Whitepaper "Big Data"

White Paper
Big Data für Unternehmen
Wie Sie das ungenutzte Potenzial großer
Datenmengen gewinnbringend für sich
einsetzen.
Big Data
Pro Tag werden 2,5 Trillionen
Bytes weltweit erzeugt
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WhitePaper/ Big Data
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Big Data - Wenn Sie am Ende der Daten eine 10 finden.
Wenn über Big Data gesprochen wird, geht es immer um das Phänomen der drei großen „V‘s“:
Volume, Variety und Velocity. Volume steht dabei für die enorm großen Datenmengen, die
jeden Tag erzeugt und gespeichert werden. Variety bedeutet die Vielfalt der Datenherkunft.
Sie können u.a. aus sozialen Netzwerken, Sensoren, Kameras oder persönlichen Umfragen
stammen. Die Struktur der Daten ist dabei völlig nebensächlich. Das dritte „V“ steht für Velocity die Geschwindigkeit, mit der die Datenmenge analysiert werden muss. Eine einfache Datenbank
reicht nicht mehr aus, um die Fülle an Daten zu verarbeiten. Denkbar wäre auch ein weiteres „V“
für Value, wenn man den enormen Wert der Daten berücksichtigt. Seit Anfang des Jahres haben
Apple und Google einen höheren Wert als der Ölkonzern Exxon Mobil. Sind Daten also das neue
Öl?
Im Jahr 2020 wird die geschätzte Gesamtdatenmenge insgesamt 5.000.000.000.000.000.000.000
(= 5 Zettabyte) betragen. Diese Zahl ist dann fast 2.000-mal so groß wie der heutige Wert von 2,5
Trillionen Bytes, die täglich rund um den Globus erzeugt werden. Wenn man sich dies verdeutlicht,
wird schnell klar, dass die Datenmengen dermaßen groß sind, dass sie mit den klassischen
Methoden der Datenverarbeitung nicht ausgewertet werden können. Auch Daten, die bisher als
irrelevant oder unwichtig betrachtet wurden, oder zu deren Sammlung und Verarbeitung man
nicht imstande war, gewinnen jetzt an Bedeutung.
Doch können auch kleinere und mittelständische Unternehmen etwas mit Big Data anfangen? Die
Antwort ist eindeutig „Ja“. Jedes Unternehmen sollte sich der Aufgabe von Big Data stellen und
die dadurch zur Verfügung stehenden Daten als Chance sehen. Unternehmen müssen verstehen,
dass Kundendaten nicht nur einen Wettbewerbsvorteil bieten, sondern auch Geschäftsabläufe
optimieren und Risiken minimieren können. Um das Potenzial von Big Data richtig nutzen zu
können, bedarf es allerdings einer digitalen Wertschöpfungsstrategie. Es ist wichtig, die Hard, Soft- und Freeware-Anwendungen intelligent mit den analytischen Verfahren zu verknüpfen.
Denn herkömmliche Datenbanken benötigen für die Verarbeitung der Daten zu viel Zeit und
zu viele Ressourcen. Wenn man also zukünftig mit Big Data arbeiten möchte, ist es notwendig,
sein System auf eine analytische Datenbank umzustellen, die mit einer Parallelisierungstechnik
ausgestattet ist.
Aber es ist gar nicht so kompliziert, wie Sie jetzt vielleicht denken. Wenn Sie ihr eigenes Unternehmen
betrachten, werden Sie feststellen, dass bereits zahlreiche, wichtige Daten intern schlummern.
Doch setzten Sie diese auch dort ein, wo sie wirklich hilfreich wären?
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Big Data
Momentan werden nur rund 50% der unternehmenseigenen
Kundendaten tatsächlich zu Kundenbindungs- und MarketingMaßnahmen verwendet. Viel zu wenig.*
* Nutzung von Kundendaten für das Marketing von Handelsunternehmen 2013
Quelle: Statista 2014 - artegic
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Big Data - Wie gehe ich vor und worauf kommt es überhaupt an ?
