Mittelstand verschläft Big Data
Autor: Sebastian Thelen
Datum: 03.02.2017
In der Zeit der Digitalen Transformation sind Daten wichtig für jedes Unternehmen
Noch immer denkt der Mittelstand, dass das Thema Big Data nur für Großunternehmen, die ein extremes Datenaufkommen haben und hohe Budgets dafür einplanen, relevant sei. Doch diese Annahme ist falsch.
Oft wird in kleinen und mittelständischen Unternehmen Big Data mit einer extrem großen Datenmenge gleich gesetzt. Doch das ist nicht ganz richtig. Neben den Datenmengen fließen auch die Datenstruktur und die Geschwindigkeit der Daten mit in Big Data ein. Und auch halbstrukturierte und unstrukturierte Daten wie E-Mails, Audio- und Videodateien, Office- und Bilddokumente, Social-Media-Einträge und Sensorinformationen zählen dazu und fallen nicht nur in Großunternehmen, sondern auch im Mittelstand an.
Viele Unternehmen schrecken vor den Kosten für Verwaltung und Analyse der Datenmenge zurück und sagen, dass sie sich dadurch überfordert fühlen. Doch dieses Argument ist nicht zutreffend. Die Einführung von Big Data bringt nämlich eine nachhaltige und dauerhafte Kostenreduzierung mit sich. In der Zeit der Digitalen Transformation sind Daten eine wichtige Entscheidungsgrundlage für jedes Unternehmen. Wichtig dabei ist es, die Daten zu erfassen, aufzubereiten und auszuwerten.
Durch das kontinuierliche Wachstum der Datenmenge wird es in Zukunft kaum ein Unternehmen geben, das ohne Big Data agieren kann. Außerdem ist es wichtig die Daten in Wissen umzuwandeln und Erkenntnisse daraus zu ziehen, die bei Entscheidungen innerhalb des Unternehmens helfen können. Mit der richtigen Aufbereitung, Strukturierung und Bewertung sind die Daten für jedes Unternehmen unverzichtbar und liefern wichtige Informationen.
Die Daten helfen unter anderem bei der Optimierung von Prozessen innerhalb des Unternehmens, der Entwicklung von Geschäftsmodellen, Produkten und Dienstleistungen aber auch ganz einfach bei dem schnelleren und strategisch besseren Treffen von Entscheidungen. Dabei gibt es keine Einschränkung für bestimmte Branchen. Big Data betrifft sowohl das produzierende Gewerbe, wie beispielsweise den Maschinenbau, als auch die Logistik-, Dienstleistungs-, und Handelsunternehmen.
Anhand von Beispielen lassen sich die Möglichkeiten von Big Data Analytics gut aufzeigen: So setzt zum Beispiel ein Lebensmittelimporteur die Lösung ein, um seine Tagesplanung durchzuführen. Er ermittelt damit beispielsweise, wie viele Waren zu welchem Zeitpunkt an welchem Ort benötigt werden. Dadurch ist es möglich eine exakte Absatzprognose zu erhalten und damit eine ungenügende, beziehungsweise übermäßige Vorratshaltung zu vermeiden.
Ein Maschinenbauer kann die Big-Data-Analytics Lösung für den Bereich Predictive Maintenance nutzen. Außerdem ermöglicht die Datenanalyse eine Erkennung von Fehlermustern und eine schnelle Analyse von Problemursachen.
Quelle: www.huffingtonpost.de
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