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- ZeitschriftenartikelDatentreuhandstellen gestalten: Status quo und Perspektiven für Geschäftsmodelle(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Arlinghaus, Tim; Kus, Kevin; Kajüter, Patricia; Teuteberg, FrankDer Umgang mit großen Datenmengen stellt Unternehmen bei der Konzeption sicherer digitaler Prozesse vor große Herausforderungen, besonders wenn personenbezogene oder sensible Daten verarbeitet werden. Dies gilt gleichermaßen für Forschungsprojekte, bei denen Daten mit höchstem Schutz und hoher Sensibilität behandelt werden müssen. Um diesen hohen Datenschutz zu gewährleisten sowie Ethikrichtlinien einzuhalten, können Datentreuhandstellen eingesetzt werden. Inzwischen sind auch einige Use Cases von privaten Treuhandstellen bekannt, die einen großen Mehrwert für Unternehmen versprechen. Dieser Beitrag gibt erste Einblicke in die Geschäftsmodelle der Datentreuhandstellen sowie deren Anwendungsbereiche. Hierfür wurde das Digital Canvas verwendet, das neun Säulen digitaler Geschäftsmodelle postuliert. Zusätzlich werden Unterschiede zwischen staatlichen und privatwirtschaftlichen Anbietern analysiert sowie die Potenziale von Treuhandstellen herausgestellt und gezeigt, dass deren Dienste zunehmend an Nachfrage gewinnen werden. Die Erkenntnisse beruhen auf sechs Experteninterviews, die mit Leitern von in Deutschland bereits praktizierenden Datentreuhandstellen geführt wurden. Dealing with large data volumes presents major challenges to companies when it comes to designing secure digital processes, especially when personal or sensitive data need to be processed. This applies equally to research projects, where data must be handled with the highest level of protection and sensitivity. Data trustees can be used to ensure this high level of data protection and compliance with ethical guidelines. In the meantime, some use cases of private trustees are known, which promise noticeable added value for companies. This article provides initial insights into the business models of data trustees as well as their areas of application. For this purpose, the Digital Canvas was used, which postulates nine pillars of digital business models. In addition, differences between governmental and commercial providers are analyzed as well as the potential of data trustees are highlighted and it is shown that their services will increasingly gain demand in the future. The findings are based on six expert interviews conducted with the heads of data trustees already operating in Germany.
- ZeitschriftenartikelWelche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Vogt, Helen; Ehrat, Matthias; Fuchs, Rainer; Holler, ManuelDurch die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) sind industrielle Produkte heute in der Lage, Anbieter und Kunden miteinander zu vernetzen. Produktbasierte Daten entstehen in allen Phasen des Produktlebenszyklus. Sie eröffnen den Anbietern die Möglichkeit, neue datenbasierte Servicemodelle zu entwickeln, um neuen Kundennutzen zu schaffen, der letztendlich durch neue digitale Geschäftsmodelle monetarisiert werden kann. Doch welche Ansätze bringen wirklichen Mehrwert für den Anbieter und sind damit den Implementierungsaufwand wert? Die vorliegende Studie untersucht, welche Servicemodelle für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie erfolgversprechend sind. Es konnten zehn Servicemodelle identifiziert werden, die für die Unternehmen einen grundsätzlich hohen Mehrwert, jedoch teilweise unterschiedliche Implementierungsaufwände aufweisen. Die Vergütungsmodelle, mit denen die Servicemodelle bevorzugt monetarisiert werden können, erwiesen sich als vom Servicemodell selbst sowie von der Branche abhängig. In Summe wurde die Realisierungswahrscheinlichkeit für die datenbasierten Servicemodelle und die damit verbundenen digitalen Geschäftsmodelle innerhalb der nächsten drei Jahre noch als moderat eingeschätzt. Given the possibilities of the Internet of Things (IoT), industrial products are now able to connect suppliers and customers. Product-based data are created at all stages of the product lifecycle. These data open up opportunities for suppliers to develop new data-based service models that create new customer benefits, which can ultimately be monetized through new digital business models. But what approaches add real value for the supplier and are thus worth the implementation effort? This study examines what service models are promising for small and medium-sized enterprises (SMEs) in the machinery, plant, electrical and metal industries. Ten service models were identified that offer companies a generally high added value, but differ partly in terms of their implementation efforts. The preferred revenue models with which the service models can be monetized were found to depend on the service model itself and on the industry. Overall, the probability of realization for the data-based service models and the associated digital business models within the next three years was assessed as still moderate.