1)
Eine Basis schaffen
Um Big Data richtig nutzen zu können, ist es wichtig einen umfassenden Überblick über alle
betrieblichen Abläufe zu haben. Nur wenn Sie die Abläufe kennen, können Sie auch eindeutige
Anforderungen an die gewünschten Daten stellen. Nur mit der richtigen Fragestellung können
Daten korrekt gesammelt, analysiert und Zusammenhänge und Abhängigkeiten direkt erkannt
werden. Sie erhöhen die Transparenz und den Informationsgehalt.
2)
Geschäftsprozesse optimieren
Durch genaue Analyse der bereits vorhandenen und aus anderen Quellen angereicherten Daten
können die Prozesse innerhalb des Unternehmens nicht nur dargestellt, sondern auch optimiert
werden. Fehler und Schwachstellen werden aufgezeigt. Die Prozesse werden dadurch effizienter
und kostengünstiger. Wenn Sie zum Beispiel Ihre Kundenansprache optimieren wollen, tragen Sie
zunächst alle vorhandenen Daten zusammen. Vielleicht haben Sie bereits alles, was Sie benötigen
und haben die Daten aber einfach noch nie in Abhängigkeit zu einander gesetzt. Wissen Sie genau,
welche Kundenmerkmale die Stammkunden aufweisen? Welches Alter sie haben, wo sie wohnen
und womöglich welche Hobbies und Vorlieben sie präferieren. Wenn statistisch gesehen vor allem
Personen bei Ihnen einkaufen, die im Alter von 30 Jahren sind, in einem Umkreis von 20 km wohnen
und die sich womöglich noch für Sport interessieren, ist die Information für Sie als Unternehmer
Gold wert.
3)
Risiken vorhersehen
Da anhand von gesammelten Daten Entscheidungen auf belegbaren Erkenntnissen basieren,
können Risiken minimiert und Kundenverhalten vorausschauend eingeplant werden. Mittels der
Analyse lassen sich Relevanz oder auch die Eintrittswahrscheinlichkeit von Risiken bewerten. Auch
Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren können frühzeitig erkannt werden. So kann sich das
Unternehmen für diejenigen Optionen entscheiden, die trotz eines bestehenden Risikos gerade
noch profitabel sind. Wenn Sie als Unternehmen beispielsweise statistisch belegen können, dass
immer im Februar, insbesondere wenn es viel regnet, 10% der Mitarbeiter krank werden, können
Sie dem Risiko des Personalausfalls z.B. mittels Zeitarbeiter entgegensteuern.
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4)
Profitabilität steigern
Der finanzielle Erfolg wird durch eine präzise Absatz- und Bedarfsplanung gesichert. Diese
basiert nun mittels Big Data auf realistischen Annahmen und fundierten Werten. So können
Lieferengpässe, hohe Abschreibungen, Umsatzverluste oder auch Warenüberschuss vermieden
werden. Eine langfristige, vorausschauende Planung senkt darüber hinaus die Transportkosten.
Wenn Sie als Unternehmer zum Beispiel wissen, dass immer im April, insbesondere wenn die
Temperaturen zwischen 12-18°C liegen, besonders viele Sandalen gekauft werden, dann
können Sie dies vorausschauend einplanen. So entstehen einerseits keine Lieferengpässe und
in anderen Monaten keine hohen Lagerkosten.
5)
Preise dynamisch gestalten
Big Data ermöglicht es, Preise in Echtzeit an die aktuelle Markt- und Wettbewerbssituation
anzupassen. Darüber hinaus können die neu gewonnenen Informationen in die Preisgestaltung
mit einbezogen werden. Im E-Commerce ist es sogar möglich, kundenspezifische Preissegmente
darzustellen, um z.B. tageszeit- oder wochenspezifische „Prime Time“-Preise und Werbung
anzubieten. Zalando führt momentan zum Beispiel eine schlecht-Wetter-Erkennung ein. Dabei
wird der Kunde lokal geortet und ihm wetterabhängig Kleidung vorgeschlagen. Dies bringt
dem Kunden nicht nur ein besonderes Einkaufserlebnis, sondern dem Unternehmen auch einen
wesentlichen Vorteil gegenüber dem stationären Handel.
