(openPR) Analyse zeigt wie das professionelle Handling von Big Data zum Wettbewerbsvorteil wird
Big Data ist eines der wichtigsten Trendthemen im Jahr 2013 – und für viele Unternehmen eine der größten Herausforderungen. Das Potenzial, das in der Erfassung und Auswertung von Big Data steckt, haben die meisten Unternehmen bereits erkannt. Das stetig wachsende Datenvolumen stellt aber nicht nur hohe Anforderungen an die Unternehmens-IT, die gewonnenen Daten müssen auch gezielt gefiltert und interpretiert werden können, um sie strategisch nutzen zu können. Die Managementberatung Mücke, Sturm & Company (MS&C) hat für unterschiedliche Branchen wie die Telekommunikations-, Automobil-, Energie-, Finanz- und Handelsbranche die Chancen und Herausforderungen von Big Data untersucht und zeigt, wie die Unternehmen Big Data zielführend nutzen können. „Getreu dem Leitspruch ,Wissen ist Macht‘ werden die Unternehmen, denen es gelingt die Big Data zu nutzen, deutliche Wettbewerbsvorteile haben“, erklärt Prof. Dr. Jens Gutsche, Senior Advisor bei Mücke, Sturm & Company.
Chancen von Big Data: Kostensenkung - Umsatzsteigerung - Kundenbindung
Im Zuge der rasant steigenden Masse an Daten, welche Unternehmen sammeln, besteht die Kunst zunehmend darin, aus den generierten Daten wertvolle Informationen zu filtern.
Gelingt das Handling großer Datenmengen, können mit Hilfe von belastbaren Kundeninformationen und daraus abgeleiteten Präferenzen fundierte Entscheidungen in unterschiedlichsten Unternehmensbereichen getroffen werden. Die meisten Chancen bestehen nach Ansicht von Mücke, Sturm & Company im Handel und im Online-Umfeld. Aber auch in den Branchen Energie und Automotive gibt es ein großes Potenzial für zukünftige Entwicklungen.
Mücke, Sturm & Company zeigt verschiedene Wege auf, wie Unternehmen Big Data zu ihrem Vorteil nutzen können:
1. Bestandskunden-Management:
Informationen über die Eigenschaften und Präferenzen seiner Kunden, ermöglichen dem Unternehmen eine trennschafe Segmentierung vorzunehmen und den Kunden individuell zugeschnittene Angebote zu machen. Mithilfe des Collaborative Filtering können Produkte auch in Echtzeit empfohlen werden. Dadurch kann der Umsatz gesteigert, die Kundenbindung erhöht und unnötige Kampagnen vermieden werden.
2. Data Mining:
Dabei wird die Masse an gesammelten Daten aus den verschiedenen Kanälen systematisch analysiert. Der Fokus wird hier auf die Generierung von Erkenntnissen für strategische oder taktische Entscheidungen gelegt. Beispielsweise lassen sich aus den Daten Trends und Zusammenhänge ableiten, welche Einfluss auf die generelle Ausrichtung von Marketing und Vertrieb haben können. Die erstellten Präferenzprofile können beispielsweise in der Produktentwicklung eingesetzt werden. Der Erfolg der Produkte am Markt kann so gesteigert und Entwicklungskosten gesenkt werden.
3. Omni-Channeling:
Bis es bei Kunden zu einer Kaufentscheidung kommt, durchlaufen sie verschiedene Phasen. Mittlerweile kann der gesamte Kaufprozess anhand von behavioristischen Realdaten betrachtet und durch die Verarbeitung von Big Data ausgewertet werden. Dadurch erhalten Unternehmen die Möglichkeit, gezielt den Kaufprozess von Kunden zu steuern und zu beeinflussen.
Chancen durch Big Data ergeben sich jedoch längst nicht nur im Handel oder dem Online-Umfeld - auch in anderen Bereichen können sich Unternehmen Big Data zu Nutze machen.
In der Energiebranche spielt das Thema Big Data eine immer wichtigere Rolle. Dort müssen immer größere Datenmengen gesammelt und ausgewertet werden. So entfällt beispielsweise durch die Einführung intelligenter Stromzähler (Smart Meter) die bisher manuelle Ablesung.In kurzen, regelmäßigen Abständen (bis zu stündlich) werden alle Daten der Zähler gesammelt. Hinzu kommen die Daten von Sensoren wie etwa in Solarzellen. Durch die Analyse all dieser Daten können Energieversorger die Auslastung des Netzes messen und beispielsweise für die Nutzung von Geräten außerhalb der Spitzenzeiten preiswerte Tarife anbieten. Vernetzt man alle Akteure von den Stromerzeugern bis hin zu den Verbrauchern und nutzt diese Daten effizient, wird ein intelligentes Stromnetz (Smart Grid) möglich. Um dies zu ermöglichen, ist wiederum die Real-Time-Verarbeitung von Big Data erforderlich.
In der Automobilindustrie ist derzeit Connected Car ein wichtiges Thema. Dem Fahrer werden im Auto Applikationen zur Verfügung gestellt, die auf dessen Vorlieben und Präferenzen abgestimmt werden können. Bei einigen soll eine dauerhafte Verbindung des Fahrzeugs zu einer Cloud hergestellt werden, in der alle Daten zum Nutzungsverhalten des Fahrers gesammelt werden. Mit diesen Daten werden die Rückmeldungen der Applikationen beeinflusst. Zudem können die Informationen für verbesserte Navigationsfunktionalitäten und Stauerkennung eingesetzt werden. Durch die Verarbeitung von Big Data ergibt sich ein klarer Wettbewerbsvorteil.
Die Praxis zeigt jedoch, dass längst nicht jedes Unternehmen in der Lage ist, diese Chancen auch zu nutzen. Grund dafür sind systemische und strukturelle Voraussetzungen, welche vielerorts fehlen, um Big Data erfassen und auswerten zu können. „Neben den technischen Voraussetzungen sind zum anderen Fachleute für Datenverarbeitung und den Umgang mit statistischen Methoden und analytischen Modellen erforderlich, denn nur bei kontinuierlicher Arbeit mit den Daten, dem Testen von Hypothesen und der Beobachtung von Veränderungen kann das volle Potenzial von Big Data ausgeschöpft werden“, macht Prof. Dr. Gutsche deutlich.
Eine Zusammenfassung der Analyse Big Data kann unter
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