- ZeitschriftenartikelDatenplattformökosysteme(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Kramberg, Philipp; Heinzl, ArminPlattformökosysteme haben sich zu einem erfolgreichen Konzept entwickelt und weisen vielfältige Wettbewerbsvorteile gegenüber Pipeline-Geschäftsmodellen auf. Eine Plattform umfasst einen Plattformkern (z. B. ein Betriebssystem für Mobiltelefone, ein Marktplatz oder ein Musik-Streamingdienst), der von einem Plattformbetreiber kontrolliert wird und die Austauschbeziehungen zwischen Kunden und komplementären Anbietern orchestriert (z. B. die Distribution von Waren, Spielen, Apps oder Musikstücken an die Endnutzer). In den letzten Jahren haben die Nutzung und der Handel von Daten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Einige Quellen berichten über die Existenz von Datenplattformen als technische Infrastruktur zur Speicherung und Austausch von Daten, obwohl die Literatur wenig Aussagen über die Rolle von Daten in Plattformökosystemen und über die Existenz von Datenplattformökosystemen im Allgemeinen trifft. Durch die Kombination von technischen Datenplattformen und Plattformökosystemen entsteht das Konzept eines Datenplattformökosystems. Es ermöglicht die Bereitstellung der Daten durch Datenanbieter sowie die gezielte Suche nach Daten durch Datennutzer. Um die Eigenschaften von Datenplattformökosystemen zu verstehen, werden wir die Konzepte der Datenmodularität, der Datenqualität, der Verfügungs- und Nutzungsrechte sowie Möglichkeiten zur Überwindung des Informationsparadoxons thematisieren. Basierend auf diesen Charakteristika erläutern wir die Entstehung von Datenplattformökosystemen anhand von zwei Fallbeispielen und zeigen Wege für zukünftige Forschung auf. Platform ecosystems have become a source of sustained competitive advantages over pipeline models. A platform consists of a platform core (such as a smartphone operating system, a marketplace or a music streaming service) which is controlled by the platform owner who orchestrates the relationship between customers and providers (e.g. the distribution of goods, apps or music to end-users). Recently, the utilization and monetization of data has been significantly increasing. While some sources report the existence of data platforms as technical repositories to distribute data, the literature is sparse in discussing the role of data in platform ecosystems or outlining the existence of data platform ecosystems. By combining the technical concept of a data platform with the one of a platform ecosystem, a data platform ecosystem emerges. It comprises a platform ecosystem that facilitates the recombination and exchange of data around a stable core between a wide range of complements of data providers and prospective customers. To understand the characteristics of data platform ecosystems, we will elaborate on the concepts of data modularity, data quality, disposal and usage rights of data as well as ways to address the information paradox inherent to data. Based on these key properties, we illustrate the emergence of data platform ecosystems through two case examples and suggest avenues for future research.
