Die 7 wichtigsten Big-Data-Trends

Geschäftsmodelle, Vorhersagen & Datenintegration

von - 12.04.2016

2. Geschäftsmodelle wandeln sich

Das Internet of Things, also die Vernetzung der Welt, zusammen mit Big Data bietet Unternehmen Möglichkeiten, ihre herkömmlichen Geschäftsprozesse zu optimieren und gegebenenfalls in neue Business-Modelle zu überführen – und so der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Wie das geht, zeigen Firmen, die diesen Weg bereits beschreiten. Der Heizungsbauer Vaillant beispielsweise hat seine Produkte mit „intelligenten“ Sensoren ausgestattet, die es den Kunden erlauben, ihre Heizung zentral über eine App vom Smartphone oder Tablet aus zu verwalten. Aus dem traditionellen Heizungsbauer ist also im Zuge der digitalen Transformation ein Technologie-Unternehmen geworden, das auch Heizungen herstellt.
Daniel Fallmann
Daniel Fallmann
Gründer und CEO Mindbreeze GmbH
Foto: Mindbreeze
„Wer die digitale Transformation verschläft, und sei er noch so groß, kann selbst von einem Start-up-Unter­nehmen geschlagen werden“.
Gleiches gilt für andere Unternehmen, die im Rahmen der Transformation ihr Geschäftsmodell an die neuen Bedingungen des Marktes angepasst haben. So macht sich die Deutsche Bahn die anfallenden Daten auf ganz spezielle Weise zunutze: Volker Kefer, stellvertretender Vorstandsvorsitzender der DB AG und der DB Mobility Logistics AG, berichtete auf der Preview-Veranstaltung zur CeBIT 2016 von drei Hackathons, bei denen eine App entwickelt wurde, die die Bereitschaft von Aufzügen fast in Echtzeit anzeigt. Eine solche Anzeige sei sowohl für die Kunden als auch für den Konzern selbst von Vorteil – für die Kunden, weil sie dann sehen, ob der Aufzug funktioniert, und für den Konzern, weil der zeitnah Reparatur-Trupps losschicken kann.

3. Vorhersagen aus Daten treffen

Predictive Analytics ermöglicht es, auf der Basis verfügbarer Daten verlässliche Prognosen für zukünftige Ereignisse zu erstellen. Ein typisches Einsatzgebiet für Predictive Analytics ist Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung und Instandhaltung.
Predictive Analytics
Statt Bauchgefühl: Mit modernen Vorhersagemethoden gelingen Unternehmen treffendere Prognosen. Predictive-Analytics-Lösungen führen dabei zu fundierten Entscheidungen.
(Quelle: phipatbig / Shutterstock.com)
Der Ausfall einer Maschine kann ein Unternehmen teuer zu stehen kommen, wenn zum Beispiel eine Produktionslinie unterbrochen ist und deswegen auch andere Maschinen nicht weiterarbeiten können.
Ähnlich verhält es sich mit dem Zugverkehr. Wenn sich etwa die Weichen wegen eines Defekts nicht mehr stellen lassen, dann kommt dieser womöglich zum Erliegen. Deshalb hat die Deutsche Bahn angefangen, Weichen mit Sensoren auszustatten. Diese Sensoren protokollieren den Strom, den der Motor benötigt, während er die Weiche stellt. Die Verbrauchskurve wird mit einer Soll-Kurve abgeglichen. Anhand der Abweichungen lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Weiche ziehen. Auf diese Weise kann das Unternehmen frühzeitig handeln. Das spart Geld und erhöht zugleich die Kundenzufriedenheit, weil der Fahrplan eingehalten wird.

4. Datenintegration schafft Wissen

Damit die Mitarbeiter eines Unternehmens die vorhandenen Daten optimal einsetzen können, muss der Zugriff auf alle Daten stets möglich sein. Organisatorische und technische Datensilos in Unternehmen verhindern jedoch häufig den Zugriff auf benötigte Daten. Abhilfe schaffen sogenannte Enterprise-Search-Systeme. Diese Systeme sind in der Lage, Daten und Informationen über Abteilungs- und Applikationsgrenzen hinweg intelligent zu verknüpfen.
Dabei muss der Zugang zu den gesuchten Informationen die im Unternehmen geltenden Bestimmungen und Regeln sowie die Richtlinien zum Datenschutz einhalten. Eine inte­grierte Rechteverwaltung gewährleistet, dass die Anwender im Unternehmen nur die Daten finden, auf die sie auch zugreifen dürfen.
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