Business Intelligence and Multi-market Competition

We consider a multi-market framework where a set of firms compete on two oligopolistic markets. The cost of production of each firm allows for spillovers across markets, ensuring that output decisions for both markets have to be made jointly. Prior to competing in these markets, firms can establish links gathering business intelligence about other firms. A link formed by a firm generates two types of externalities for competitors and consumers. We characterize the business intelligence equilibrium networks and networks that maximize social welfare. By contrast with single market competition, we show that in multi-market competition there exist situations where intelligence gathering activities are underdeveloped with regard to social welfare and should be tolerated, if not encouraged, by public authorities.

Computational intelligence

The Centre for Intelligent Systems (CIS) is a multidisciplinary research and development centre, founded in 2001, in a very young university, the University of Algarve, in the south of Portugal. The centr's mission is to promote fundamental research in Computational Intelligence (CI) methodology.

Competitive Intelligence : Aufbau einer Informationsbasis und Entscheidungssystematik zur Definition strategischer Zielmärkte

Im Rahmen der Globalisierung und des daraus resultierenden Wettbewerbs ist es für ein Unternehmen von zentraler Bedeutung, Wissen über die Wettbewerbssituation zu erhalten. Nicht nur zur Erschließung neuer Märkte, sondern auch zur Sicherung der Unternehmensexistenz ist eine Wettbewerbsanalyse unabdingbar. Konkurrenz- bzw. Wettbewerbsforschung wird überwiegend als „Competitive Intelligence“ bezeichnet. In diesem Sinne beschäftigt sich die vorliegende Bachelorarbeit mit einem Bereich von Competitive Intelligence. Nach der theoretischen Einführung in das Thema werden die Ergebnisse von neun Experteninterviews sowie einer schriftlichen Expertenbefragung innerhalb des Unternehmens erläutert. Die Experteninterviews und -befragungen zum Thema Competitive Intelligence dienten zur Entwicklung eines neuen Wettbewerbsanalysekonzeptes. Die Experteninterviews zeigten, dass in dem Unternehmen kein einheitliches Wettbewerbsanalysesystem existiert und Analysen lediglich ab hoc getätigt werden. Zusätzlich wird ein Länderranking vorgestellt, das zur Analyse europäischer Länder für das Unternehmen entwickelt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass Dänemark und Italien für eine Ausweitung der Exportgeschäfte bedeutend sind. Der neu entwickelte Mitbewerberbewertungsbogen wurde auf Grundlage dieser Ergebnisse für Dänemark und Italien getestet.

Entscheidungshilfe bei Internationalisierungsstrategien in der Nutzfahrzeugindustrie durch Competitive Intelligence - am Anwendungsbeispiel Afrika