- ZeitschriftenartikelDas Geschäftsmodell Data Facilitator im Consulting(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Nissen, VolkerMit der Vervielfachung des Datenvolumens und der raschen Weiterentwicklung entsprechender Analysemethoden und Werkzeuge gibt es immer mehr Unternehmen, insbesondere aus dem kleineren Mittelstand, die aufgrund mangelnder Ressourcen und Fähigkeiten nicht in der Lage sind, ihre Datenschätze zu heben und daraus gute Entscheidungen im Hinblick auf ihre Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle abzuleiten. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag ein Data Facilitator Geschäftsmodell für Consultingunternehmen vorgeschlagen. Um nicht im Wettbewerb zurückzufallen, lagern hierin Unternehmen Aufgaben der Datenaufbereitung, Analyse und Interpretation an ein Beratungsunternehmen aus, das sich auf solche Themen spezialisiert hat. Berater erhalten dabei Zugriff auf kritische Datenströme des Kunden, die dann auf regelmäßiger Basis fachkundig, unter Einsatz moderner Analyseinstrumente untersucht werden. Es geht darum, frühzeitig „schwache Signale“ für zukünftige kritische Entwicklungen beim Kunden zu erkennen oder Ideen für geschäftliche Verbesserungen zu entwickeln. Dabei werden die Ergebnisse dem Kunden nicht kommentarlos übermittelt, sondern Auffälligkeiten von den Beratern unter Einbringung ihres Fachwissens mit den Kunden diskutiert und interpretiert. Der Kunde trifft dann gegebenenfalls Entscheidungen auf Basis der vorliegenden Datenlage. Da diese Dienstleistung fortlaufend erbracht wird, sind hierfür neue Bezahlmodelle im Consulting sinnvoll, wie z. B. eine monatliche Pauschale. Für eine erfolgreiche Umsetzung des Geschäftsmodells sind in der Praxis eine Reihe von Problemen zu bewältigen, worauf im Beitrag ebenfalls eingegangen wird. With the strong rise of data volume and the rapid development of corresponding analysis methods and tools, there are more and more companies, especially from the SME sector, that are, due to a lack of resources and skills, not able to leverage their data treasures and derive good decisions from them with regard to their products, processes and business models. Against this background, this paper proposes a data facilitator business model for consulting firms. In order not to fall behind the competition, companies outsource data preparation, analysis and interpretation tasks to a consulting firm that specialises in such topics. Consultants are given access to critical data streams of the client, which are then expertly examined on a regular basis using modern analytical tools. The aim is to identify “weak signals” for future critical developments at the client at an early stage or to develop ideas for business improvements. The results are not communicated to the client without comment, but conspicuous features are discussed and interpreted by the consultants together with the client, using their specialist knowledge. The client then makes decisions, if necessary, on the basis of the available data. Since this service is provided on an ongoing basis, new payment models in consulting make sense, such as a monthly flat rate. For a successful implementation of the business model, a number of problems have to be overcome in practice, which are also discussed in the article.
- ZeitschriftenartikelDie sich wandelnde Rolle von Daten in Organisationen: Von der elektronischen Datenverarbeitung zum „Daten-Business“(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Strahringer, Susanne; Wiener, Martin
- ZeitschriftenartikelDas Service Design Framework zur strukturierten Entwicklung datenbasierter Services(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Häckel, Björn; Huber, Rocco; Rieg, Marius; Rösch, Carla; Rövekamp, PatrickDie Digitalisierung prägt das Umfeld von Unternehmen vor allem durch neue technologische Entwicklungen in der Erfassung und Speicherung großer Datenmengen – auch bekannt als Big Data. Dies ermöglicht Unternehmen, datenbasierte Services zu entwickeln und somit ihr bestehendes Geschäftsmodell zu erweitern oder sogar neu zu gestalten. Allerdings unterscheiden sich die Anforderungen für die Entwicklung datenbasierter Services maßgeblich von denen für die Entwicklung klassischer Produkte und Services, weshalb viele Unternehmen vor einem Paradigmenwechsel stehen. Da Daten selbst kein inhärentes Wertversprechen haben, müssen für die erfolgreiche Entwicklung eines datenbasierten Service neben (daten-)technischen Anforderungen auch prozessuale Anforderungen sowie eine kundenzentrische Perspektive integriert betrachtet werden. Dies ist entscheidend, da Services kundenorientiert gestaltet werden müssen, um ein entsprechendes Wertversprechen zu vermitteln. Obwohl die Relevanz dieser Herausforderung sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis bereits bekannt ist, existieren bis heute kaum anwendungsorientierte und keine umfassenden Konzepte für dieses Spannungsfeld. Um diese Lücke zu schließen, wird im vorliegenden Beitrag das Service Design Framework vorgestellt, welches Unternehmen bei der systematischen Entwicklung datenbasierter Services unterstützt. Dabei strukturiert das Framework zentrale Anforderungen (z. B. Kundenbedürfnisse, Prozesse, Daten, Chancen und Risiken) zum Design eines datenbasierten Service. Das Framework wurde mithilfe aktueller Literatur und in Zusammenarbeit mit Experten aus Industrieunternehmen entwickelt und validiert. Das Service Design Framework baut dabei auf den Konzepten der Customer Journey Map und des Service Blueprints auf, kombiniert diese und entwickelt sie für ein umfassendes Design von datenbasierten Services weiter. Damit leistet das Framework einen wichtigen Beitrag bei der strukturierten Erfassung, Entwicklung und Analyse