Nachrichten

Was kommt als Nächstes in der Welt von Big Data? Alltägliche Begriffe verschwinden allmählich, da Unternehmen den Schwerpunkt verstärkt auf die prädiktiven und präskriptiven Analysen legen, die für die Wertschöpfung erforderlich sind.

Von Neil Biehn, 19. Dezember 2014.

Unternehmen haben Milliarden von Dollar für ERP- und CRM-Systeme ausgegeben, und heute sitzen sie auf Petabytes von Big-Data-Goldminen. Die klügsten CEOs suchen nach neuen Möglichkeiten, ihre Datenbestände zu nutzen, um prädiktive und präskriptive Analysen zu erstellen, die die Leistung ihrer Unternehmen bewerten. Vom Vertrieb über die Preisgestaltung und Rentabilität bis hin zur Kundenfluktuation - Unternehmen lernen, diese Daten zu nutzen, um ihre Kunden besser zu bedienen und den Wert ihrer Produkte und Dienstleistungen zu steigern. Im Jahr 2015 werden wir Veränderungen in der Welt der Big Data erleben, da immer mehr Unternehmen prädiktive und präskriptive Analysen als Wettbewerbsvorteil nutzen:

"Big Data" wird ein Begriff der Vergangenheit sein:

Im Jahr 2015 wird das Schlagwort "Big Data" deutlich an Bedeutung verlieren und allmählich verschwinden. Im Gegensatz dazu werden wir eine stärkere Konzentration auf die in den Daten verborgenen Werte sehen, die durch prädiktive und präskriptive Analysen gefunden werden. Es sind diese Analysen, die einen tatsächlichen geschäftlichen Nutzen bieten und Unternehmen dabei helfen, einfachere, schnellere und intelligentere Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie besser mit Kunden in Kontakt treten und ihren Umsatz steigern können. CEOs sind nicht auf der Suche nach mehr Daten, sondern danach, wie sie Daten mit prädiktiven und präskriptiven Erkenntnissen verbinden können, um den in ihren Systemen verborgenen strategischen Geschäftswert zu erfassen.

"Data Science" wird zur Wissenschaft: 

In den letzten Jahren wurde der Begriff Data Science vor allem mit Tools und Softwaretechnologie in Verbindung gebracht. Für 2015 erwarten wir eine Rückbesinnung auf die wissenschaftlichen Wurzeln - genaues Zuhören, um Hypothesen über mögliche Lösungen aufzustellen, diese Hypothesen mit Daten zu testen, die Ergebnisse zu beobachten und schließlich eine Lösung zu empfehlen. Wir sehen eine starke Verlagerung von Schlagwörtern und Technologieplattformen hin zu den Grundprinzipien der wissenschaftlichen Methode.

Wenn Sie keine Big-Data-Analysen verwenden, sind Sie bereits hinter der Wettbewerbskurve zurück:

Die Datenmenge in den Unternehmensinfrastrukturen nimmt jedes Jahr zu, sowohl was das Volumen als auch die Komplexität betrifft. Wenn Unternehmen im Jahr 2015 keine präskriptiven und prädiktiven Analysen einsetzen, um die strategischen Ressourcen in ihren zahlreichen Systemen zu nutzen, verlieren sie ihre Fähigkeit, im Wettbewerb zu bestehen und zu gewinnen. Die Kunst, Geschäfte zu machen, wird von Jahr zu Jahr komplexer, und präskriptive und prädiktive Analysen gehören jetzt zum Standard.

Chief Data Officers (CDOs) sind außerhalb des Silicon Valley nicht die Norm, aber Data Governance schon:

Datengetriebene Silicon Valley-Organisationen wie Yahoo und sogar die Stadt San Francisco haben den Weg für die aufkommende CDO-Rolle geebnet. Außerhalb des Valley gibt es vielleicht nicht viele CDOs, aber der Bedarf an mehr Data Governance wird 2015 stark zunehmen, da sich Daten von einer Chance zu einem Vermögenswert entwickeln.

Wir können zwar nicht mit Sicherheit sagen, ob all diese Dinge eintreten werden, aber wir wissen, dass sich die Welt der Big Data verändert. Es geht nicht mehr nur um den Zugang zu Daten und die Möglichkeit, sie zu speichern, sondern um die Fähigkeit, mit Daten durch prädiktive und präskriptive Analysen umsetzbare Ergebnisse zu erzielen. Es bleibt abzuwarten, wie sich dies entwickelt, aber wenn Sie Daten nicht nutzen, um zu konkurrieren und zu gewinnen, ist es an der Zeit, an Bord zu kommen.

Neil Biehn, Ph.D., ist Vizepräsident für Wissenschaft und Forschung bei PROS, Inc. wo er sich in den letzten 12 Jahren mit Preisgestaltung, Umsatz- und Gewinnoptimierung und der zugrunde liegenden Datenwissenschaft beschäftigt hat. In dieser Zeit hat Biehn Preisgestaltungsalgorithmen und Optimierungsmodelle für Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, Vertrieb, Dienstleistungen, Reisen und Transport entwickelt.