Logistik: BIG DATA vs. traditionelle Beratung

Big Data ist ein Begriff, der jede umfangreiche Datenmenge bezeichnet – strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. Allgemeiner gesagt bezieht sich Big Data auf die Gesamtheit der Techniken, die zur Verarbeitung und Analyse dieser Daten eingesetzt werden, mit dem Ziel, nutzbare und gewinnbringende Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen.

Dennoch, und trotz des Aufsehens, das derzeit darum gemacht wird, ist nicht alles Big Data. Man sollte der Versuchung widerstehen, „angesagte“ Technologien einzusetzen, wenn dies nicht gerechtfertigt ist, und den Unterschied zwischen Begriffen wie Big Data, Machine Learning, Business Intelligence und Business Analytics klar erkennen. Es handelt sich um unterschiedliche, wenn auch oft komplementäre Konzepte.

Wann ist es sinnvoll, von Big Data zu sprechen?

Traditionell werden Daten in zentralisierten Architekturen gespeichert, während sich Big Data verteilter Architekturen bedient, indem der Datenblock in kleinere Teile aufgeteilt und die Rechenaufgabe auf verschiedene, miteinander kommunizierende Computer verteilt wird.

Die verteilte Datenverarbeitung ermöglicht bei großen Datenmengen Folgendes:

• Bessere Leistung erzielen.
• Analyseaufgaben zu geringeren Kosten durchführen.
• Skalierbarkeit erzielen.

Big Data ist dann sinnvoll, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind:

• Vielfalt. Die Daten stammen aus verschiedenen, oft untereinander inkonsistenten Quellen: ERP-Systemen, CRMs, Lagerverwaltungssystemen, Excel-Dateien, GPS-Signalen, Mobilgeräten usw. Bei der Verarbeitung muss dafür gesorgt werden, dass die Daten „miteinander sprechen“ können.
• Volumen. Bei Big Data geht es um große, sehr große Mengen – so groß, dass sie nicht von einem einzelnen Computer verarbeitet werden können, in der Größenordnung von Petabytes an Daten (1 Petabyte = 10¹⁵ Byte).

Nicht dazu gehören im Sinne von „Big Data“ Informationen über Kunden, Lieferanten, Bestellungen usw.

• Richtigkeit. Daten aus mehreren Quellen und in großen Mengen müssen überprüft werden, um ihre Integrität sicherzustellen (hier gilt das Prinzip Garbage in/Garbage out: Die Qualität der Ausgabe hängt von der Qualität der Eingabe ab).

Die Verarbeitung von Big Data umfasst die Beseitigung von Fehlern oder Unsicherheiten in den Daten, was in der Transformationsphase des ETL-Prozesses geschieht.

• Geschwindigkeit. Von Big Data spricht man, wenn die Unmittelbarkeit der Analyse eine entscheidende Rolle spielt. Dies gilt für Echtzeit-Datenanalysen, etwa zur Überwachung von Anlagen mit Sensoren, die kontinuierlich Informationen erfassen und sehr kurze Reaktionszeiten erfordern.

Brauche ich BIG Data?

Die Antwort ist ja, wenn Sie unterschiedliche Datenquellen nutzen möchten (Volumen + Vielfalt) oder die Entwicklung von Variablen in Echtzeit analysieren möchten (Geschwindigkeit), um Ihr Geschäft zu verbessern.

Einige Beispiele:

• um Wettervariablen zu berücksichtigen und sie mit den Verkaufsdaten des Vorjahres abzugleichen, um die Bedarfsprognose anzupassen und den Einkaufsprozess sowie die Bestandsverwaltung zu optimieren
• um die Informationen aus sozialen Netzwerken zu nutzen, die Stimmung gegenüber Ihrer Marke zu überwachen, Ihre Konkurrenz zu analysieren und Markttrends zu messen
• um in Echtzeit die von Sensoren erfassten Variablen (GPS-Position, Temperatur, Geschwindigkeit usw.) zu verfolgen und ein System oder ein Logistiknetzwerk zu überwachen

Ist Big Data auch für KMU geeignet?

Ja. Bei Baitech haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, die digitale Transformation für alle Unternehmen zugänglich zu machen.

Dazu implementieren wir unsere Tools mit hoher Implementierungsgeschwindigkeit, Datensicherheit und vor allem einer deutlichen Kostensenkung.

Außerdem arbeiten wir mit agilen Methoden (SCRUM) und unterteilen Projekte in Phasen, um die Investition skalierbar zu gestalten und den Erfüllungsgrad in jeder Phase zu bewerten, um den Erfolg der Implementierung sicherzustellen.

Warum die BIG-Data-Lösung von Baitech wählen?

Der Schlüssel zum Erfolg eines Big-Data-Projekts im Bereich Logistik (aber das Gleiche gilt für Produktion, Marketing, Finanzen usw.) besteht darin, die IT-Komponente und die Geschäftskomponente kontinuierlich Hand in Hand zu führen.

Warum? Weil Daten ohne Wissen steril sind und Wissen ohne Daten blind ist.

Das wissen wir bei Baitech, deshalb bieten wir stets ein multidisziplinäres Team aus Experten in den Bereichen IT, Logistik, Mathematik und Industrie an.

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