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03. Dez. 2016

Big Data – Informationsbasierte Unterstützung des Managements

"Big Data" bezeichnet eine große Menge an Daten aus verschiedensten Quellen und Formaten, welche mit speziellen Lösungen gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden. Die Daten stammen z. B. aus Bereichen wie dem Internet- und Mobilfunksektor, der Finanzindustrie, der Energiewirtschaft, dem Gesundheitswesen sowie aus Verkehrs- und Wetterauswertungen. Auch die ERP-Systeme in Unternehmen und deren Nebensysteme generieren eine Vielzahl an Daten. Hinzu kommen Trends, wie zum Beispiel das mobile Internet, Soziale-Netzwerke sowie „Connected Devices“ – mit dem Internet verbundene Geräte und Maschinen – welche aktuell und zukünftig zu einem enormen Wachstum des Datenvolumens sowie der Vielfalt an Datenquellen und Formaten führen werden. Die Aufbewahrung, Verarbeitung sowie Analyse dieser Menge an Daten in einer kurzen Zeit mit neuen Analysemethoden und -technologien wird unter dem Begriff Big Data zusammengefasst (Springer Gabler Verlag). Für Unternehmen, welche sich der Herausforderung „Big Data“ stellen, können sich durch die Umsetzung und Implementierung von Big Data Lösungen in die Geschäftsprozesse neue Chancen und Vorteile gegenüber dem Wettbewerb ergeben.

Bevor jedoch mit der Nutzung von Daten begonnen werden kann und die daraus resultierenden Chancen greifbar sind, müssen sich Unternehmen mit Big Data auseinandersetzten und prüfen, welche Daten im Unternehmen vorhanden sind, welche Daten erzeugt werden und wie diese Daten und die darin enthaltenen Informationen für das eigene Geschäft und die Geschäftsentwicklung genutzt werden können. Es muss also zunächst der Ist-Zustand und die Potenziale analysiert und darauf aufbauend eine „Big-Data-Strategie“ entwickelt werden. Ist dies erfolgt, können die Chancen für das Unternehmen jedoch vielfältig sein.

Durch die effiziente Verarbeitung und Nutzung großer Datenmenge und die Verwendung der daraus resultierenden Informationen kann ein Unternehmen ganz neue Potenziale erschließen. Der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V. hat untersucht, welche Vorteile durch die Anwendung von Big Data für ein Unternehmen entstehen. Zentraler Punkt ist die Verbesserung der verfügbaren Informationen. Neben dem verbesserten Wissen über Kunden, Wettbewerber und Marktbedingungen können die neu verfügbaren Informationen ebenfalls dazu genutzt werden, um Risikofrüherkennungssysteme oder Ressourcen-Management-Systeme einzuführen oder - falls bereits vorhanden - zu optimieren. Zusammengefasst kann durch die Verwendung von Big Data die Basis für Entscheidungen verbessert werden. Dies ist auf Informationen zurückzuführen, welche durch herkömmliche Auswertungen oder Systeme nicht in der Qualität und der Aktualität geliefert werden können. Durch Big Data werden die technischen Möglichkeiten bereitgestellt diese Daten zu schnell und qualitativ hochwertig zu verarbeiten.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung der Möglichkeiten von Big Data ist die Verarbeitung und Analyse kompletter Datensammlungen. Bisher werden in Unternehmen häufig Daten in Clustergruppen oder in Stichproben analysiert, da das Speichern, Verarbeiten und Auswerten des kompletten Datenbestandes, z. B. sämtlicher vom Kunden getätigter Käufe, zeitlich sehr aufwendig und kostspielig sein kann. Durch die Verwendung von neu entwickelten Algorithmen ist es heutzutage technisch möglich auch große Datenmengen auszuwerten. Diese verbesserten Auswertungsmöglichkeiten führen zu einer Verbesserung der Entscheidungsbasis und ermöglichen es so genauere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können so z. B. Key-Customer besser identifizieren, Angebote präziser platzieren oder auch Prozesse und Abweichungen von Prozessen besser und genauer identifizieren.

Letztendlich kann die Anwendung von Big Data im Unternehmen auch zum Erzielen von strategischen Zielen beisteuern. So können neben oder durch die Verbesserung der Entscheidungsbasis ebenfalls Kosteneinsparung sowie Verbesserung des Produkt- und Serviceangebotes erzielt werden. Wie oben beschrieben resultiert die Verbesserung der Entscheidungen hauptsächlich durch eine verbesserte und aktuelle Informationsbasis. Diese Informationsbasis kann zum Beispiel zur Optimierung des Verkaufs genutzt werden. Bessere und aktueller Kunden- und Marktinformationen sind dabei zum Beispiel die Basis um Produkte und Services zielgerechter entwickeln und verbessern zu können. Außerdem können auf Grund von aktuellen Kunden- und Marktinformationen Angebotsaktionen besser gesteuert oder Kundenindividuell generiert werden. Ein positiver Nebeneffekt der verbesserten Entscheidungen können zudem Kostenreduzierungen sein, die Ressourceneffizienz kann zum Beispiel durch ein besseres Ressourcenmanagement und Bestellwesen optimiert werden.

Auch für den Energiesektor kann die Verwendung von Big Data enorme Einsparungen und Optimierungspotenziale bedeuten. Ein vom BMWi gefördertes Forschungsprojekt beschäftigt sich zum Beispiel mit der täglich exakten Berechnung von Regelleistung. Diese ist notwendig, um das Netz und die Versorgung auch bei schwankender Stromproduktion und Stromnachfrage stabil zu halten. Das Forschungsprojekt kam zum Ergebnis, dass durch eine neu entwickelte dynamische Berechnungsmethode der tatsächliche Bedarf an Regelleistung deutlich besser abgebildet werden kann, als es mit dem bisher eingesetzten statischen Verfahren möglich ist. Im Durchschnitt ist es somit möglich, weniger Regelleistung vorhalten zu müssen und dadurch hohe Kosten zu sparen. Gleichzeit wird eine noch höhere Sicherheit der Netzstabilität erreicht. Die Wissenschaftler verwenden für ihre Berechnungen eine Art künstliches Gehirn, ein neuronales Netz, das mit Informationen versorgt wird und dadurch selber lernt. Als Input haben sie historische Zeitreihen aller Einflussfaktoren benutzt, durch die das Programm die benötigten Verknüpfungen bilden konnte. Das Verfahren beinhaltet auch eine Korrekturfunktion, die tägliche Aktualisierungen möglich macht (www.bmwi-energiewende.de). Diese Prognosemechanismen ermöglichen für Energieversorger, neben den Kosteneinsparungen durch geringe Kosten für Regelleistung, ebenfalls eine genauere Prognose der Strompreise oder der Nachfrage der Endkunden.

Sicherlich ist vor der Umsetzung von Big Data Lösungen der tatsächliche Mehrwert solcher Anwendungen immer zu prüfen, da jedoch Datenmengen und -quellen stetig wachsen, kann sich eine Investition in solche Analysemethoden gerade in Zukunft auszahlen und einen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Um diese Vorteile nutzen zu können, empfiehlt es sich, sich  frühzeitig mit den eigenen Daten sowie den extern verfügbaren Daten zu beschäftigen.

Ein Beitrag von M. Voigt, DHV

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