Big Data hilft bei der kreativen Zerstörung

Big Data Infrastructure

Big Data hilft bei der kreativen Zerstörung

Vicky Falconer, Big Data Solutions Lead, Oracle Australia @vrfalconer


Neue Geschäftsmodelle, Dienstleistungen und Produkte. Uns steht eine spannende Zukunft bevor...

Intel

Daten werden immer häufiger als Teil des Geschäftskapitals angesehen. Richtig eingesetzt helfen sie dabei, neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsprozesse zu entwickeln. Das bestätigt eine weltweite Umfrage von Oracle und WSJ Custom Studios: 90 Prozent der befragten Entscheider geben an, dass die Analyse von Daten von zentraler Bedeutung für die Zukunft ihres Unternehmens ist, weil sich daraus wichtige Erkenntnisse für den zukünftigen Geschäftsbetrieb gewinnen lassen.

In vielen Unternehmen ist also bereits klar, welches Potenzial in den gesammelten Daten steckt. Wer es schafft, Big Data effektiv zu integrieren und die Datenströme zu managen, holt mehr aus seinen Informationen heraus. Und die gewonnenen Erkenntnisse bringen für das Geschäftsmodell mitunter immense positive Effekte. Die größte Herausforderung bei der Integration von Big Data ist es jedoch, ein passendes Einsatzgebiet dafür zu finden und einen Business Case drum herum zu bauen.

Mögliche Anwendungsbereiche variieren natürlich von Branche zu Branche: Finanzdienstleistern hilft Big Data bei der Risikobeurteilung und der Betrugserkennung, während Händler damit den nächsten Verkaufsschlager vorausberechnen. Staatliche Sicherheitsorgane versuchen Verbrechen vorherzusehen und diese präventiv zu verhindern.

Jedes Big-Data-Projekt ist an bestimmte Erwartungen geknüpft, wobei meistens eines der folgenden Ziele im Mittelpunkt steht:

 Zerstöre Dich selbst oder Du wirst zerstört.

Vicky Falconer

Vicky Falconer, Big Data Solutions Lead, Oracle Australia

Kosten senken, die durch das Sammeln und Aufbewahren von Daten entstehen, zum Beispiel Ausgaben für Data Warehousing, zur Auslagerung von Daten und für Staging-Umgebungen.

Effizienz bestehender Geschäftsmodelle steigern: Für einen Händler kann das bedeuten, Kundenbedürfnisse zu analysieren, um die richtigen Produkte zum richtigen Preis anbieten zu können. Ein Finanzdienstleister will hingegen die Kosten für die Vermögensverwaltung reduzieren und zuverlässige Modelle für die Risikobewertung und Betrugserkennung generieren.

Neue Geschäftsmodelle entwickeln: Das potenziell spannendste Ziel ist es, Daten und Algorithmen dazu zu verwenden, ein bestehendes Geschäftsmodell neu zu denken, neu aufzustellen und damit im besten Fall gleich die ganze Branche aufzumischen. Im Englischen hat sich dafür der Begriff „Creative Disruption“ oder einfach nur „Disruption“ durchgesetzt. Hierzulande hört man im Unternehmensumfeld immer öfter auch die eingedeutschte Variante: „Kreative Zerstörung“. Klingt brachial? Ist es auch! Und zwar vor allem in Branchen, die von der Digitalisierung geradezu überrollt werden und sich in kürzester Zeit neu erfinden müssen.

Traditionell ist der Wunsch nach Kostensenkung der Ausgangspunkt für Big-Data-Projekte, während Effizienzsteigerung und Neuausrichtung des Geschäfts die logische Fortführung darstellen. Doch die Prioritäten ändern sich: Aktuell steht immer öfter der Wunsch oder gar die wirtschaftliche Notwendigkeit zur kreativen Zerstörung an erster Stelle, mit dem Ziel, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Kurz gesagt: „Zerstöre Dich selbst oder Du wirst zerstört.“

Ungeahnte Schätze aus den Daten holen

Durch den Einsatz von Big-Data-Technologien können vorhandene Datensätze manchmal für ungeahnte Zwecke verwendet werden. Einige Händler und Finanzdienstleister nutzen diese Erkenntnis bereits, um neue, innovative Produkte und Dienste zu entwickeln.

Das britische Customer Science Unternehmen Dunnhumby ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie sich aus detaillierten Daten zum Kundenverhalten ein neues Geschäft aufbauen lässt. Dunnhumby hilft Einzelhändlern dabei, aus den von ihnen gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. Daraus können sie personalisierte Angebote entwickeln, um die Markentreue der Kunden zu steigern.

