Big Data – Die Datens(ch)atzkiste für noch mehr Erfolg

Vielen Unternehmenslenkern ist gar nicht bewusst, auf welchen Schätzen sie sitzen. Die Rede ist hierbei nicht von Schätzen monetärer Art, sondern informationstechnischer Art: Datens(ch)ätze.
Daten fallen in jedem Schritt entlang der Supply Chain zuhauf an. Von Bestellungseingang von Kundenseite aus, über die Fertigung eines Produktes oder das Entwickeln und Anbieten einer Dienstleistung, bis hin zur Auslieferung oder Ausübung – überall werden Unmengen an Daten generiert.
Vor allem große Unternehmen haben sich im Lauf der letzten Jahre diese Datensätze zunutze gemacht, und mit aufwändigen Analysen und Auswertungen Erkenntnisse verschiedenster Art aus diesen Informationen gezogen. Das Ziel dabei: die Optimierung der Geschäftsprozesse.
Auch kleinen Unternehmen wird zunehmend bewusst, welches Potenzial diese sogenannte Big-Data-Analyse in ihrem Betrieb hat, und wie sie dazu eingesetzt werden kann, noch erfolgreicher und rentabler zu werden.
In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was es mit Big Data auf sich hat, und wie auch Ihr KMU davon profitieren kann.

Was ist eine Big-Data-Analyse?

Zunächst wollen wir die Begrifflichkeit „Big Data“ klären. Damit ist gemeint, dass große Mengen an Daten erfasst, verarbeitet und ausgewertet werden. Die Daten sind dabei von unterschiedlichster Art: Die Bestellmenge eines Kunden, der freie Platz im Lager, Sensordaten von Produktionsmaschinen, die Anzahl von gefertigten Teilen eines bestimmten Mitarbeiters, die Anzahl der hergestellten Produkte pro Tag, die Anzahl der gefahrenen Kilometer des Transportfahrzeugs, um die Waren auszuliefern, und vieles, vieles mehr.
Wo gearbeitet wird, fallen Daten an – manchmal in geringem, manchmal in exorbitant großem Umfang, aber es sind immer Daten, die ausgewertet werden und tiefere Einblicke in jeden Prozess entlang der Supply Chain liefern können.
Diese Auswertung nennt man Big-Data-Analyse.

Wobei unterstützt die Big-Data-Analyse?

Die Auswertung der Daten ist nicht Selbstzweck, sondern hat das Ziel, die Unternehmensprozesse zu verbessern, und so nachhaltig zur Umsatzsteigerung beizutragen.
In folgender Liste sind einige Punkte dargestellt, was Big Data in Unternehmen alles leisten kann:

Welche Daten nutzt man zur Big-Data-Analyse?

Die kurze und treffendste Antwort auf diese Frage: Alle!
Schon kleine Datenmengen können große Einblicke und neue Erkenntnisse liefern, vor allem dann, wenn man sich noch nie zuvor mit Big Data beschäftigt hat.
Auch wenn Ihr Unternehmen klein ist, haben Sie immer Daten, die laufend anfallen und ausgewertet werden können.
Zur Veranschaulichung hier eine Liste von Daten, die in vielen Unternehmen – Groß und Klein – zum Alltag gehören:

Beispiele einer Big-Data-Analyse

In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen einige Beispiele vor, wie eine Big-Data-Analyse in der Praxis aussehen kann und welchen Nutzen Unternehmen daraus ziehen.

Marketing und Vertrieb

Anhand von marketingrelevanten Daten gewinnen Unternehmen Einblicke in das Kaufverhalten ihrer Kunden, und können die Marketingstrategie darauf abstimmen. So lässt sich auch analysieren, ob eine bestimmte Marketingstrategie besser funktioniert als eine andere.

