Daten-Analysen: Nase vorn dank Big Data

Daten-Analysen
Nase vorn dank Big Data

Big-Data-Anwendungen finden den Weg in die Praxis. Durch die Auswertung der Daten-Massen können Unternehmen ihre Abläufe grundlegend verbessern. Damit der Einsatz gelingt, müssen Manager jedoch umdenken.
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Frédéric Robadey muss täglich in die Zukunft blicken. Als Leiter der Angebots- und Nachfrageplanung des Lebensmittelkonzerns Nestlé Deutschland versucht er vorherzusagen, welche Produkte sein Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort verkaufen wird. Seit Anfang 2014 haben Robadey und sein Team besondere IT-Unterstützung: Nestlé Deutschland setzt Big-Data-Technik ein.

Gesammelt werden externe Faktoren wie Daten von Händlern, Konsumtrends oder Einkaufspreise. Hinzu kommen firmeneigene Informationen über neue Angebote und aus Werbemaßnahmen sowie Erfahrungswerte. Am Ende steht eine statistische Vorhersage, welche Produkte gebraucht werden.

„Big Data ist in den Unternehmen angekommen“, sagt Florian Buschbacher, Experte für Datenanalyse bei der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC. Die Technik ist in der Lage, riesige Informationsmengen aus verschiedenen Quellen auszuwerten. Lange war sie vor allem Zukunftsversprechen. Nun läuft die Umsetzung.

Den Grund für den verzögerten Praxiseinsatz sieht Buschbacher in der Organisationsstruktur der Unternehmen - und in der Art und Weise, wie Big Data betriebswirtschaftlich funktioniert. „Viele Manager denken noch nicht digital genug. Sie sind auf Zahlen getrimmt und wollen direkt einen Business-Case haben, der ihnen konkret sagt, was die Umsetzung bringt“, sagt der Berater. Das lasse sich aber bei Big-Data-Projekten im Voraus kaum definieren.

„Unternehmen haben kein Problem, das Big Data heißt und gelöst werden muss“, sagt Drazen Nikolic, Partner der Unternehmensberatung EY, „sie haben Probleme in der Produktion, im Vertrieb oder in der Buchhaltung.“ Analysetechnik könne helfen, diese zu identifizieren und zu lösen. „Big Data erfordert eine eher akademische Herangehensweise“, sagt Nikolic. Firmen müssten sich trauen, Fragen anzugehen, die sie als unlösbar ansehen. Dann könne die Technik sinnvoll eingesetzt werden.

Nestlé Deutschland konnte dank Einführung der Big-Data-Analyse die Prognosen darüber, wie viel in einer gegebenen Woche abgesetzt wird, stark verbessern. In Produktkategorien, in denen die Technik zum Einsatz kam, stieg die Genauigkeit der Vorhersagen von 65 auf 92 Prozent. Auch die Produktion profitierte. Der Bias genannte Wert, der angibt, ob zu viel oder zu wenig produziert wurde, sank von 5,0 Punkten auf 1,5. Ein Wert von null bedeutet, dass Produktion und Bedarf übereinstimmen.

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