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Aufgrund des strategischen Potenzials und des geschäftlichen Nutzens von Big Data richten Unternehmen vermehrt ihre Aufmerksamkeit auf Big Data Analytics. Der Wert von Big Data Analytics, zum Beispiel zum Erfassen von Kundenwünschen und zum Liefern von maßgeschneiderten Diensten, scheint unbestreitbar. Die Verwirklichung des Mehrwertes von Big Data Analytics bedarf nicht nur der einfachen Anwendung analytischer Werkzeuge und Prozesse zur Analyse des allgegenwärtigen Begriffs "Big Data", sondern erfordert organisationsweite Veränderungen des sozio-technischen Systems einer Organisation. In der derzeitigen Literatur fehlen jedoch Erkenntnisse, wie Unternehmen durch organisatorische Anpassungen befähigt werden können den Mehrwert von Big Data Analytics zu realisieren. Dieses kumulative Dissertationsprojekt adressiert diese Forschungslücke. Die erste Phase dieser Dissertation bildet die theoretische und konzeptionelle Grundlage. Der erste Artikel identifiziert Hindernisse für die Einführung von Big Data Analytics. Darauf aufbauend zielt die zweite Phase insbesondere darauf ab empirische, gestaltungsorientierte und praxis-basierte Forschung zur Theorie, Praxis und Lehre beizutragen. Der zweite Artikel bietet eine theoriegestützte Perspektive auf die Wertverwirklichung von Big Data Analytics und veranschaulicht die für die Wertrealisierung von Big Data Analytics erforderlichen organisatorischer Maßnahmen. Der dritte Artikel zeigt, wie Cloud Computing genutzt wird, um eine analytische Plattform für die Nutzung von operativen Maschinendaten bereitzustellen. Der vierte Artikel entwickelt ein kohärentes Fähigkeitsmodell für die Nutzung von Big Data Analytics im Unternehmenskontext. Im fünften und sechsten Artikel schließlich wird beschrieben, wie die Vertriebs- und Marketingabteilung der AUDI AG Big Data Analytics in ihrer digitalen Transformation etabliert hat. Diese Dissertation trägt insbesondere zur Theorie bei, i Due to the strategic potential and business value of big data, today's organizations have directed their attention on how to realize value from big data analytics facing the exponential growth of data. Scholars considering big data analytics a disruptive innovation rather than an evolution argue that big data analytics holds transformational possibilities, which go far beyond today's organizational application of business intelligence and business analytics. In the extant body of knowledge, the value of big data analytics, e.g., for service innovation, for sensing customer's desires, and for delivering tailored services seems undisputable. The realization of big data analytics value is not simply the application of analytical tools and processes to analyze the omnipresent term "big data" but requires organization-wide adaptions of the socio-technical work system of an organization. Yet, extant literature remains silent on how this value can be realized from big data analytics and which adaptions are required within organizations to do so. This cumulative dissertation project addresses this research gap. The first phase of this dissertation lays the theoretical and conceptual foundation. Specifically, the first article, identifies the barriers to the adoption of big data analytics. Based on these results the second phase aims at contributing empirical, design-oriented, and practice-based research to theory, practice, and teaching. Specifically, the second article provides a theory-backed perspective on the value realization of big data analytics. Further, the organizational actions and their respective mechanisms required for the value realization of big data analytics are delineated in detail. The third article illustrates how cloud computing is leveraged to provide an analytical platform for the use of operative machine data. The fourth article develops a coherent capability model for the successful use of big data analytics. T
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