Schon länger wird Big Data in der Vermarktung verwendet, doch jetzt kommt es auch in der Industrie und Produktion zum Einsatz. Große, komplexe und schnelllebige Datenmengen zeigen der Branche einen neuen Weg in die Zukunft auf.
Die Definition von Big Data ermöglicht zudem eine Unterteilung in vier verschiedene Dimensionen:
- Variety: beschreibt die Bandbreite der Datenquellen und –typen
- Volume: umfasst den Umfang und das eigentliche Datenvolumen
- Velocity: beschreibt, mit welcher Geschwindigkeit die Datenmengen generiert und transferiert werden
In jüngster Zeit wird die Definition um zwei weitere Dimensionen, nämlich Value und Validity, ergänzt. Diese stehen für den Mehrwert, den das Unternehmen durch diese Daten generiert, sowie die Datenqualität, die im Betrieb sicherzustellen ist.
Wie wird Big Data eingesetzt?
Wettbewerbsvorteile sind in unseren schnelllebigen Märkten unverzichtbar, um eine gute Geschäftsposition aufzubauen und zu halten. Hier kommt Big Data ins Spiel. Durch die Analyse großer Datenmengen lassen sich Trends und Muster am Markt erkennen und somit Wettbewerbsvorteile generieren. Doch auch die Realisierung von Einsparpotenzialen sowie die Schaffung neuer Geschäftsfelder basieren mitunter auf den Ergebnissen dieser Datenauswertungen. Auch Unternehmen, die ihre Produktion effizienter machen wollen, müssen ihre "Datenschätze" heben und nutzen. Hier gilt es, technische Konzepte wie Big Data und Industrie 4.0 intelligent miteinander zu verknüpfen, um eine höhere Transparenz zu schaffen. In der industriellen Fertigung sorgt die fortschreitende Digitalisierung dafür, dass immer mehr Maschinen vernetzt werden. Das hat zur Folge, dass Produktionsanlagen und Lagersysteme zunehmend selbstständig Informationen austauschen, Aktionen anstoßen und einander steuern können. Das Ziel dieser Entwicklung ist, die Prozesse nicht nur in der Fertigung, sondern auch in der Entwicklung, Konstruktion und im Service während des gesamten Produktionszyklus zu verbessern und zu beschleunigen. Je mehr Daten gesammelt und mithilfe von Industry Analytics ausgewertet werden, desto bessere Erkenntnisse lassen sich gewinnen und die Produktion kann entsprechend optimiert werden.
Die Bedeutung von Big-Data-Analysen
Damit Unternehmen von Big Data am Ende wirklich profitieren können, benötigen sie Systeme, die in der Lage sind, die großen Mengen heterogener und komplexer Informationen zu verarbeiten und sinnvoll zu analysieren. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und moderne Datenbanktechnologien unterstützen die Visualisierung und Analyse der großen Datenmengen und liefern handlungsrelevante Erkenntnisse – in Echtzeit. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen bei der Nutzung ihrer Daten, um neue Chancen zu erkennen und Geschäftsmodelle zu entwickeln. In einem Unternehmen mit Big Data bedarf es im Umgang mit Daten eine neue Zuständigkeit. Diese wird in Zukunft der Chief Data Officer übernehmen, der sodann die Gesamtverantwortung für das Sammeln und Auswerten der Daten trägt.
Die Zukunft mit Big Data
Die Entwicklung schreitet unaufhaltsam voran. In vielen Unternehmensbereichen spielt Big Data bereits heute eine wichtige Rolle und beeinflusst die Unternehmensentwicklung. Die automatisierte Erfassung, Analyse, Auswertung und Nutzung enormer Datenmengen, lassen sich nur durch Computer und vernetzte Rechenzentren bewerkstelligen. Unternehmen sind gut beraten, zeitnah die entsprechenden Voraussetzungen zu schaffen. Dazu gehören zum einen skalierbare IT-Ressourcen aus der Cloud und Big-Data-Lösungen, die auf die branchen- sowie unternehmenspezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Zudem brauchen sie Spezialisten, die Know-how aus unterschiedlichen Bereichen zu einer umfassenden Big-Data-Kompetenz vereinen und bereits bei der Entwicklung einer Strategie unterstützen.
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