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Pressemeldungen

Montag, 10.10.2016

Ein Blick in die Datenzukunft

Fehler verhindern, bevor sie passieren. Für Thomas Kindl von lTdesign ist das keine Zauberei, sondern eine Frage von optimal genutzten Daten. Und der richtigen Kombination von Data Warehouse und Big Data-Lösungen.

Reporting und Analysen vergangener Ereignisse gehören bei den meisten Unternehmen bereits zum Standard. Analysen, die Trends und Ereignisse vorhersagen, klingen für viele aber noch wie Hokus Pokus. ,,Wie, warum, was? Das können 80% der Unternehmen mittlerweile rückwirkend abbilden", weiß ITdesign Data Warehouse Spezialist Thomas Kindl und fügt hinzu: ,,Der nächste Schritt ist, Vorhersagen anhand von Daten zu treffen. Davon sind die meisten Unternehmen aber noch weit entfernt. Viele haben noch nicht einmal die Grundvoraussetzungen geschaffen."

Daten predictive nutzen
International gibt es bereits viele erfolgreiche Beispiele für die Anwendung von Big Data und Data Warehouse zu Geschäftszwecken, Customer Relationship Management und zur Umsatzsteigerung. ,,Gerade im Retailbereich ist es heute schon üblich, etwa Wetterdaten in Bestellungen einfließen zu lassen", so Kindl. Oft reicht es Unternehmen einfach nicht mehr, mit klassischem Reporting aus Fehlern zu lernen. Auch weil die Zusammenhänge, die überhaupt erst zu Problemen geführt haben, im Dunklen bleiben. Deshalb wird immer öfter nach Ursachen und Lösungen in den Unmengen von Daten gesucht, die täglich im Unternehmen anfallen. Das Ziel: Kostspielige Fehler verhindern, bevor sie passieren. So gehen etwa Industrieunternehmen dazu über, anhand vorhandener Daten, die Lebensdauer von Maschinenteilen zu berechnen. Mit diesen Vorhersagen können Teile schon gewechselt werden, bevor sie kaputt gehen und so teure Stillstände oder sogar Maschinenschäden verhindert werden.

Data Warehouse Augmentation
Unternehmenseigene Daten allein reichen für die immer komplexer werdenden Vorhersage-Szenarien aber oft nicht mehr aus. Aber auch die vielfach angepriesenen Big Data-Lösungen erfüllen die Aufgaben nicht zufriedenstellend. Zwar wird Big Data seit Jahren immer verlässlicher und die Quellen besser, trotzdem handelt es sich letztlich eben um betriebsfremde und damit nicht zu kontrollierende Daten. Die Lösung für erfolgreiche Vorhersagen liegt für lTdesign deshalb in der Kombination von verlässlichen Daten aus Data Warehouse Lösungen mit der Datenvielfalt und -menge aus Big Data-Lösungen. ,,Die Verbindung aus qualitativ hochwertigen Daten und ergänzenden Datenmengen nennen wir Data Warehouse Augmentation", beschreibt Kindl den Ansatz.


Erfolgsfaktor Datenvalidität
Mit Data Warehouse Augmentation ergänzt ITdesign Unternehmensdaten mit Big Data aus qualitativ hochwertigen Quellen. ,,Sind Data Warehouse Lösungen im Einsatz, sind die daraus gewonnenen Daten meistens schon sehr aussagekräftig", erklärt Kindl und ergänzt: ,,Fremde Daten erweitern die Ergebnisse dann um relevante externe Faktoren und schaffen so die Anhaltspunkte für künftige Entscheidungen." Damit die dabei gewonnenen Erkenntnisse auch wirklich aussagekräftig sind, setzt ITdesign als einer der ersten auf Consulting im Bereich Datenvalidität. Mit Kunden werden so nicht nur Quellen, sondern auch Use-Cases evaluiert und festgelegt. Damit künftige Probleme nicht mehr nur rückblickend berichtet, sondern auch tatsächlich vorausschauend gelöst werden können.

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