Bereits seit einigen Jahren wird immer mehr von Big Data in Unternehmen berichtet. Die große Frage, die hierbei gestellt werden sollte, ist jedoch: Sind dies alles nur leere Worte? Wird ein Hype um Big Data aufgebaut, welcher in Echt gar nicht auf diese Weise bedient werden kann? Um diesen Fragen auf den Grund zu gehen werden in diesem Artikel einige der Weltweit bekanntesten Unternehmen aufgezeigt, welche Big Data bereits seit Jahren nutzen und welche Auswirkungen dies auf die Unternehmen hat.
Big Data in der Praxis: UPS
UPS, ein Unternehmen, welches bereits seit den 1980er Jahren unterschiedlichste Informationen sammelt. Bereits zu dieser wurden Paketbewegungen und –transaktionen aufgezeichnet und gesichert. Heutzutage trackt UPS bis zu 16,3 Millionen Pakete täglich, für mehr als 8,8 Millionen Kunden. Insgesamt besitzt das Unternehmen über 16 Petabyte an Daten über Kunden, Pakete oder Fahrzeuge.
Die meisten Big Data kommen hierbei jedoch von Fahrzeuge. Weltweit sind über 46.000 Fahrzeuge mit Telematiksensoren ausgestattet. Diese Sensoren zeichnen alle Daten rund um die Bewegung und den Standort des Fahrzeuges auf. Geschwindigkeit, Beschleunigung, Standort und Pausenzeiten sind nur einigen von vielen Daten. Der größte Vorteil der durchdie Nutzung von Big Data ermöglicht wird, ist die Echtzeitroutenoptimierung. Seit der Nutzung des Projektes ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), welches Online Kartendaten benutzt, konnten bereits seit 2011 bis 2013 mehr als 8,4 Millionen Gallonen Kraftstoff gespart werden. Diese enorme Anzahl kommt aufgrund der täglich optimierten Routen zustande. UPS hat herausgegeben, dass sie schätzen, dass bereits eine eingesparte Meile pro Fahrer jeden Tag bis zu 30 Millionen Dollar täglich einspart.[1]
Big Data in der Praxis: United Healthcare
Ein weiteres großes Beispiel für die Anwendung von Big Data ist United Healthcare. Diese Organisation hatte in der Vergangenheit Probleme die Daten aus Telefonanrufen zu verarbeiten und analysieren. Heute jedoch werdend die Anrufe in Textform umgewandelt und in Folge dessen analysiert. Für United Healthcare spielt die Zufriedenheit der Kundenheit eine entscheidende Rolle. Um diese Zufriedenheit zu messen wir eine „natural language processing“-Software eingesetzt. Mithilfe der Software können die Texte auf bestimmte Redewendungen untersucht werden, welche eine Unzufriedenheit ausdrücken. Auf Grundlage der Unzufriedenheit können nun Gegenmaßnahmen, wie E-Mails oder Anrufe getätigt werden, um dem Problem auf den Grund zu gehen.
Mithilfe der Big Data können sie die eigenen Angebote auf die Kunden zugeschnitten werden und Probleme gelöst werden. United Healthcare steigert so die Kundenbindung und –zufriedenheit enorm.[2]
Big Data in der Praxis: Bank of America
Mit über 2,2 Billionen Dollar Vermögen und über 50 Millionen Kunden, war die Bank of America bereits 2012 ein Unternehmen mit Big Data. Seit einigen fokussieren sie sich auch auf die Nutzung jener Daten. Die Big Data werden hierbei in 3 Kategorien unterteilt. Transaktionsdaten, Kundendaten und unstrukturierte Daten, wobei der Hauptfokus auf den ersten beiden Kategorien liegt.
Mithilfe der Big Data sollen so die Wünsche der Kunden identifiziert und geeignete Angebote erstellt werden. Um dies umzusetzen werden beispielsweise Transaktionen genutzt, um zu erkennen, welcher der Kunden eine Kreditkarte oder einen Hypothekenkredit besitzt. Wenn jener Kunde nun in jeglicher Form mit der Bank of America kommuniziert, d.h. per Anruf, E-Mail oder direktem Kontakt in der Bank, so werden diesem Kunden spezielle Angebote erstellt. Des Weiteren werden können ebenso die einzelnen Kanäle untereinander kommunizieren. Sollte beispielsweise ein Kunde eine Anwendung Online ausführen, jedoch nicht beenden, so können Anrufe, E-Mails oder Einladungen versendet werden, um den Kunden zu unterstützen. Dies sind jedoch nur einige Anwendungen. Darüber hinaus werden ebenso wie bei United Healthcare die Zufriedenheit und Wünsche der Kunden mittels Analysen von Websiten oder auch Call Centern untersucht.[3]
Big Data in der Praxis: Schneider National
Als eines größten der Logistikunternehmen Amerikas nutzt Schneider National bereits seit einigen Jahren Big Data in der Praxis. Ähnlich wie bei UPS werden hier ebenfalls Sensoren in LKWs angebracht. Diese messen den Standort, das Fahrverhalten, die Ladung des LKWs, als auch den Stand des Tankes. Mithilfe der Sensoren, welche den Tankstand messen, hat Schneider begonnen den Tankzyklus zu optimieren. Dies bedeutet, dass zusätzlich zum Tankstand Daten wie der Zielort, die nächste Tankstelle oder auch die Tankpreise an den Tankstellen entlang des Weges in die Analyse eingehen. Auf Grundlage dieser Daten kann der optimale Zeitpunkt des Tankens berechnet und eine Menge an Kosten gespart werden.
