Grundlagen und Beispiele für eine bessere Datenverarbeitung

Big Data im Praxiseinsatz

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Aber auch im kleinen Stil lassen sich Big-Data-Analysen nutzen: In Ladengeschäften kann beispielsweise ausgewertet werden, welcher Kunde gerne mit EC-Karte oder wer lieber in bar bezahlt. So lassen sich Werbemaßnahmen planen, die den Kunden Rabatte oder andere Vorteile gewähren, wenn Sie eine bestimmte Bezahlweise zu einer vorher festgelegten Zeit nutzen. Weitere Möglichkeiten für den Einsatz sind lokal angepasste Werbemaßnahmen in einzelnen Filialen, Cross-Selling-Konzepte und umfassende Kundenanalysen.

Churn-Analysen

Auch der Kundenverlust spielt eine wichtige Rolle bei der Verwendung von Big Data. Unternehmen können erfassen, welche Probleme Kunden mit den Produkten des Unternehmens hatten und bei neuen Versionen der Produkte dann nicht mehr zugegriffen haben. So lassen sich beispielsweise Voraussagen treffen, wenn bei bestimmten aktuellen Produkten Fehler auftreten können. Verantwortliche in Unternehmen haben dann die Möglichkeit, gezielt gegenzusteuern und, sofern das nicht möglich ist, zumindest Planzahlen rechtzeitig zu korrigieren.

In diesem Zusammenhang wird auch klar, dass Big Data nicht nur den Vertrieb unterstützt, sondern auch die Produktion und weitere Bereiche. Denn hier können Unternehmen erkennen, welche Eigenschaften von Produkten den Kunden wichtig sind und wo Fehler keinesfalls toleriert werden. Unternehmen können letztlich bessere Produkte entwickeln und sich direkt auf Kundenwünsche konzentrieren.

Verbesserung der Datenerfassung

Big Data verbessert nicht nur die Verarbeitung von Daten, sondern auch deren Erhebung. Wenn mehr Daten erfasst und verarbeitet werden können, dann kann eine Verbreiterung und Vertiefung der Datenmenge durch zusätzliche Sensoren sinnvoll sein. Beispiele dafür sind sicherlich auch die immer weiter verbreiteten RFID-Chips und andere Objekte im Internet der Dinge. Unternehmen können mit diesen zusätzlichen Sensoren große Datenmengen erfassen und über Big Data auswerten lassen. In vielen Unternehmen bleiben die RFID-Chip-Daten und anderen Daten von Sensoren, wie etwa von Waagen oder Kameras, allerdings (noch) isoliert und werden kaum für weitere Analysen verwendet. Hier fehlen in den entsprechenden Stellen dann unter Umständen wichtige Informationen.

Unternehmen können solche Daten auch für die Produktion nutzen und entsprechende Produktionsketten verbessern, indem alle wichtigen Daten des Unternehmens in einer Big-Data-Infrastruktur ausgewertet werden.

Auswertung in Echtzeit

Die Überwachung und Auswertung muss in diesem Fall dann nicht nachträglich erfolgen, wie bei vielen Analysen und BI-Werkzeugen, sondern kann durchaus in Echtzeit eingesetzt werden. Das ist eine der Stärken von Big Data. Auf diesem Weg verbessern Unternehmen nicht nur die Produktion, sondern unter Umständen auch nachfolgende Prozesse wie Lieferung, Support und den weiteren Vertrieb. Hier lassen sich nicht nur Daten aus der Produktionskette nutzen, sondern auch Telemetriedaten der Logistik, des Fuhrparks und andere Informationen.

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