Beschaffungstrend

Big Data – wenn Maschinen statt Menschen Geschäftsmodelle entwickeln

05.03.14 | Redakteur: Margit Kuther

Big Data: Nicht mehr der Mensch, sondern Algorithmen entwickeln Geschäftsmodelle
Big Data: Nicht mehr der Mensch, sondern Algorithmen entwickeln Geschäftsmodelle (Bild: Gerd Altmann, pixelio.de)

Aufträge, Anfragen, Reklamationen, Lieferungen, Kampagnen – die tägliche Datenflut in Fertigung und Distribution ist immens. Wer diese Daten effizient nutzen kann, hat einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

Jeden Tag entsteht in Distributionsunternehmen eine Unmenge an Daten: Aufträge, Anfragen, Reklamationen, aktuelle Lagerbestände, offene Bestellungen, ausgehende Lieferungen. Hinzu kommen viele Informationen via Marketing, Webseiten, Google-Kampagnen und anderer Maßnahmen.

Wer es schafft, diese Daten zu verknüpfen und effizient zu nutzen, kann nicht nur seine Angebote bedarfsgerecht steuern, sondern langfristig seinen Kundennutzen optimieren – das verspricht zumindest Big Data.

Kunden-, Artikel-, Branchendaten in Echtzeit analysieren

In der Praxis hilft die Datenanalyse über Software-Tools und Algorithmen heute schon den Unternehmen dabei, die Lagerbestände besser zu planen und Überhänge im Bestandsmanagement zu minimieren.

So kann beispielsweise der Einkauf die Stückzahlen einzelner Produkte bei den Lieferanten nahe am Ist-Zustand platzieren und die Gewinne deutlich steigern. Künftig lassen sich jedoch auch Kunden- und Branchendaten, Marktanalysen und spezifische Artikeleigenschaften in Echtzeit untersuchen. Wahrscheinliche Marktentwicklungen sind damit präziser vorhersehbar. Kunden profitieren von einer höheren Lieferverfügbarkeit und besseren Serviceleistungen. Unternehmen erhoffen sich von der Datenanalyse darüber hinaus Vorteile bei der strategischen Entscheidungsfindung.

Ob das schon Big Data ist, obliegt sicher der individuellen Beurteilung. Jedoch explodieren die Daten-Management-Anforderungen auf Produktebene derzeit durch vielerlei gesetzliche oder kundenspezifische Notwendigkeiten in einer Art (Materialdaten, Traceability, Compliance), dass die Komplexität der Datenanalyse deutlich steigt. Hier geht es weniger um Vorteile als vielmehr um die Vermeidung von Problemen.

Die Datenfülle ist entscheidend

Allein auf Big Data zu vertrauen reicht jedoch nicht aus, wie Prof. Dr. Norbert Bolz (TU Berlin) auf den IDEA / FBDi Trendtagen 2013 in München klar machte. Am Ende sind es nicht maschinell analysierte Daten, sondern nach wie vor unsere Emotionen, die uns bei komplexen Entscheidungen leiten. „Die revolutionäre Idee hinter Big Data ist, dass wir nicht mehr verstehen müssen, was geschieht“, skizziert Bolz das Phänomen.

Emotionen helfen, Daten in Taten umzusetzen

„Es genügt, wenn Algorithmen die vorhandenen Informationen sinnvoll abarbeiten und Muster erkennen, die sich für Geschäftsmodelle nutzen lassen.“ Nach diesem Prinzip funktionieren auch die Marketingstrategien der Big-Data-Größen Google oder Amazon.

Psychologie spielt keine Rolle mehr, da sich potenzielle Kunden allein über den Page-Rank-Algorithmus rechnerisch identifizieren lassen. „Google ist bis zum heutigen Tag stolz auf die eigene Ignoranz in Sachen Werbung“, erklärt Bolz. „Das Motto lautet: Wir wissen nicht, was Werbung ist und wie sie funktioniert, wir brauchen nur genug Daten.“

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