Anfangs war es für Dunnhumby schwierig, die großen Datenmengen zu konsolidieren und zu analysieren, was sich insbesondere auf die Analyse-Geschwindigkeit negativ auswirkte. Der Einsatz von Oracle Exadata Database Machine und Oracle Advanced Analytics versetzte das Unternehmen dann aber in die Lage, die Performance zu steigern und noch dazu neue Analyse-Optionen nutzen zu können.

Gemeinsam mit Oracle ist ein Finanzdienstleister gerade dabei, Daten-Produkte zu entwickeln. Dafür werden in einer Art „Datenlabor“ reproduzierbare Prozesse aufgesetzt und so auf ein und derselben Datenbasis verschiedenste Produkte am Markt angeboten.

Datenplattformen als zusätzliche Erlösquelle

Einige Händler stellen ihre aus Kundendaten gewonnenen Erkenntnisse bereits einer Reihe anderer Branchen zur Verfügung, zum Beispiel Versicherern, Fluggesellschaften oder Tankstellen-Betreibern. Der nächste logische Schritt besteht darin, eine Datenplattform zu entwickeln, über die Dritte selber auf die gesammelten Daten zugreifen und eigene Auswertungen vornehmen können.

Händler, die traditionell nur geringe Margen erlösen, könnten Big-Data-Ressourcen nutzen, um zusätzlichen Gewinn aus Daten zu ziehen, die für sie bisher nur Overhead sind. Theoretisch könnte das einen Einzelhändler in die Lage versetzen, im Nebengeschäft zum Datenhändler zu werden, der anderen Unternehmen tiefgehende Einblicke in das Kaufverhalten seiner Kunden gewährt.

Datenplattformen spielen auch in der Produktion eine Rolle. So hat zum Beispiel ein großer Fabrikant den Plattformansatz adaptiert, um eine globale Wissensdatenbank aufzubauen. Über diese tauschen seine verschiedenen Abteilungen Unternehmensinformationen über Technologien, Märkte und Strukturen aus. Die Daten jedes neuen Produkts reichern die Wissensdatenbank immer weiter an und befeuern bereichsübergreifend weitere Innovationen.

Die Leistung von Algorithmen kanalisieren

Big Data lässt sich auch nutzen, um neue Algorithmen zu entwickeln. Dadurch entstehen zahlreiche neue Anwendungsbereiche, insbesondere persönliche Empfehlungssysteme, selbstlernende Systeme zur Erkennung von Betrug und Unregelmäßigkeiten sowie Bildanalyse, etwa um freie Parklücken oder falsch geparkte Fahrzeuge zu erkennen.

Die zum britischen Gesundheitssystem NHS gehörende NHS Business Services Authority hat ein Projekt gestartet, bei dem sie Big-Data-Analysen nutzt, um signifikante Einsparpotenziale im zahnärztlichen Dienst des NHS zu finden und Tätigkeiten aufzuspüren, deren Nutzen in keinem gesunden Verhältnis zum Aufwand stehen.

Und noch ein ganz besonderes Einsatzgebiet von Big Data macht gerade von sich reden: Die Idee, dass Stadtverwaltungen damit Verkehrsströme modellieren und in der Folge Staus dynamisch verhindern oder managen könnten. Ganz nebenbei würden sie damit auch ihre leeren Kassen füllen. Denn das effektivste Mittel, um Nachfrage zu steuern, ist immer noch schlicht und einfach Geld – beziehungsweise in diesem Fall Maut.

Was das konkret bedeuten würde? Zum Beispiel könnte ein Fahrer vor der Abfahrt per Smartphone-App angeben, dass er bereit wäre, Geld dafür zu bezahlen, schnellstmöglich von A nach B zu kommen. Die App würde ihm dann anzeigen, welche Route wie viel kostet und die Maut abrechnen.

Und wenn die Nachfrage nach Straßenkapazität während der Fahrt so stark steigt, dass ein Stau entstehen könnte, zum Beispiel in der Rush Hour? Dann erhalten die betreffenden Fahrer per App einen Hinweis, dass die geplante Strecke für den bestimmten Zeitraum teurer wird. Wer es nicht eilig hat, kann dann auf eine günstigere, aber langsamere Route ausweichen und entlastet so die Hauptstraßen.

In Big Data schlummert ein riesiges Potenzial, insbesondere für die kreative Zerstörung einzelner Geschäftsmodelle und sogar kompletter vertikaler Märkte. Die in diesem Beitrag beschriebenen Einsatzszenarien stellen gerade mal die Spitze des Eisbergs dar. Je früher ein Unternehmen die Chance nutzt, mit Big Data seinem Geschäft neuen Antrieb zu verleihen, desto mehr wird es jetzt und vor allem in Zukunft davon profitieren.


Dieser Artikel über Big Data wurde von Oracle und Intel® für Sie erstellt.

Intel® und das Intel-Logo sind Marken der Intel Corporation in den USA und anderen Ländern.


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