datenbasierter Services. Digitalization shapes the environments of businesses through ongoing technological developments in the field of data - also known as Big Data. This enables companies to develop data-based services and enhance or transform their existing business model. However, for many companies, this results in a paradigm shift as the requirements of developing data-based services vary greatly from those of classic product and service offerings. Since data itself has no inherent value proposition, the successful development of a data-based service requires an integrated consideration of both specific process and (data-)technical requirements in addition to a customer-centric perspective. This is paramount since services need to be designed customer-oriented to provide value. Although the relevance of this challenge has been recognized in both science and practice, so far there are only few practical and most of all no comprehensive concepts for this specific problem. To close this gap, this paper develops and presents the Service Design Framework, which supports companies in the systematic development and analysis of data-based services. This is achieved by structuring key requirements (e.g., customer needs, internal processes, data, chances, and risks) in the design of data-based services. The framework was developed and validated based on existing literature and in collaboration with industry experts. The Service Design Framework combines the concepts of the Customer Journey Map and the Service Blueprint and further enhances them for a comprehensive conceptualization and adaptation of data-based services. In consequence, the Service Design Framework contributes to the structured development and analysis of data-based services.
- ZeitschriftenartikelKostenfreie Onlinekurse nachhaltig mit personalisiertem Marketing finanzieren – Ein Vorschlag zur synergetischen Kombination zweier datengetriebener Geschäftsmodelle(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Rüdian, Sylvio; Vladova, GerganaSelbstbestimmtes Lernen mit Onlinekursen findet zunehmend mehr Akzeptanz in unserer Gesellschaft. Lernende können mithilfe von Onlinekursen selbst festlegen, was sie wann lernen und Kurse können durch vielfältige Adaptionen an den Lernfortschritt der Nutzer angepasst und individualisiert werden. Auf der einen Seite ist eine große Zielgruppe für diese Lernangebote vorhanden. Auf der anderen Seite sind die Erstellung von Onlinekursen, ihre Bereitstellung, Wartung und Betreuung kostenintensiv, wodurch hochwertige Angebote häufig kostenpflichtig angeboten werden müssen, um als Anbieter zumindest kostenneutral agieren zu können. In diesem Beitrag erörtern und diskutieren wir ein offenes, nachhaltiges datengetriebenes zweiseitiges Geschäftsmodell zur Verwertung geprüfter Onlinekurse und deren kostenfreie Bereitstellung für jeden Lernenden. Kern des Geschäftsmodells ist die Nutzung der dabei entstehenden Verhaltensdaten, die daraus mögliche Ableitung von Persönlichkeitsmerkmalen und Interessen und deren Nutzung im kommerziellen Kontext. Dies ist eine bei der Websuche bereits weitläufig akzeptierte Methode, welche nun auf den Lernkontext übertragen wird. Welche Möglichkeiten, Herausforderungen, aber auch Barrieren überwunden werden müssen, damit das Geschäftsmodell nachhaltig und ethisch vertretbar funktioniert, werden zwei unabhängige, jedoch synergetisch verbundene Geschäftsmodelle vorgestellt und diskutiert. Zusätzlich wurde die Akzeptanz und Erwartung der Zielgruppe für das vorgestellte Geschäftsmodell untersucht, um notwendige Kernressourcen für die Praxis abzuleiten. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass das Geschäftsmodell von den Nutzer*innen grundlegend akzeptiert wird. 10 % der Befragten würden es bevorzugen, mit virtuellen Assistenten – anstelle mit Tutor*innen zu lernen. Zudem ist der Großteil der Nutzer*innen sich nicht darüber bewusst, dass Persönlichkeitsmerkmale anhand des Nutzerverhaltens abgeleitet werden können. Self-determined learning is increasingly accepted in our society. Online courses offer scheduling flexibility and pacing options, so that the learners can complete their assignments at convenient times. Moreover, online courses can be adapted and individualized to match the learning progress of the users through various adaptations. There is a large target group that aims to develop certain skills with online courses. But their creation, implementation, maintenance, and support are cost-intensive, which means that high-quality tutored courses often have to be offered fee-based to operate at least cost-neutrally without gaining some profit. In this paper, we demonstrate and discuss an open, sustainable, data-driven two-sided business model for using verified online courses and making them available to every learner free of charge. The core of the business model is the use of behavioral data for deriving personality traits and interests, and their use in a commercial context. This method is already widely accepted in web search, which is now implemented in the learning context. The opportunities, challenges, but also barriers that need to be overcome for the business model to be applicable and ethical at the same time are discussed while two independent but synergistically connected business models are presented. Besides, we examined the acceptance and expectation of the target group for the presented business model to understand the necessary core assets for practice. The results of the study indicate that the business model is fundamentally accepted. 10% of the respondents prefer to learn with virtual assistants instead of tutors, and the majority of users is not aware that personality traits can be derived from user behavior.