6)
Kundenorientierung optimieren
Das Kombinieren von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen ermöglicht eine ganzheitliche
Kundenanalyse. Jeder Kunde kann entsprechend seines Wertes für das Unternehmen
eingestuft werden. Insbesondere die Auswertung von Social-Media-Daten liefert viele
unternehmensrelevante Informationen. Verhaltensmuster können erkannt, simuliert und für
zukünftige Prognosen genutzt werden. Wer seinen Kunden kennt, der kann ihn individueller
ansprechen. Derartige Maßnahmen erhöhen die Kundenzufriedenheit, schaffen Kundenbindung
und steigern die Profitabilität des Unternehmens.
Verdeutlichen wir das Ganze einmal an einem einfachen Beispiel aus dem Mittelstand: Ein
Unternehmen verschickt vier Mal im Jahr ein Mailing mit Gutscheinen und Rabatt-Coupons. Die
Empfänger sind alle 10.000 Kunden, die jemals Kontakt zu diesem Unternehmen hatten. Bisher
entsprechen die Rückläufer einer Response-Rate von 1,5 %.
Nun setzt sich das Unternehmen zum Ziel, die Mailingaktion zu optimieren und nur noch die
Personen anzusprechen, die den meisten Umsatz bringen. Im ersten Schritt muss sich das
Unternehmen detaillierte Fragen zur Zielgruppe stellen. Welche Informationen werden benötigt.
Das Alter? Letzter Kauf? Entfernung zur Filiale?
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Mit Big Data muss sich das Unternehmen nicht mehr entscheiden, welche zwei Werte es in
Verbindung zueinander setzt. Es werden einfach alle Daten vereint, statistisch erfasst und sie
bilden so die gewünschte Zielgruppe ab. Nun muss das Unternehmen nur noch diejenigen Personen
identifizieren, bei denen der zu erwartende ROI (Return on Investment) am höchsten ist. Allein
diese Kunden sollte das Unternehmen noch bei zukünftigen Mailingaktionen berücksichtigen. Der
Gesamtumsatz fällt im Zuge der geringeren Kontaktzahl natürlich niedriger aus, aber der ROI ist
deutlich höher. Somit spart das Unternehmen nicht nur Kosten, sondern erhöht sogar den Umsatz,
den es pro investierten Euro zurückbekommt.
Fazit - Alles auf einen Blick
Um Big Data wird in den nächsten Jahren kein Unternehmen mehr herum kommen, egal um
welche Firmengröße oder welche Branche es sich handelt. Mit mathematischem Verständnis und
der richtigen Technik, bietet es Ihnen mehr als nur einen Vorteil. Trauen sie sich und beginnen
Sie damit Bilanz zu ziehen, welche ungenutzen Potenziale bereits in Ihrem Unternehmen liegen
und welche Daten noch beschafft werden müssen. Sie werden staunen, wie viele Infos bereits
vorhanden sind und wie viel Sie eigentlich schon über Ihre Kunden wissen. Die Potenziale der
Big Data sind allerdings längst noch nicht voll ausgeschöpft. Wir dürfen gespannt sein, was die
Zukunft noch alles möglich machen wird.
Über uns:
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und Distribution von Inhalten unterstützen wir Sie auch gern über das White Paper hinaus. Wir
entwickeln individuelle Strategien für den Einsatz von individuellem Content auf allen Kanälen.
Unser Tätigkeitsschwerpunkt liegt dabei auf der Konzeption und Kreation sowie der technischen
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Drucklegung. April 2014
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