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Kommentar von Uwe Weiss, Blue Yonder Auf dem Weg zum Predictive Enterprise

| Autor / Redakteur: Uwe Weiss / Nico Litzel

Jedes Jahr verschenken Unternehmen Milliarden, weil sie ihre Daten unzureichend nutzen und das Potenzial nicht voll ausschöpfen. Mithilfe von fundierten Prognosen und automatisierten Entscheidungen können nicht nur Geschäftsprozesse optimiert, sondern auch positive Einkaufserlebnisse geschaffen werden.

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Der Autor: Uwe Weiss ist CEO von Blue Yonder
Der Autor: Uwe Weiss ist CEO von Blue Yonder
(Bild: Blue Yonder)

Mit dem Einzug des Internets hat sich das Rollenverständnis zwischen Nutzer und Anbieter nachhaltig geändert. Der Kunde nimmt heute eine deutlich stärkere Position gegenüber Unternehmen ein. Der „vernetzte Konsument“ tauscht über das Netz in einem viel höheren Maße Informationen zu wirtschaftlichen Belangen wie Produktinformationen, Dienstleistungen, Prozesse etc. aus als noch vor Jahren.

Der Kunde ist nicht nur König, er ist zum Wertschöpfungspartner von Unternehmen geworden. Er gestaltet Produkte oder Dienstleistungen mit und bestimmt sogar deren Entwicklung und Herstellung. Ferner nimmt er immer stärker Einfluss auf die Produkteigenschaften, womit sich die nächste Stufe des Wandels vom vernetzten Konsumenten zum „Prosumer“ bereits abbildet: Eine Person, die sowohl Konsument als auch Produzent ist und wahlweise eigene Produkte durch Individualisierung vorhandener Produkte oder durch Mitteilen eigener Präferenzen erstellt.

Das stellt zahlreiche Unternehmen vor die neue Herausforderung, noch besser auf aktuelle und zukünftige Situationen einzelner Kunden einzugehen. Doch welche Chancen eröffnen sich hier?

Daten sind das „schwarze Gold“ der digitalen Wirtschaft

Im Zuge der Digitalisierung von Geschäftsprozessen sind Werte entstanden, die bei vielen Unternehmen oft brach liegen und nicht genutzt werden. Mit Predictive Analytics werden Daten nicht mehr deskriptiv, sondern vorausschauend ausgewertet, um mögliche Rückschlüsse auf künftiges Kundenverhalten und Trends präzise treffen zu können.

Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2016 bereits 70 Prozent der weltweit erfolgreichsten Firmen ihre Geschäftsprozesse mithilfe von Predictive Analytics in Echtzeit managen werden.

Die häufigste Fragestellung im Rahmen von Big-Data-Projekten dreht sich darum, wie Unternehmen anhand ihrer eigenen Datenmengen Geschäftsprozesse optimieren können. Dabei gilt es, Big Data und Entscheidungsprozesse intelligent miteinander zu verknüpfen sowie Prozesse vorausschauend zu steuern. Hunderttausende oder gar Millionen davon an einem Tag.

Die Automatisierung von Entscheidungen ermöglicht Unternehmen enorme Effizienzsteigerungen. So kann die Beschaffungsabteilung einer Fluggesellschaft genaue Informationen darüber erhalten, welche Mahlzeiten jeden Tag pro Flugzeug geliefert werden müssen. Hier unterstützen intelligente Algorithmen, die automatisierte Entscheidungen auf Basis von Machine-Learning-Prognosen ermöglichen.

Daten werden analysiert und zukünftige Ereignisse vorhergesagt – und das für Millionen von Kunden in Echtzeit. Damit aber Risiken so gering wie möglich bleiben, sollten Prognosemodelle permanent überprüft und auf neuen Daten trainiert werden.

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