- ZeitschriftenartikelSynergien zwischen nicht-digitalen und digitalen Geschäftsmodellen in Unternehmen: Möglichkeiten und Handlungsempfehlungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Toutaoui, Jonas; Müller, Lea; Benlian, AlexanderFührungskräfte erkennen zunehmend, wie wichtig digitale Geschäftsmodelle sind, um die digitale Transformation in Unternehmen mit bestehenden nicht-digitalen Geschäftsmodellen erfolgreich umzusetzen. Dennoch fehlt oft das Bewusstsein für Synergien, die durch koexistente digitale und nicht-digitale Geschäftsmodelle innerhalb desselben Unternehmens möglich sind. Unsere Studie hebt digitale Plattformen als entscheidende Mechanismen hervor, die es etablierten Unternehmen ermöglichen, diese Synergien zu nutzen. Wir identifizieren sechs Arten von Synergien zwischen nicht-digitalen und digitalen Geschäftsmodellen, die etablierten Unternehmen helfen, einen Mehrwert im Vergleich zu einer bloßen Koexistenz dieser Geschäftsmodelle zu schaffen. Darüber hinaus bilden wir diese Synergien auf die einzigartigen Merkmale und Dynamiken digitaler Plattformen ab. Der Artikel schließt mit Empfehlungen zur Freisetzung dieser Synergien entlang der verschiedenen Phasen der Geschäftsmodellentwicklung. Organizational leaders increasingly know of the importance of digital business models to master the digital transformation journey in established companies, yet the awareness for synergies created by concurrent digital and non-digital business models within the same company is often lacking. Our study identifies digital platforms as critical linchpins for established companies to leverage synergies. We uncover six types of synergies between non-digital and digital business models that help established companies exploit added value compared to a mere coexistence of these business models. We additionally map these synergies to unique digital platform characteristics and dynamics. The article concludes with recommendations to unlock these synergies along the different phases of business model development.
- ZeitschriftenartikelFreight-Logistics-as-a-Service – Innovative Geschäftsmodelle für ein datengetriebenes Transportmanagement(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Heinbach, Christoph; Hagen, Simon; Thomas, OliverDie Gestaltung digitaler Geschäftsmodelle basiert auf dem disruptiven Potenzial von technologischen Innovationen, das in unterschiedlichen Branchen genutzt wird. Der Logistik kommt in Anbetracht ihrer essentiellen Querschnittfunktion sowie der Entstehung umfangreicher Daten durch den Einsatz verschiedener IT-Systeme für die Abwicklung von Frachttransporten eine besondere Bedeutung zu. Derzeitige Debatten werden mit Blick auf das Cloud-Computing sowie die Merkmale neu entstehender digitaler Plattformen geführt. Insbesondere für das Transportmanagement im Güterkraftverkehr entstehen datenbasierte as-a-Service Konzepte, die das tradierte Geschäftsmodell von Logistikdienstleistern sowie das Geschäftsfeld der Anbieter von Transportmanagementsystemen (TMS) attackieren. Auffällig ist, dass einer prozessorientierten Betrachtung der cloudbasierten Anwendungssysteme bislang wenig Aufmerksamkeit entgegengebracht wurde. In diesem Beitrag soll ein vertieftes Verständnis für Fracht-Plattformen im Güterverkehr erzeugt werden. Anhand von Experteninterviews wird zunächst das Konzept Freight-Logistics-as-a-Service (FLaaS) für ein datengetriebenes Transportmanagement (DTM) entworfen. Im Anschluss werden auf Grundlage des Business Model Canvas die strategischen Betrachtungen der digitalen Plattformen um Aspekte der Geschäftsmodellentwicklung der Datendienstleister erweitert. Eine intelligente Nutzung des Datenpotentials zeigt sich insbesondere in der Verbesserung der Transparenz sowie der optimierten Auslastung der verfügbaren Transportressourcen. Durch das präsentierte Konzept FLaaS und das betrachtete cloudbasierte Geschäftsmodell werden abschließend strategische Handlungsmaßnahmen formuliert. Die Aspekte Datenkompetenz, Datenstrategie und Kollaboration sind für die Akteure von