Industrieanzeiger 03.2020

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technik & wissen Status quo und Trends rund um Big Data in mittelständischen Unternehmen Vorsprung durch Wissen Serie Industrie 4.0 Industrie 4.0 | Die Erwartungen an Big Data sind groß: Sie umfassen verbesserte Prognosen (60 %), spürbare Kosteneinsparungen (55 %) oder auch die Verbesserung von Produkten und Services (50 %). Das belegt unter anderem eine Studie der Technologieberater von BearingPoint aus dem Jahr 2019. Big Data ist zum Hoffnungsträger der Digitalisierung geworden. Wir begleiten Sie mit unserer Serie auf dem Weg zur Digitalisierung. In dieser Ausgabe beleuchten wir Big Data und Data Analytics. Alle Beiträge finden Sie auch online auf www.industrieanzeiger.de. 26 <strong>Industrieanzeiger</strong> 03.20
Big Data: per Definition die Verarbeitung großer, unstrukturierter Datenpools mit dem Ziel, entscheidungsrelevante Muster und Informationen zu gewinnen. Bild: sdecoret/stock.adobe.com Nach der BearingPoint-Studie sind nahezu alle (98 %) befragten Führungskräfte überzeugt, dass der Verzicht auf Big Data und Data Analytics einen Wettbewerbsnachteil darstellt. An Daten mangelt es nicht: Sie reichen von Klickraten und Social-Media-Analysen über die Kundenkartei, Finanzmarktdaten und Videoaufzeichnungen bis hin zu Rückmeldungen von Sensoren und vernetzten Produktionsanlagen. Mittlerweile will jedes vierte Unternehmen (25 %) Big Data und Analytics vollständig implementiert haben. In der Vorgänger - studie lag dieser Wert vor zwei Jahren erst bei 7 %. Im Umkehrschluss bedeutet dies aber auch: In der Produktion liegen noch Big Data- und Analytics‐Potenziale brach. Bei 75 % der Befragten kann die IT-Infrastruktur noch nicht aktiv nach Fehlermustern im Workflow suchen. In den kommenden fünf Jahren erwartet die Studie aber einen Anstieg um 230 % in der systematischen Zusammenführung von Sensor‐ und Maschinendaten. Damit sollen Probleme frühzeitig aufgezeigt, die Leistungsfähigkeit der bestehenden Produktion optimiert und das Management in der Entscheidungs - findung unterstützt werden. Aktuell dienen Data Analytics vor allem der Forschung und Entwicklung – bereits 83 % der Unternehmen richten die nächsten Produkt - generationen direkt an den dokumentierten Kundenwünschen und -erfahrungen aus. Kundendaten kommen darüber hinaus auch für die Kommunikation und das Marketing zum Einsatz. Dabei werden die bekannten Informationen wie demografische Daten, Standorte und Zugehörigkeiten, Transaktionen und die vom Außendienst erfassten Wünsche analysiert. Auf dieser Grundlage können Muster für zukünftige Kaufentscheidungen prognostiziert werden. Predictive Maintenance basiert dagegen auf Sensordaten aus den Produktionsprozessen. Sie melden nicht nur Störungen in Echtzeit, sondern erlauben auch Vorhersagen über zukünftige Probleme. Ein bisher unterschätzter Anwendungsbereich dreht sich um Datensicherheit: Auf Basis von Big Data lassen sich Muster in den Zugriffen und Datenoperationen erkennen, die auf Betrug hinweisen. Zum Beispiel ungewöhnliche Zugriffszeiten, wiederholte Operationen oder die Abfrage von bislang ungewohnten Standorten oder Geräten. Ein weiteres Optimierungspotenzial bieten Data Analytics für eine dynamische Preisgestaltung. Dabei können zahlreiche Faktoren einbezogen werden – von den Rohstoffpreisen, über Rabattkonditionen für Neukunden bis hin zur eigenen Logistikkapazität. Mit anderen Worten: Wenn das Lager voll ist, wird’s billiger. Risiken und Nebenwirkungen Als größtes Hindernis nannten die Entscheider den Fachkräftemangel. 2017 beklagten bereits 44 % der befragten Unternehmen fehlende Daten-Spezialisten, in der Folgestudie waren es schon 72 %. Nur knapp 10 % der Unternehmen arbeiten deshalb mit internen Fachkräften, der große Rest beauftragt externe Dienstleister. Zwei weitere Faktoren stehen der gewinn bringenden Nutzung unternehmenseigener Daten im Wege: die DSGVO sowie Sicherheitsbedenken. Die exakten Auswirkungen der Datenschutz-Grundverordnung können noch nicht sicher abgeschätzt werden – das bremst Analytics-Projekte derzeit häufig aus, namentlich wenn externe oder Kunden-Daten betroffen sind. Die DSGVO verbietet im „Erwägungsgrund 26“ die serielle Verarbeitung von Informationen, die sich auf identifizierbare Personen beziehen. Dabei macht es einen großen Unter- <strong>Industrieanzeiger</strong> 03.20 27
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