CAS Data Monetization & Ecosystems HWZ

Der CAS Data Monetization & Ecosystems HWZ befähigt Sie, Daten systematisch als Wirtschaftsgut zu nutzen und in skalierbare Wertschöpfung zu überführen. Sie entwickeln tragfähige Monetarisierungsstrategien, gestalten datenbasierte Geschäftsmodelle und positionieren Ihre Organisation in relevanten Datenökosystemen.

Im Verlauf des CAS:

• identifizieren und priorisieren Sie datenbasierte Wertschöpfungspotenziale

• entwickeln Sie Monetarisierungsmodelle und Data-Product-Strategien

• bewerten Sie Markt-, Partner- und Plattformoptionen

• gestalten Sie tragfähige Ökosystem- und Kooperationsmodelle

• übersetzen Sie Analytics- und AI-Potenziale in messbaren Business Value

• entwickeln Sie eine umsetzbare Roadmap für Ihre Organisation

Der CAS legt die strategische Grundlage für eine systematische Data-Economics-Positionierung.

Zielgruppe

Der CAS richtet sich an Fach- und Führungspersonen, die datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln, verantworten oder strategisch steuern.

Typische Profile sind:

• Strategy-, Innovations- und Business-Development-Verantwortliche

• Produkt- und Plattformverantwortliche

• Marketing- und Digital-Leads mit datenbasiertem Auftrag

• Data- und Analytics-Leads mit Business-Verantwortung

• Führungspersonen, die neue datenbasierte Erlösquellen erschliessen wollen

Über 16 intensive Unterrichtstage erarbeiten Sie sich eine ganzheitliche Perspektive auf die Data Economy:

Methodenportfolio

Der CAS verbindet fundierte Konzepte mit konsequenter Praxisorientierung. Sie arbeiten an realen Fragestellungen, reflektieren Ihre eigene Organisation und entwickeln Lösungen mit direktem Umsetzungsbezug. Zum Einsatz kommen:

Expert Inputs

Aktuelle Modelle, Strategien und Best Practices aus Data Economics, Monetarisierung und Ökosystemen.

Case-based Teaching und HBS-Fallstudien

Analyse realer Unternehmenssituationen und Diskussion strategischer Entscheidungsoptionen.

Design Thinking Workshops

Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle und Data Products aus Kundensicht.

Peer Learning

Erfahrungsaustausch mit Fach- und Führungspersonen aus unterschiedlichen Branchen.

Real-time Cases und Mentoring

Arbeit mit aktuellen Business Cases sowie Feedback durch Industriepartner.

Leistungsnachweis

Der Studiengang wird durch eine projektbasierte Umsetzung in Kleingruppen mit Mentoring und Supervision abgeschlossen. Sie entwickeln Prototypen von Data Products und präsentieren ihre Gruppenprojekte vor Peers und externen Experten. Der Abschluss beinhaltet Peer Review, Expert Feedback sowie die Entwicklung persönlicher Roadmaps.