hoher Relevanz, um eine nachhaltige und wertschöpfende Gestaltung von datengetriebenen Transportketten zu erreichen. Digital business models are grounded on technological innovations’ disruptive potential and applied in various industry sectors. The logistics sector is of particular interest due to its cross-disciplinary role and the generation of data from different IT-systems required to manage freight transportation services. Current discussions regarding cloud computing address the propositions of emerging digital platforms in this area. Hence, data-based as-a-Service concepts arise targeting the transport management for road haulage, which attack traditional business models of logistics service providers and the business field of providers for Transport Management System (TMS). Against this background, a process-oriented approach to cloud-based application systems in the forwarding business did not yet attain close attention to date. This article contributes to a profound understanding of freight platforms in road freight transportation. The Freight-Logistics-as-a-Service (FLaaS) concept for data-driven transportation management (DTM) is outlined based on expert interviews. Digital platforms’ strategic dimensions are then extended by business model development aspects related to the data service providers utilizing the Business Model Canvas. Intelligent use of data capabilities is shown in particular by improvements of transparency as well as the optimized utilization of available transport resources. Finally, strategic actions are derived from the presented FLaaS concept and the cloud-based business model. Data competence, data strategy, and collaboration are identified as relevant aspects for the actors to achieve sustainable and value-adding data-driven transport chains.
- ZeitschriftenartikelDaten-Ökosysteme wider Willen: Herausforderungen des Pay-as-you-live-Geschäftsmodells im Kontext deutscher Krankenversicherungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Wulf, Nele; Betz, StefanieIn dem vorliegenden Beitrag wird der aktuelle Trend, Pay-as-you-live-Systeme (PAYL) in Verbindung mit Krankenversicherungen anzubieten, analysiert. PAYL-Systeme bedeutet konkret die kontinuierliche Erfassung von Gesundheitsdaten mithilfe technischer Geräte und Übermittlung dieser Daten an Versicherungen sowie die Auszahlung von Boni für erreichte Fitnessziele. Zunächst wird eine Definition von PAYL-Systemen dargelegt, dann werden die technischen Rahmenbedingungen erläutert, schließlich werden die Auswirkungen dieser sozio-technischen Systeme näher beleuchtet. Dies geschieht auf Grundlage unserer empirischen Untersuchung. Die drei identifizierten Hauptkonflikte betreffen die Genese von PAYL, seine Auswirkungen auf den Wert der Datensouveränität besonders für Versicherte und die Schwierigkeit, für den Anspruch auf Prävention und Kostenersparnis durch PAYL Evidenz zu erzeugen. Diese Konflikte werden diskutiert, um sowohl die direkten wie auch indirekten Auswirkungen der Digitalisierung und der Ökonomisierung des Sozialen durch PAYL zu beleuchten. This paper analyzes the current trend of offering pay as you live systems in conjunction with health insurance. In concrete terms, PAYL-systems mean the continuous recording of health data with the aid of technical devices and transmission of this data to insurance companies, as well as the payment of bonuses for fitness goals achieved. First, a definition of PAYL-systems is presented, then the technical framework is explained, and finally the effects of these socio-technical systems are examined in more detail. This is done on the basis of our empirical investigation. The three main conflicts identified relate to the genesis of PAYL, its impact on the value of data sovereignty especially for insured individuals, and the difficulty of generating evidence for the PAYL prevention and cost savings claim. These conflicts are discussed in order to shed light on both the direct and indirect effects of digitization and the economization of the social through PAYL.