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Big Data – wer tief gräbt, wird letztlich reich

Enorme Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, sogenannte Big Data, bergen großes Potenzial. Ähnlich wie bei Ölvorräten muss man jedoch ziemlich tief graben, um zum Ziel zu gelangen. Das vorhandene Potenzial von Informationen voll auszuschöpfen gehört zu den großen Zukunftsaufgaben von Unternehmen. Was ist die Key-Essenz aus Millionen von Daten? Wie setzen wir diese zur Optimierung von Prozessen ein? Und wie können wir unsere Kunden damit zufriedener machen? Um diese Fragen hinreichend zu beantworten werden wir noch tief graben und viel Energie und Entwicklungsgeist in geeignete Big-Data-Modelle stecken. Der Spatenstich ist jedoch bereits gemacht. Der DHL-Trendreport “Big Data in Logistics“ gibt die Marschrichtung für smarte Big-Data-Konzepte vor.

Chancen und Herausforderungen für Logistiker

Bereits 2008 überschritt die Anzahl verfügbarer digitaler Teilchen (Bits) laut einer IDC-Studie die Anzahl der Sterne im Universum. Tendenz steigend. Denn das Datenvolumen verdoppelt sich rund alle zwei Jahre. Ursache dafür sind vor allem Smartphones, RFID-Systeme oder Webcams, die kontinuierlich Daten versenden und empfangen – größtenteils ohne menschliches Zutun. Nun liegt die Herausforderung jedoch nicht nur in der enormen Datenmenge, sondern auch in deren heterogener Beschaffenheit. Wie werten wir z. B. Bild- oder Videomaterial aus? Wie setzen wir dieses in Relation zu „harten Fakten“ wie Zeit, Kosten oder Materialbedarf? Und wie können wir Kundenverhalten messen? Genau dies sind die Fragestellungen, mit denen sich alle Unternehmen, insbesondere wir als Logistikunternehmen, befassen müssen, um wettbewerbsfähig zu sein.

Wie groß das Datenaufkommen in einem fortschrittlichen Unternehmen heute ist, zeigt der Paketversand bei DHL: Jeden Tag liefern wir in Deutschland zwischen rund 3,4 Millionen Sendungen aus. Zu jedem dieser Pakete werden bis zu 150 Daten wie Größe, Gewicht, Destination oder Paketinhalt dokumentiert. Pro Tag macht das über 300 Millionen neue Informationen. Klar ist daher: Big Data und Logistik sind wie für einander geschaffen. Mit den richtigen Tools können Logistiker zu Suchmaschinen für Anwender aus allen Bereichen werden. Die entscheidende Herausforderung besteht nun darin, Informationen so zu verarbeiten, dass sich daraus Handlungsempfehlungen für den Geschäftsalltag ableiten lassen. Ohne passende Analysetools gleicht dies der sprichwörtlichen Suche nach der Nadel im Heuhaufen. An professioneller Big-Data-Analyse geht kein Weg mehr vorbei. Sie ist keine Option, sondern Pflichtleistung.

Big-Data-Nutzung heute – ein vielversprechender Anfang

Auch wenn Big Data noch in den Kinderschuhen steckt, setzen einige Unternehmen bereits hochmoderne Tools mit komplexen Algorithmen erfolgreich ein, um Prozesse zu optimieren. So konnte die Drogeriekette dm die Arbeitsschichten ihrer Mitarbeiter durch die Auswertung verschiedener Parameter wie Öffnungszeiten, Warenlieferungen, Ferienzeiten oder Wettervorhersagen dahingehend optimieren, dass die Anzahl an Mitarbeitern pro Schicht bestmöglich den Anforderungen im Tagesgeschäft entspricht. Das ist nicht nur äußerst effizient, sondern fördert auch die Zufriedenheit von Kunden und die Work-Life-Balance von Mitarbeitern – eine perfekte Win-win-Situation.

Durch eingehende Datenanalyse optimierte auch die britische Supermarktkette Tesco ihre Werbemaßnahme am Point-of-Sale sowie die Bereitstellung von Gütern. So zeigte die Analyse der Liefer- und Inventurdaten der letzten fünf Jahre, dass mindestens an einem Wochenende im Jahr die Nachfrage nach Barbecue-Produkten stark ansteigt. Tesco erarbeitete daraufhin einen Maßnahmenplan, der eine schnelle Reaktion auf den gestiegenen Bedarf ermöglicht. So sichert sich die Supermarktkette maximalen Absatz bei hoher Kundenzufriedenheit. Die Beispiele zeigen, dass jede Firma über einen großen Datenschatz verfügt. Nutzen Sie ihn!

Big Data – Forschungsgegenstand bei DHL

Auch für unser tägliches Geschäft, die Auslieferung von Paketen, hat Big Data höchste Relevanz. Im Rahmen des “Logistics Trend Radar“ identifiziert unser Innovationsteam Zukunftsthemen, die für die Logistik von Bedeutung sein werden. Aus ihr hat mein Team von DHL Trend Research die Studie “Big Data in Logistics“ abgeleitet. In dieser erforschen wir Methoden, mit denen wir große Datenmengen sammeln, analysieren und in Relation zueinander setzen können, um neue Erkenntnisse zu erlangen. So untersucht das Forschungsprojekt “DHL Parcel Volume Prediction“ beispielsweise die Korrelation zwischen Suchbegriffen bei Google, Wetterbedingungen oder Grippewellen und dem Onlinekaufverhalten von Privatpersonen. Das beeinflusst unmittelbar die zu versendende Menge an Paketen – eine wertvolle Information für den reibungslosen Auslieferungsprozess.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die mögliche Prognose von potentiellen Störungen in der Lieferkette. So kann die Kundenerfahrung sowie –zufriedenheit optimiert werden. Mit Hilfe der Risiko-Management-Lösung DHL Resilience 360 werden beispielsweise Daten zur politischen und wirtschaftlichen Entwicklung einer Region gesammelt und analysiert. Die Auswertung dieser Daten kann bspw. die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs von kleinen und mittelständigen Unternehmen sichern und optimiert so letztendlich die Kundenzufriedenheit. Für uns selbst bei DHL bedeutet dies z.B. die schnellere Auslieferung von Waren. Dieser Anwendungsfall veranschaulicht die transparente Datenerfassung und Analyse auf globaler Ebene. Das Ziel ist dabei die branchenübergreifende Planung und signifikante Optimierung der Überwachung der globalen Lieferkette – und das in Echtzeit.

Den präzise eingesetzten Daten gehört die Zukunft

Wie die Anwendungsbeispiele zeigen, kann Big Data im Wesentlichen zu drei Zielen beitragen: Effizienzsteigerung im Betrieb, Steigerung der Kundenzufriedenheit und das Erschließen neuer Geschäftsmodelle. Kurz gesagt: zu einem modernen, erfolgreichen Unternehmen. Um Big Data bestmöglich zu nutzen, müssen wir Wege zu finden, um nur die Daten zu verwenden, die einen echten Mehrwert bieten. Große Datenmengen nur um ihrer selbst Willen zu sammeln ist nicht zielführend. Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von DHL wird daher weiter an Big-Data-Modellen arbeiten, um Impulse für effizientere Prozesse und zufriedene Kunden zu geben.

Für alle, die tiefer graben möchten, gibt es hier den vollständigen Trendreport “Big Data in Logistics“.

Big Data in Logistics (PDF)
Logistics Trend Radar (PDF)
DHL Supply Chain Resilience White Paper

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