Big Data Analytics Zukunftssicher mit ganzheitlichen Datenstrategien

Effizientes Datenmanagement ist für Unternehmen längst nicht mehr die Kür, sondern die Pflicht. Ohne Echtzeitanalyse von Kundendaten und Handlungsempfehlungen auf Basis von Predictive Modelling verliert man am schnelllebigen digitalen Markt Kunden im Handumdrehen an innovativere Konkurrenten oder hungrige Startups. Doch was zeichnet eine erfolgreiche Datenstrategie aus?

Daten als der Rohstoff der digitalen Wirtschaft ist ein vielbemühtes Sinnbild. Ein grundlegender Unterschied wird bei aller Metapherfreude jedoch gern übersehen: Wo sich traditionelle Ressourcen durch ihre natürlich begrenzte Verfügbarkeit auszeichnen, produzieren Menschen schon heute Daten im Überfluss. Über 90 Prozent sind dabei höchstens zwei Jahre alt und jeden Tag kommen dank drei Milliarden Internetnutzern und mehreren Milliarden web-fähiger Geräte 2,5 Trillionen Byte dazu. Ein Ende dieser Entwicklung ist nicht absehbar. Damit stehen Unternehmen vor der Herausforderung eine betriebsweite Datenstrategie zu entwickeln und zu implementieren, um die richtungsweisenden Informationsdiamanten herauszuarbeiten. Denn wer das Potenzial der verfügbaren Daten nicht nutzt, fällt zurück: IDC Europe beziffert den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen, die Analytics effektiv nutzen zu ihren weniger innovativen Mitbewerbern auf rund 430 Milliarden US-Dollar. Schnell, agil und flexibel – das sind die Eigenschaften, die ungeachtet der Betriebsgröße über den Erfolg am digitalen Markt entscheiden.

Prophetische Produktionsprozesse

Einer dieser greifbaren Vorteile ist das sogenannte „Predictive Modelling“. Die aus zielgerichteter Big Data Analytics gewonnenen Daten bilden die Grundlage für Prognosen und Entscheidungsempfehlungen. Diese wiederum lassen Unternehmen zielgerichtet auf Trends reagieren und antizipierte Entwicklungen reaktionsschnell in die Unternehmensprozesse integrieren. Die Analyse lässt sich auch nach innen richten: Produzierende Unternehmen können anhand der erfassten Daten Warenmengen besser kalkulieren, Lagerkosten reduzieren und Kunden fristgerecht und ohne Lieferengpässe versorgen. „Predictive Maintenance“ geht sogar noch einen Schritt weiter: Datenmuster in Leistungs- und Produktionsstatistiken prognostizieren drohende Defekte und Verschleißerscheinungen, sodass Wartungsarbeiten bereits erfolgen können, bevor es zu einem Stillstand der Produktion kommt. Gerade diese Monitoring- und Alarmfunktionen lassen sich nach einiger Zeit und Vertrautheit mit den Maschinendaten weitgehend automatisieren und fernsteuern.