Big Data Vor- und Nachteile von Big Data

Autor / Redakteur: Sabine Listl * / Margit Kuther

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

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Big Data: Unmengen an Daten ergeben nicht zwangsläufig eine zündende Idee.
Big Data: Unmengen an Daten ergeben nicht zwangsläufig eine zündende Idee.
(Bild: Gerd Altmann, pixelio.de)

Der größte Vorteil von Big Data lautet: Transparenz. Dank neuer Technologien lassen sich in kürzester Zeit relevante Informationen aus dem Wust an Kundendaten, Lieferungen, Aufträgen, Transaktionen, Produktdetails und Herstellerinfos ziehen.

Damit hat die Suche nach der Nadel im Heuhaufen endlich ein Ende. Distributoren können ihre Logistik- und Vertriebsketten auf ein neues Organisationslevel anheben und ihr Beschaffungsmanagement im B2B-Geschäft optimieren. Gelingt es beispielsweise dem Einkauf, die Stückzahlen einzelner Produkte bei den Lieferanten nahe am Ist-Zustand zu platzieren, steigt der Gewinn.

Big Data schafft Wettbewerbsvorteile

Ähnlich schnell funktioniert auch die Preisgestaltung: Komplexe Nachfrage-Elastizitätsmodelle untersuchen zunächst Millionen an Verkaufs- und Transaktionsdaten und zeigen dann detailliert auf, welche Preise auf Artikelebene wie anzupassen sind. Zudem können Händler Promotion-Aktionen, Ursachen für Umsatzsteigerungen oder Kostentreiber einer Kampagne schnell und einfach analysieren.

Damit bietet Big Data einen handfesten Wettbewerbsvorteil bei Entscheidungsprozessen. Die Auswertung von IT-gestützten Daten hilft im Tagesgeschäft schnellere und vor allem bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Palette an Informationen ist dabei groß: Stamm-, Transaktions- und Logdaten lassen sich ebenso nutzen wie Sensor- und CRM-Daten sowie Web Content und Social Media. Die gewonnenen Informationen bilden das Fundament für neue Unternehmensstrategien und schaffen Vorteile bei Verhandlungen mit Lieferanten und Herstellern.

Big Data als Prognose- und Frühwarnsystem

Vielversprechend klingt Big Data auch für den Aufbau von Prognose- und Frühwarnsystemen. Damit wäre endlich ein System gefunden, das Konjunkturzyklen und Volatilitäten im Markt zuverlässig vorhersieht und globale Lieferketten transparenter macht. Im Klartext bedeutet dies: Unternehmen könnten schneller und flexibler auf Marktveränderungen reagieren und dank höherer Market Intelligence ihre Risiken minimieren sowie ihren Wettbewerbsvorsprung maximieren.

Dringend nötig ist die Big-Data-Transparenz für das Produktreporting nach REACh, RoHS oder ELV. Denn gerade die Anforderungen an das Datenmanagement durch Materialdaten, Traceability und Compliance sind in den letzten Jahren explodiert. Mit auf Big Data basierten Such- und Analysetools finden Distributoren schnell und einfach wichtige Informationen – beispielsweise zur RoHS-Konformität bestimmter Bauteile. Vor allem in kleinen und mittleren Unternehmen in der Mitte der Zulieferkette spart das Zeit, Aufwand und Kosten.

Ein absolutes Muss stellt Big Data für das Marketing dar, denn hier sind detaillierte Informationen der Schlüssel zu den Wünschen der Kunden. Um kaufentscheidende Faktoren zu verstehen, müssen Anbieter ihren Kunden durch das Web folgen, Click-Raten auswerten und Online-Befragungen durchführen.

Nur so lassen sich Zielgruppen detailliert identifizieren und maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Die genaue Ansprache vermindert Streuverluste bei Marketing- und Vertriebskampagnen und spart Kosten ein. Zudem kann ein besseres Kundenverständnis als Sprungbrett für Innovationen dienen und unentdeckte Trends sowie neue Geschäftschancen aufspüren.

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