Die nachhaltige Verschiebung der Wachstumsmärkte in Richtung Emerging Markets (und hier insbesondere in die BRIC-Staaten) infolge der Wirtschaftskrise 2008/2009 hat die bereits weit reichend konsolidierte Nutzfahrzeugindustrie der Triadenmärkte in Nordamerika, Europa und Japan vor eine Vielzahl von Herausforderungen gestellt. Strategische Ziele wie die Festigung und Steigerung von Absatzvolumina sowie eine bessere Ausbalancierung von zyklischen Marktentwicklungen, die die Ertragssicherung und eine weitestgehend kontinuierliche Auslastung existenter Kapazitäten sicherstellen soll, sind in Zukunft ohne eine Marktbearbeitung in den ex-Triade Wachstumsmärkten kaum noch erreichbar. Dies verlangt eine Auseinandersetzung der betroffenen Unternehmen mit dem veränderten unternehmerischen Umfeld. Es gilt neue, bisher größtenteils unbekannte Märkte zu erobern und sich dabei neuen – teilweise ebenfalls wenig bekannten - Wettbewerbern und deren teilweise durchaus unkonventionellen Strategien zu stellen. Die Triade-Unternehmen sehen sich dabei Informationsdefiziten und einer zunehmenden Gesamtkomplexität ausgesetzt, die zu für sie zu nachteiligen und ungünstigen nformationsasymmetrien führen können. Die Auswirkungen, dieser Situation unangepasst gegenüberzutreten wären deutlich unsicherheits- und risikobehaftetere Marktbearbeitungsstrategien bzw. im Extremfall die Absenz von Internationalisierungsaktivitäten in den betroffenen Unternehmen. Die Competitive Intelligence als Instrument zur unternehmerischen Umfeldanalyse kann unterstützen diese negativen Informationsasymmetrien zu beseitigen aber auch für das Unternehmen günstige Informationsasymmetrien in Form von Informationsvorsprüngen generieren, aus denen sich Wettbewerbsvorteile ableiten lassen. Dieser Kontext Competitive Intelligence zur Beseitigung von Informationsdefiziten bzw. Schaffung von bewussten, opportunistischen Informationsasymmetrien zur erfolgreichen Expansion durch Internationalisierungsstrategien in den Emerging Markets wird im Rahmen dieses Arbeitspapieres durch die Verbindung von wissenschaftstheoretischen und praktischen Implikationen näher beleuchtet. Die sich aus dem beschriebenen praktischen Anwendungsbeispiel Competitive intelligence für afrikanische Marktbearbeitung ergebenden Erkenntnisse der erfolgreichen Anwendung von Competitive Intelligence als Entscheidungshilfe für Internationalisierungsstrategien sind wie folgt angelegt: - Erweiterung der Status-quo, häufig Stammmarkt-zentristisch angelegten Betrachtungsweisen von Märkten und Wettbewerbern in Hinblick auf das reale Marktgeschehen oder Potentialmärkte - bias-freie Clusterung von Märkten bzw. Wettbewerbern, oder Verzicht auf den Versuch der Simplifizierung durch Clusterbildung - differenzierte Datenerhebungsverfahren wie lokale vs. zentrale / primäre vs. sekundäre Datenerhebung für inhomogene, unterentwickelte oder sich entwickelnde Märkte - Identifizierung und Hinzuziehung von Experten mit dem entscheidenden Wissensvorsprung für den zu bearbeitenden Informationsbedarf - Überprüfung der Informationen durch Datentriangulation

Role of Automated Open Source Systems in the Intelligence Analysis of a High-Level Domain Expert

Brief response to Ashton and colleagues regarding Fractionating Human Intelligence

Ashton and colleagues concede in their response (Ashton, Lee, & Visser, in this issue), that neuroimaging methods provide a relatively unambiguous measure of the levels to which cognitive tasks co-recruit dif- ferent functional brain networks (task mixing). It is also evident from their response that they now accept that task mixing differs from the blended models of the classic literature. However, they still have not grasped how the neuroimaging data can help to constrain models of the neural basis of higher order ‘g’. Specifically, they claim that our analyses are invalid as we assume that functional networks have uncorrelated capacities. They use the simple analogy of a set of exercises that recruit multiple muscle groups to varying extents and highlight the fact that individual differences in strength may correlate across muscle groups. Contrary to their claim, we did not assume in the original article (Hampshire, High- field, Parkin, & Owen, 2012) that functional networks had uncorrelated capacities; instead, the analyses were specifically designed to estimate the scale of those correlations, which we referred to as spatially ‘diffuse’ factors

Fractionating Human Intelligence

What makes one person more intellectually able than another? Can the entire distribution of human intelligence be accounted for by just one general factor? Is intelligence supported by a single neural system? Here, we provide a perspective on human intelligence that takes into account how general abilities or ‘‘factors’’ reflect the functional organiza- tion of the brain. By comparing factor models of individual differences in performance with factor models of brain functional organization, we demon- strate that different components of intelligence have their analogs in distinct brain networks. Using simulations based on neuroimaging data, we show that the higher-order factor ‘‘g’’ is accounted for by cognitive tasks corecruiting multiple networks. Finally, we confirm the independence of these com- ponents of intelligence by dissociating them using questionnaire variables. We propose that intelli- gence is an emergent property of anatomically distinct cognitive systems, each of which has its own capacity.