Neben der Einsparung von Kosten spielt auch die Sicherheit der Fahrer eine wichtige Rolle. Mithilfe von Sensoren werden hier Daten, wie harte Bremsungen aufgezeichnet und an das Hauptquartier versendet. Mithilfe zusätzlicher Sensordaten und Analysen kann so erkannt werden, welcher Fahrer ein besonders großes Risiko im Straßenverkehr darstellt. Präventiv können somit Aktionen, wie zum Beispiel Fahrsicherheitstrainings, angeboten werden. Damit spart das Unternehmen nicht nur Langfristig Kosten, sondern steigert auch die Sicherheit der Fahrer.[4]
Big Data in der Praxis: Netflix
Selbst der wohl größte Streamingdienst unserer Zeit nutzt Big Data in der Praxis. Wie bereits in vorherigen Artikeln erwähnt nutzt Netflix die Daten eines jeden Kunden, um ihm auf Grundlage seiner bereits geschauten Filme und Serien, ähnliche, vermutlich auch gefallenden Filme und Serien zu empfehlen. Bereits dies sorgt dafür, dass Netflix eine starke Kundenbindung aufbaut.
Darüber hinaus analysiert Netflix die globalen Gewohnheiten des Publikums. Beispiel hierfür wäre Filme mit Adam Sandler als Hauptrolle. Trotz der Tatsache, dass sich jener Schauspieler in der USA und Großbritannien keiner großen Beliebtheit bedient, hat Netflix vier weitere Adam Sandler Filme in Auftrag gegeben. Dies kommt zustande, da aufgrund der Analyse der Sehgewohnheiten der Netflixuser, Lateinamerikanische Zuschauer Adam Sandler sern gern sehen.[5]
Big Data in der Praxis: Starbucks
Als eines, wenn nicht sogar die größte Café-Kette der Welt, bedient sich Starbucks ebenfalls an Big Data. Während eines Aufenthalts in einer großen Stadt sieht öfters, dass sich mehrere Starbucks Filialen in unmittelbarer Nähe zueinander befinden. Starbucks nutzt hierzu Big Data um zu erkennen, welches Potenzial ein zukünftiger Standort einer neuen Filiale besitzt. Hierbei eingehende Faktoren sind beispielsweise der Standort an sich, der Verkehr, die Demografie rund um den Standort, das Kundenverhalten und natürlich angrenzende Unternehmen. Durch die Analyse dieser und noch weiterer Faktoren kann Starbucks vor Eröffnung einer Filiale das Erfolgspotenzial abschätzen und dementsprechend Entscheidungen treffen.[6]
Dies sind nur einige von vielen Unternehmen, welches sich Big Data zunutze machen, um ihr Unternehmen zu optimieren. Einige weitere Unternehmen sind:
- Amazon: Nutzung von Kundendaten für bessere Werbung und Kundenzufriedenheit
- American Express: Analyse und Vorherschau des Kundenverhalten
- General Electric: Nutzung von Sensordaten der Gasturbinen und Jet-Motoren à Entwicklung von Tools und Optimierung für erhöhte Effizienz der Maschinen[7]
Viele dieser Unternehmen haben die Möglichkeit der Nutzung von Big Data in der Praxis ergriffen. Mithilfe der Big Data konnten sie Unternehmen, welche bereits sehr groß und bedeutend gewachsen sind, um einiges weiter verbessern und zu einem weiteren Wachstum anregen.
Somit wären auch die anfänglichen Fragen geklärt. Die Nutzung von Big Data in der Praxis ist nicht nur ein Hype, welcher nur im Internet existiert. Sie sorgt dazu, dass sich Unternehmen weiterentwickeln können und Wissen generieren können, welches ohne Big Data verborgen geblieben wäre.
Quellenangaben
[1] Vgl. Davenport, Thomas H.; Dyché, Jill (05.2013): “Big Data in Companies”, unter: https://docs.media.bitpipe.com/io_10x/io_102267/item_725049/Big-Data-in-Big-Companies.pdf (30.12.2018).
[2] Vgl. Ebd.
[3] Vgl. Ebd.
[4] Vgl. Ebd.
[5] O’Neill, Eleanor (23.09.2016): “10 companies that are using big data”, unter: https://www.icas.com/ca-today-news/10-companies-using-big-data (30.12.2018).
[6] Vgl. Ebd.
[7] Vgl. Ebd.
