Big Data Analytics für Industriesysteme, Teil 3 Wie Industrieunternehmen Big Data Analytics besser nutzen können

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Die Vorteile von Big Data Analytics für die Industrie liegen auf der Hand. Dennoch nutzen viele Unternehmen ihre Industrial Intelligence noch nicht richtig. Wir geben Tipps.

Kein Zweifel, an Lösungen für Big Data Analytics im industriellen Bereich fehlt es nicht. Auch die Zahl der Studien, die die Vorteile von Big-Data-Analysen für Industrieunternehmen aufzeigen, ist bereits beachtlich, sei es für die Fertigungsindustrie, speziell in der Automobilbranche oder in der Öl- und Gasindustrie [PDF], um nur wenige Beispiele zu nennen. Da stellt sich die Frage, warum Big Data Analytics im Bereich industrieller Systeme nicht bereits viel stärker zum Einsatz kommt. Immerhin könnte die gewonnene Industrial Intelligence zum Motor für Industrie 4.0 werden.

Offensichtlich sind bestimmte Voraussetzungen für erfolgreiche Big-Data-Analysen nicht erfüllt:

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• Datenmaterial: Ein Mangel an Daten herrscht nicht vor, aber es ist oftmals unklar, welche Daten genau verfügbar sind, wo diese liegen, wie diese beschafft werden können. Zudem wissen viele Unternehmen nicht, welche Daten zu den gewünschten Einsichten beitragen können, nach welchen Daten sie also suchen sollen.

• Einführung der Tools: Big-Data-Analysen erscheinen so komplex und mächtig, dass man sich nicht immer an die Einführung traut. Immerhin gibt es dabei eine Reihe von Anforderungen zu beachten, nicht zuletzt Vorgaben aus Datenschutz und IT-Sicherheit.

• Ausführung der Analysen: Nicht nur für die Einführung müssen die richtigen Kenntnisse vorhanden sein, auch die Durchführung von Big-Data-Analysen erfordert Fachwissen, so die Bedenken. Der Fachkräftemangel bei Data Scientists tut dann sein Übriges.

Big Data Analytics: Wie die Industrie ihre Probleme angehen kann

Auch wenn Industrieunternehmen mit einer Reihe von Herausforderungen zu kämpfen haben, um dem Ziel einer Industrial Intelligence näher zu kommen, lassen sich einige Punkte leichter lösen, als es auf den ersten Blick aussieht:

• Ziel bestimmen und dann loslegen: Auch wenn in den Datenbergen eines Industrieunternehmens ungeahnte Wissensschätze liegen werden, so ist es nicht sinnvoll, gleich aufs Ganze zu gehen. Vielmehr sollten sich die Unternehmen überlegen, ob sie zu Beginn in die Richtung Customer Analytics, Operating Analytics oder Predictive Analytics (etwa im Bereich vorausschauender Wartung) gehen wollen. Steht das Ziel fest, sollten die verfügbaren Daten gesammelt und genutzt werden. Mögliche Datenlücken sollten nicht alles blockieren.

• Cloud-Services und Data Studios helfen: Der Einstieg in Big Data Analytics kann vereinfacht werden, wenn ein zuverlässiger und vertrauenswürdiger Cloud Service (Big Data Analytics as a Service) genutzt werden kann. Zudem bieten sogenannte Data Studios zum Beispiel die Möglichkeit, dass die Fachbereiche selbst die von ihnen gewünschten Analysen definieren.

• Kooperation mit Hochschulen und Instituten: Der Fachkräftemangel besteht, aber es gibt eine Reihe von Ausbildungsstätten im Bereich Data Science, die durchaus für Kooperationen mit Industrieunternehmen offen sind, da sie spannende Anwendungsfelder suchen und ihren Absolventen dadurch mögliche Arbeitgeber aufzeigen. Professionelle Institute bieten auch die notwendige Vertraulichkeit in der Zusammenarbeit.

Big Data Analytics als Basis der Industrie 4.0

Entscheidend ist, dass die Manager der Industrieunternehmen die Bedeutung von Big Data Analytics als Basis der Industrie 4.0 ganz deutlich sehen. Argumente, warum man auf Big Data Analytics nicht verzichten sollte, gibt es reichlich, darunter zum Beispiel eine Untersuchung von Accenture, die besagt:

• 89 Prozent der befragten Unternehmen sagen, dass Firmen, die keine Big-Data-Analysen nutzen, bereits im nächsten Jahr riskieren, Marktanteile zu verlieren.

• 93 Prozent sagen, dass neue Marktteilnehmer Big Data Analytics als Wettbewerbsvorteil sehen und nutzen.

• 80 bis 90 Prozent (branchenabhängig) der Unternehmen sagen, Big Data Analytics ist ihre Top-Priorität oder unter den Top-3-Prioritäten.

Mehr Ansporn sollte es nicht bedürfen, das Tor zur eigenen Industrial Intelligence umgehend aufzustoßen.

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