„Daten sind das neue Öl“ für die Wirtschaft, hört und liest man immer wieder in einschlägigen Wirtschaftsmagazinen. Dies trifft in weiten Teilen zu und gilt nicht nur für Daten die separat und verteilt im Unternehmen zur Verfügung stehen, sondern insbesondere auch für Daten, die durch geschickte Algorithmen aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt und ausgewertet werden können.
Digitalisierung in Unternehmen schreitet in Firmen immer weiter voran
Das Thema Digitalisierung wird für viele Unternehmen in Deutschland immer wichtiger, um gegen die Mitbewerber aus dem Ausland konkurrenzfähig zu bleiben. Deshalb haben sich viele Unternehmen dazu entschlossen eine entsprechende Digitalisierungsoffensive für sich auszurufen, um so den Anschluss an viele Unternehmen aus den USA und Asien nicht zu verpassen. Denn in diesen Ländern ist die Phase der Digitalisierung oft schon deutlich weiter als in Deutschland. Insbesondere asiatische Länder wie China und Japan haben sich in den letzten Jahren in eine entsprechende Führungsrolle begeben, sowohl was ihre Unternehmensprozesse als auch deren Produkte und Dienstleistungen betrifft. Insbesondere die Analyse von großen Datenmengen ermöglicht den Unternehmen inzwischen einen echten Wettbewerbsvorteil.
Big Data wird für viele Unternehmen zum Erfolgsfaktor im Wettbewerb
Durch die Auswertung von vielen relevanten Daten können Unternehmen inzwischen wichtige Wettbewerbsvorteile erlangen, wobei dies nicht nur einige wenige Branchen betrifft. In den meisten Fällen wird das Thema unter dem bekannten Sammelbegriff „Big Data“ zusammengefasst. Hierbei werden in der Regel unternehmensübergreifend relevante Daten aus zahlreichen Abteilungen wie etwa der Produktion, dem Vertrieb, dem Einkauf, der Logistik und dem Marketing erhoben, verarbeitet und letztlich so aufbereitet, dass sie im Unternehmen zu hilfreichen Handlungstools für das Management werden. Noch wichtiger ist Big Data inzwischen auch für die automatisierte Optimierung von Herstellungs- und Dienstleistungsprozessen, mit denen nicht selten sogar in Echtzeit entsprechende Änderungen und Verbesserungen in der Produktion oder dem Vertrieb vorgenommen werden können. Insbesondere für Unternehmen mit einem primären Online-Business kann dies sehr schnell zu interessanten Möglichkeiten führen, um schneller auf den Markt und die Kundenbedürfnisse zu reagieren.
Diese Branchen können von Big Data profitieren
Tatsächlich gibt es inzwischen zahlreiche Branchen, die von der Auswertung ihrer Unternehmensdaten profitieren können, wobei nicht selten auch externe Daten als Ergänzung herangezogen werden, um deutlich bessere und genauere Entscheidungen treffen zu können. So können beispielsweise Branchen wie Kreditinstitute, Versicherungen, Autohersteller, Marktforschungsinstitute, Landwirte und auch Energieanbieter und Onlineshops von Big Data profitieren und ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern. Klassische Beispiele für den Einsatz von Big Data sind z.B. Bonitätsprüfungen beim Kreditscoring, Erkennung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen, Erstellung von Meinungs- und Kaufprofilen, Smart Farming in der Landwirtschaft, Cross- und Upselling im E-Commerce sowie die vorausschauende Steuerung von Fabriken und Produktionsprozessen in der Industrie 4.0.
Wichtige Informationen in den eigenen Firmendaten ausfindig machen
Um die entsprechenden und relevanten Daten ausfindig zu machen, bedarf es vorab einer entsprechenden Analyse der wichtigen Quellen und Datensätze sowie einer professionellen Modellierung der Auswertung. Hier können Experten im Bereich Data Analytics helfen die passenden Modelle zu erstellen und diese per Datenvisualisierung sichtbar zu machen. Neben dem fachlichen Know-how durch entsprechende Mitarbeiter ist es zudem wichtig, dass die Daten mit Hilfe von moderner Technik wie etwa Cloud-Computern und durch Machine Learning auch bei komplexen Abfragen möglichst immer in Echtzeit mit kurzer Latenz und Verarbeitungsdauer verfügbar sind. Die Daten können dabei aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel aus Kunden- und Nutzerdaten, Logistik- und Maschinendaten, Überwachungssystemen, smarten Geräten wie etwa Smartphones und Wearables, Fahrzeugdaten, vernetzten Geräten im Haushalt sowie sonstigen von Unternehmen erhobenen und gesammelten Daten. Diese gilt es dann per cleverer Datenanalyse zu verdichten und entsprechend den eigenen Bedürfnissen auszuwerten.
