Die weltweit gespeicherte Datenmenge wächst exponentiell. Analysen der International Data Corporation (IDC) zufolge verdoppelt sich das digitale Universum etwa alle zwei Jahre und soll bis zum Jahr 2020 auf mehr als 40 Zettabytes anwachsen – eine Zahl mit 21 Nullen, die jeden sinnvollen Vergleich sprengt. Fest steht schon heute: Erfolgreiche Geschäftsmodelle von Internetkonzernen wie Ebay oder Amazon bestätigen das Motto: „More data is better data“ auf eindrucksvolle Weise. Stehen ausreichend große Datenmengen zur Verfügung, lassen sich daraus mithilfe leistungsfähiger Analyse-Werkzeuge wertvolle Erkenntnisse und Vorhersagen ableiten – angefangen von zielgerichteter Werbung über maßgeschneiderte Produkte, Sortimente und Services bis hin zur individuellen Preisgestaltung.
Längst nutzen nicht nur die Online-Pioniere den Trend: Das deutsche Business Application Research Center (BARC) bescheinigt dem Handel im Vergleich zu anderen Branchen 2015 eine klare Führungsposition bei der Umsetzung von Big Data-Initiativen. Zu ähnlichen Ergebnissen kommt eine Studie im Auftrag von Teradata. Auch danach schätzen weltweit CEOs im Einzelhandel das Potenzial von Big Data deutlich höher als in anderen Branchen ein.
Entsprechend vielfältig ist das Angebot an Analytics- und Big Data-Lösungen, die auf der EuroCIS 2016 präsentiert wurden. Teradata legte dabei den Fokus auf Lösungen, die Handelsunternehmen dabei helfen, unterschiedliche Datenquellen in Echtzeit zu vernetzen und so auf Basis nahtlos integrierter Daten Trends und Zusammenhänge im Kundenverhalten zu erkennen. Sehr große Datenmengen können dabei beispielsweise auch in Hadoop vorgehalten und dennoch in einem Analysezusammenhang mit anderen Daten aus dem Data Warehouse ausgewertet werden, um Zugriffszeiten und Performance wichtiger interner Datenquellen nicht zu belasten.
Werkzeug für Marketingkampagnen
Auch Anbieter klassischer POS- und Filialsoftware ergänzen ihr Angebot zunehmend um Analytics-Lösungen. So kooperiert Toshiba beispielsweise seit Kurzem mit SAS als Spezialisten für Business Analytics. Auf der Messe stellte der Anbieter von POS-Lösungen ein vollintegriertes, modular aufgebautes Werkzeug vor, mit dem Marketingverantwortliche selbst unterschiedlichste Daten aus allen Kanälen auswerten können, um maßgeschneiderte Marketingkampagnen zu entwickeln.
Enso Detego, Spezialist für Echtzeit-Analysen und Bestandstransparenz im Modehandel, bietet ebenfalls eine Analytics-Plattform, die insbesondere bei großen Fashion-Retailern eine optimale Warenpräsentation und Artikel-Verfügbarkeit auf der Fläche sicherstellen soll. Finanzdaten gäben die Lage vor Ort erst mit Zeitverzögerung wieder und erlaubten deshalb keine schnellen und zukunftsrelevanten Entscheidungen, so CEO Uwe Hennig. Mittels Echtzeit-Dashboards könnten Entscheider mit dem neuen Analyse-Werkzeug künftig dagegen jederzeit aktuelle Informationen wie den tatsächlichen Warenbestand, die Verfügbarkeit auf der Verkaufsfläche, Nachschubbedarf und Altersstruktur der Artikel abrufen, auswerten und so schnell auf Trends oder Probleme reagieren.
Einen Blick in die Zukunft konnten Besucher am Stand von IBM werfen, wo das kognitive System „Watson“ den Messegästen individuelle Smoothies mixen ließ. Mit „Watson“ will IBM künstliche Intelligenz für den Einsatz in Unternehmen und Behörden erschließen. Das System verarbeitet natürliche Sprache, lernt dabei automatisch dazu und ist in der Lage, Wünsche, Intuitionen und sprachliche Nuancen zu erkennen. Als einer der ersten Anwender im deutschsprachigen Raum setzt die Versicherungskammer Bayern (VKB) „Watson“ seit 2015 ein, um Kundenbeschwerden maschinell zu analysieren und individuell zu beantworten. Im Vergleich zu der manuellen Bearbeitung durch Mitarbeiter habe die Maschine sehr überzeugend gewonnen, heißt es seitens der VKB. Auch im Handel gibt es bereits eine erste Anwendung: Seit Ende 2015 testet die amerikanische Outdoor-Marke The North Face „Watson“ auf ihrer Website als persönlichen Kundenberater von Jacken.
Foto: Messe Düsseldorf / Constanze Tillmann
Blickpunkt: Big Data und Cloud-Architekturen
Datengetriebene Geschäftsmodelle, so die Prognose, werden traditionelle Methoden der Wertschöpfung zunehmend ergänzen oder gar verdrängen. Als wichtiger Trend gilt derzeit die Analyse von Maschinen-generierten Daten, die beispielsweise in den Sensoren von Produktionsmaschinen und Fertigungsanlagen, in Gebäuden oder auf den Funkchips von Transportbehältern und Werkstücken permanent anfallen.
Von Business Intelligence zu Business Analytics
Business Analytics sind im Unterschied zu Business Intelligence keine vergangenheitsbezogenen, sondern zukunftsbezogene Analysen von Big Data. Eine Studie hat untersucht, wie weit dieses Thema in den Wirtschaftsunternehmen angekommen ist, so auch in den Handelsunternehmen im deutschsprachigen Raum.