Eine große Herausforderung für Unternehmen beim Einsatz von Data Lakes und den damit verbundenen Technologien ist die Integration der Prozesse und Technologien zur Erfassung und Auswertung der Datenmengen in die bestehenden Geschäftsprozesse. Im Vordergrund stehen dabei die Integration unterschiedlich strukturierter Daten, die Verwaltung dieser Daten sowie die Möglichkeit der schnellen Anpassung und Flexibilität. Insofern unterscheiden sich diese Systeme von transaktionalen Systemen, wie z. B. ERP-Systemen zur Durchführung und Überwachung von Geschäftsprozessen. Dieses Kapitel befasst sich mit datengetriebenen Geschäftsmodellen, die durch die Nutzung von Daten aus Data Lakes entstehen können. Es werden verschiedene Strategietypen wie Optimization, Monetization, Leverage und Disrupt unterschieden, die jeweils einen anderen Ansatz zur Wertschöpfung aus Daten verfolgen. Zusätzlich werden Geschäftsmodelle wie Analytics-as-a-Service (AaaS), Data-as-a-Service (DaaS), Data-infused Products sowie Datenmarktplätze und Datenaggregatoren erläutert, die als Geschäftsmodelle in der Datenwirtschaft etabliert sind. Diese Modelle ermöglichen Unternehmen, durch den Einsatz von Daten innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Die Integration von Daten in bestehende Prozesse und die Nutzung neuer Datenquellen sind zentrale Aspekte datengetriebener Geschäftsmodelle.