Mit der Analyse von Website-Traffic lässt sich beispielsweise auch erkennen, wie lange sich potenzielle Kunden auf der Seite aufhalten, was sie dort wirklich durchlesen, und welche Abschnitte sie nur überfliegen. Die Erkenntnisse aus dieser Analyse kann man anschließend nutzen, um die Webseite zu optimieren und Kunden möglichst optimal durch den Vermarktungsprozess zu leiten, sodass die Chancen steigen, dass es zu einer Kontaktaufnahme oder sogar zum Erwerb des Produktes oder der Inanspruchnahme der Dienstleistung kommt.

Produktion

Für produzierende Betriebe können auch Sensordaten aus den Produktionsmaschinen interessant sein, denn diese geben wichtige Einblicke in den Zustand der Maschine. So können Wartungspläne optimiert werden, und Wartungen zeitlich so geplant werden, das die Produktion nicht ins Stocken gerät.

Lagerverwaltung

Durch das Analysieren der Lagerbestände – Menge der einzelnen Waren, Teile oder Rohmaterialien, sowie des Platzes, die die jeweiligen Gegenstände in Anspruch nehmen – lässt sich die Lagerverwaltung optimieren. Wie oft gewisse Waren benötigt werden, kann ebenfalls getrackt werden. Holt beispielsweise ein Mitarbeiter mehrmals am Tag bestimmte Teile oder Materialien aus dem Lager, können diese zur Verkürzung des Laufweges weiter vorne gelagert werden.
Solche kleinen und banalen Dinge können in der Summe einen großen Faktor an Zeit – und letztendlich auch Geld – ausmachen. Optimiert man diese kleinen Unscheinbarkeiten jedoch, trägt dies auf lange Sicht zu einer größeren Rentabilität des Unternehmens bei, weil Zeit und Ressourcen bestmöglich genutzt werden.

Auslieferung

Auch bei der Auslieferung der Waren oder Produkte lässt sich einiges an Daten gewinnen, analysieren und der Prozess optimieren. Erfasst man beispielsweise über einen längeren Zeitraum hinweg, welche Menge an Waren pro Tag ausgeliefert wird, stellt man vielleicht fest, dass das Transportfahrzeug nie ganz voll beladen ist. Dann könnte man die Transportintervalle vergrößern, oder ein kleineres (und ökonomischeres) Transportfahrzeug leasen.
Anhand der Auswertung von GPS-Daten des Fahrzeugs kann möglicherweise auch die Route optimiert oder andere Ausfuhrzeiten festgelegt werden, weil es beispielsweise auf bestimmten Streckenabschnitten immer zu Staus kommt.Die Liste an Beispielen ließe sich endlos fortsetzen. Sie sollten aber nun einen Einblick haben, wozu Big-Data-Analysen auch in Ihrem Unternehmen einen Mehrwert schaffen können.
Vielleicht haben Sie sogar schon eine Idee, in welche Datensätze Sie demnächst genauer hineinschauen wollen.

Wie geht man bei der Big-Data-Analyse vor?

Eine manuelle Auswertung der Daten ist nur bei sehr kleinen Datensätzen möglich – wenn überhaupt. In den meisten Unternehmen, selbst in ganz kleinen, ist die Menge an Daten, die aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenkommen, schon beträchtlich.
Daher tun sich Unternehmen gut daran, wenn sie zur Big-Data-Analyse Tools verwenden, die den Anforderungen gewachsen sind. Das macht die Analyse nicht nur einfacher, sondern auch genauer.
Mittlerweile gibt es zahlreiche Big-Data-Analyse Tools (Freeware und kommerziell), die alle ihre Stärken und Schwächen haben.
Wer noch nie mit Big Data zu tun hatte, sollte einige Freeware-Tools einfach einmal ausprobieren, oder eine Big-Data-Analytics-Beratung in Anspruch nehmen. Die Experten helfen unter Umständen schneller dabei, das richtige Werkzeug für die Big-Data-Analyse in Ihrem Unternehmen zu finden, sodass Sie schneller in den Genuss der Vorteile kommen und Ihr Unternehmen noch besser auf Erfolg trimmen können.

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