von dieses Frameworks werden Datensätze mit anderen unterschiedlichen Datensätzen verlinkt. Mittels des „Resource Description Framework“ veröffentlichte Inhalte können einfach und schnell von Maschinen gelesen und interpretiert werden. Diese Datensätze können jedoch nicht vom Endbenutzer gelesen oder interpretiert werden.
1 EINLEITUNG: Einleitung in die Entwicklung des Internets hin zum Web 3.0 sowie die Formulierung der Problemstellung und Forschungsziele der Bachelorarbeit.
2 BAUSTEINE UND AUSPRÄGUNGEN VON WEB 3.0: Erläuterung der technologischen Grundlagen des semantischen Webs, einschließlich Linked Data, Ontologien und Anwendungen wie semantischer Suche oder dem Internet der Dinge.
3 AUFBAU, ZWECK UND TYPEN VON GESCHÄFTSMODELLEN: Theoretische Abhandlung über die Definition und Bedeutung von Geschäftsmodellen, ergänzt um gängige Typologien wie das "Business Model Canvas".
4 GESCHÄFTSMODELLE IM INTERNET UND WEB 3.0: Analyse der Spezifika von Internet-Geschäftsmodellen, insbesondere im Hinblick auf Kommunikations-, Produkt-, Preis- und Vertriebspolitik sowie Vorstellung praktischer Beispiele.
5 FALLSTUDIE: Empirische Untersuchung der semantischen Suchfunktion von Google mittels der Business Model Canvas und kritische Diskussion der damit verbundenen Chancen und Risiken.
6 FAZIT UND AUSBLICK: Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Web 3.0 und darüber hinaus.
Web 3.0, semantische Suche, Geschäftsmodell, Business Model Canvas, Google, Informationsextraktion, Internet of Things, Linked Data, Erlösmodelle, Online-Marketing, Datenschutz, Knowledge-Graph, Suchalgorithmus, Digitale Güter, Wettbewerbsvorteil
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Web 3.0-Technologien auf moderne Geschäftsmodelle, wobei die semantische Suche von Google als zentrales Praxisbeispiel dient.
Die zentralen Themen umfassen die technischen Grundlagen des Web 3.0 (z.B. Linked Data, Ontologien), klassische Geschäftsmodelltheorien sowie deren spezifische Anwendung und Besonderheiten im Internet-Kontext.
Das Ziel ist die Ausarbeitung einer Fallstudie, die aufzeigt, wie Google die semantische Suche in sein Geschäftsmodell integriert und welche strategischen Auswirkungen sowie Risiken dies für das Unternehmen und die Nutzer mit sich bringt.
Es werden eine Literaturrecherche und -analyse zur Erarbeitung der theoretischen Grundlagen sowie eine qualitative Einzelfallstudie zur Analyse des Unternehmens Google angewandt.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung des Web 3.0, die Darstellung von Geschäftsmodelltypen und deren Besonderheiten im Internet sowie die detaillierte Fallstudie zu Google.
Die Arbeit ist durch Begriffe wie semantische Suche, Web 3.0, Geschäftsmodell, Business Model Canvas und Google geprägt.
Während klassische Suchmaschinen auf Stichwortvergleichen basieren, nutzt die semantische Suche ontologisches Wissen, um Zusammenhänge zwischen Begriffen zu verstehen und präzisere, kontextbezogene Antworten zu liefern.
Sie dient als strukturiertes Werkzeug, um die komplexen Aktivitäten und Einnahmequellen von Google im Kontext der semantischen Suche in neun verständliche Bausteine zu unterteilen und grafisch abzubilden.
Zu den Risiken zählen die Verunsicherung der Nutzer hinsichtlich des Datenschutzes, die potenzielle Verschlechterung der Qualität der organischen Suchergebnisse durch Werbung sowie der Konkurrenzdruck durch andere Anbieter.
Der Erfolg resultiert aus der Fähigkeit, durch semantische Optimierung die Nutzerrelevanz zu erhöhen, Marktanteile auszubauen und gleichzeitig bezahlte Werbeanzeigen durch gezieltere Ausspielung profitabler zu machen.
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