Viele Unternehmen verfügen über eine beträchtliche Menge an Daten, die sie nicht ausreichend nutzen. Häufig lassen sich daraus jedoch Informationen gewinnen, die für die Unternehmensführung nützlich sind oder die genutzt werden können, um bestimmte zukünftige Ereignisse zu antizipieren und so die Entwicklung des Unternehmens zu beschleunigen.
Um den eigenen Bedürfnissen gerecht zu werden, richtete DEEP vor einigen Jahren eine leistungsstarke Plattform für die Datenanalyse ein und entwickelte umfassende Fachkenntnisse im Bereich Data Intelligence. Da wir unseren Kunden die Vorteile eines Big-Data-Ansatzes näher bringen wollen, können sie nun unsere Tools und die Unterstützung durch unsere Teams nutzen, insbesondere um einige der sich ihnen stellenden Probleme zu lösen.
Aus Daten einen Wert ziehen
Das Konzept von Big Data umfasst Ansätze zur Datenanalyse, die dem Prinzip der 5 "V" entsprechen: Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Wahrheit), Value (Wert). Mit anderen Worten: Big Data zielt auf die Echtzeitanalyse großer Mengen unterschiedlichster Daten ab. Um aus diesen Daten einen Wert zu ziehen, ist es entscheidend, ihre Relevanz und Qualität sicherzustellen.
Die Herausforderung einer besseren Nutzung der verfügbaren Daten durch technologische Analyselösungen, Fachwissen in Data Science, künstliche Intelligenz oder Machine Learning zielt auf die Aktivierung neuer Wertschöpfungshebel ab.
Da gute Beispiele immer besser sind als lange Reden, schlagen wir Ihnen vor, einige konkrete Anwendungsfälle für die Wertschöpfung aus einem Data-Analytics-Ansatz zu betrachten.
Optimieren Sie Ihre Marketingbudgets
Eine traditionelle Kommunikationskampagne ist relativ ineffektiv. Um ihre Zielgruppe zu erreichen, wendet sie sich an ein sehr großes Publikum, von dem die meisten Mitglieder die vermittelte Botschaft wahrscheinlich nicht annehmen. Es wird allgemein geschätzt, dass 50 % des Marketingbudgets tendenziell vergeblich ausgegeben werden. Die Analyse der verfügbaren Daten soll in erster Linie dazu beitragen, die Zielgruppe besser zu verstehen und genau zu ermitteln, an wen sich das Angebot richtet und wer am ehesten darauf reagieren würde, um diese Gruppe dann direkt anzusprechen. Auf diese Weise kann man die Anstrengungen auf die richtigen Personen sowie die richtigen Kanäle konzentrieren und das Kommunikationsbudget erheblich reduzieren. Die Datenverwertung trägt somit direkt zur Verbesserung der Marketingperformance bei.
Ein besseres Verständnis der Kunden und ihrer Bedürfnisse auf der Grundlage der verfügbaren Daten ermöglicht es, Angebote zu erstellen, die besser auf die Markterwartungen abgestimmt und daher überzeugender sind.
Minimierung der Kundenabwanderung
Telefongesellschaften, Energieversorger, Banken und Versicherungen unternehmen große Anstrengungen, um die Abwanderung ihrer Kunden zu begrenzen. Analytische Ansätze zu sämtlichen Daten über Kunden und deren Verhalten ermöglichen u. a. die Erstellung von Vorhersagemodellen, um die Personen ausfindig zu machen, bei denen das Risiko am größten ist, dass sie sich anderweitig umschauen werden. Somit kann man gegenüber diesen Kunden besondere Maßnahmen ergreifen, um sie zum Bleiben zu bewegen. Da die Kosten, um einen Kunden zu gewinnen, höher sind als die Kosten, um ihn zu halten, handelt es sich um einen wertschöpfenden Ansatz.
Risiken beherrschen und minimieren
Neben effizienteren Marketingansätzen und einer Verbesserung des Kundenerlebnisses gibt es weitere Beispiele, um zu verdeutlichen, wie Big-Data-Ansätze Werte schaffen.
Im Finanz- oder Versicherungswesen beispielsweise trägt die Datenanalyse in Echtzeit zu einer besseren Risikokontrolle bei, etwa bei der Analyse von Kreditanträgen oder der Festlegung der Höhe von Versicherungsprämien.
Verbesserung der betrieblichen Abläufe
Die von uns zur Verfügung gestellte Plattform kann z. B. auch von Abfallentsorgungsdiensten genutzt werden, um ihre Sammlungen zu verbessern. Durch die Analyse des Füllgrads der Container kann die Tour der LKWs, die regelmäßig zum Leeren der Container kommen, optimiert werden. Auf diese Weise wird nicht nur der Betriebsablauf des jeweiligen Dienstes verbessert, sondern es wird auch dazu beigetragen, dass keine Ressourcen, die für die Durchführung einer Abholtour erforderlich sind, unnötig verschwendet werden, wie z. B. Fahrzeit oder Treibstoff.
Im Industriebereich ermöglicht die Datenanalyse die Verbesserung von Produktionsprozessen, die Senkung der Ausschussrate, die Optimierung der Ressourcenverwaltung und die Durchführung vorbeugender Wartungsmaßnahmen für den Maschinenpark.
Straßenverkehrsordnung:
Weitere Anwendungsfälle im Dienste der Gesellschaft sind zu erwähnen. Die Plattform von DEEP wurde beispielsweise für ein europäisches Projekt zur Verkehrssicherheit ausgewählt. Die Herausforderung besteht darin, die Zahl der Todesfälle aufgrund von Verkehrsunfällen zu halbieren. Dazu sammelt und analysiert die Plattform sehr viele Daten, die anonym von Fahrzeugen im Straßenverkehr übermittelt werden, um die Umstände, die zu Zwischenfällen führen, besser zu verstehen.
Die Verarbeitung von Daten in Echtzeit hilft, bestimmte Gefahren zu verhindern. Durch die Verknüpfung von Wetterdaten mit Informationen, die von fahrenden Autos übermittelt werden, z. B. dass mehrere Autos ihr Notbremssystem aktivieren, können andere Fahrer vor einem Risiko gewarnt werden. Man kann Informationen generieren, die, wenn sie geteilt werden, Unfälle verhindern.
Optimierung des Wassermanagements
Im Bereich des Energiemanagements kann eine Datenanalyse zu erheblichen Einsparungen beitragen oder den Übergang zu effizienteren oder auf erneuerbaren Energien basierenden Modellen beschleunigen. Durch die Verarbeitung von Produktions- und Verbrauchsdaten in Echtzeit, die z. B. von intelligenten Zählern geliefert werden, kann die Verteilung der verfügbaren Energie optimiert werden und es können übermäßige Verluste vermieden werden. Dies lässt sich auch auf andere Ressourcen übertragen, deren Erhalt mehr denn je von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. Wasser.
Vernetzte Objekte im Dienste der Gesundheit
Schließlich sei noch auf die zahlreichen Möglichkeiten verwiesen, die Big Data im Gesundheitsbereich eröffnet. Die Analyse großer Mengen anonymisierter medizinischer Daten ermöglicht es, die wahrscheinlichen Ursachen einer Krankheit besser zu verstehen, Vorhersagemodelle für gezieltere Präventionsansätze zu entwickeln und risikoreiche Wechselwirkungen von Medikamenten aufzudecken. Schließlich ist die groß angelegte Datenanalyse für die Entwicklung einer personalisierten Medizin von entscheidender Bedeutung und ermöglicht die Erstellung eines Regelwerks, das in der Telemedizin eingesetzt wird.
