Die Automobilindustrie erfährt aufgrund technologischer Entwicklungen, wie zum Beispiel dem autonomen Fahren oder der Elektrifizierung des Antriebsstranges, bedeutende Veränderungen. Einhergehend mit diesen Veränderungen, ist ein deutliches Wachstum generierter Daten, welche in sämtlichen Phasen der Automobilen Wertschöpfungskette erzeugt werden. Ziel vieler Unternehmen ist es, diese zur Verfügung stehenden Daten, wirtschaftlich zu verwerten. Die zwei bedeutendsten Möglichkeiten hierfür sind die datenbasierte Umsatzsteigerung, welche beispielsweise den Verkauf von Daten oder das Angebot von datenbasierten Services, beinhaltet, und die Kostenreduktion basierend auf dem Wissen, welches mittels vorhandener Daten generiert wird. Das große ökonomische Potential, welches von diversen Unternehmungen und Institutionen, darunter auch McKinsey (2016c, p.7ff), vorhergesagt wird, ruft Unternehmen aus verschiedenen Geschäftsbereichen auf den Plan, in diesem Bereich tätig zu werden. Neben den konventionellen Unternehmen in der Automobilindustrie, wie OEMs und Entwicklungsdienstleistern, versuchen neue Marktteilnehmer wie zum Beispiel IT-Unternehmen und Start-ups, im Datengeschäft der Automobilindustrie, Fuß zu fassen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Auswahl an, für die AVL relevanten, Entwicklungsdienstleistern, IT-Unternehmen und Start-ups zu identifizieren, diese auf ihr Marktangebot an datenbasierten Dienstleistungen, Produkten, Plattformen und anderen datenbasierten Aktivitäten, wie etwa Forschung, Kooperationen oder Firmenübernahmen, zu analysieren und die Ergebnisse zu interpretieren. Die Bestimmung der zu analysierenden Unternehmen basiert auf Rankings welche die umsatzstärksten Entwicklungsdienstleister in der Automobilindustrie sowie die umsatzstärksten IT-Unternehmen in der deutschen Automobilindustrie identifiziert. Relevante Start-ups wurden mit Hilfe einer Start-up Abfrage des Unternehmens Innospot bestimmt. Unternehmen dieser drei Unternehmensgruppen wurden auf Basis der öffentlich verfügbaren Informationen analysiert. Relevante Informationen bezüglich datenbasierter Dienstleistungen, Produkte und anderer datenbasierten Aktivitäten wurden unter Verwendung von Clustern kategorisiert und mit zusätzlichen Informationen aufgenommen. In dieser Arbeit kann ein Cluster als Themengebiet verstanden werden, wie zum Beispiel „Autonomes Fahren“ oder „Testen“. Die Auswertung der durch die Analyse gewonnen Daten, führte zu einer Vielzahl an Ergebnissen. Durch die Methode des Clusterns, wurden die Aktivitätsbereiche der Unternehmen, sowie jene Bereiche, in denen keine Aktivität festgestellt wurde, ermittelt. Eine Gegenüberstellung der Aktivitätsbereiche der analysierten Unternehmen mit jenen der AVL, identifiziert Unternehmen nach ihrer Cluster-Übereinstimmung mit der AVL. Jene Cluster, in denen keine Aktivität der AVL festgestellt werden konnte, wurden einer eigenen Analyse unterzogen, um Unternehmen zu identifizieren, welche in diesen Bereichen aktiv sind. Eine separate Analyse zeigt die Aktivität der analysierten Unternehmensgruppen in den Phasen der Automobilen Wertschöpfungskette. Entwicklungsdienstleister sind in den Phasen Entwicklung, Validierung, Produktion und Aftersales aktiv. Der Schwerpunkt der IT-Unternehmen liegt im Bereich der Produktion und des Aftersales. Start-ups legen ihren Fokus hauptsächlich auf den Aftersales Bereich. Diese Arbeit beschäftigt sich auch mit der Frage, ob Entwicklungsdienstleister und IT-Unternehmen an denselben datenbasierten Themen arbeiten oder ob eine klare Differenzierung möglich ist. Um diese Frage zu beantworten, wurde eine Competitive Landscape erstellt, welche die gegenwärtige Position von zuvor definierten Entwicklungsdienstleistern, IT-Unternehmen und Start-ups darstellt. Speziell größere Entwicklungsdienstleister, welche in vielen Clustern aktiv sind, sind vermehrt auch in IT-Bereichen tätig.