Logistikwissen

Big Data in Supply Chains nutzen: Möglichkeiten und Realität

Big Data in Supply Chains in der Schweiz

Big Data Die Spionage von Daten und die erhobenen riesigen Datenmengen über das eigene Nutzungs- und Konsumverhalten verunsichert viele Menschen. Das gilt auch für die Schweiz. Allerdings ist Big Data weit mehr als ein Mittel zur Spionage. Die erhobenen riesigen Datenmengen ermöglichen eine bessere Verzahnung von verschiedenen Systemen und Abfragen in Echtzeit. Vor allem in den Supply Chains und grundsätzlich in der Logistik stossen die herkömmlichen Methoden immer wieder an ihre Grenzen. Big Data könnte dann durchaus helfen.

In Supply Chains werden immer mehr automatisierte Prozesse genutzt und benötigt. Die Daten wollen ausgewertet und verknüpft werden. Ohne diese Prozesse sind die Möglichkeiten der Logistik nicht optimal umsetzbar. Die klassischen Methoden und Systeme sind aber zunehmend überlastet und können zum Teil gar nicht mehr die perfekte Verzahnung aller Optionen bieten. Eine interessante Lösung wären die Systeme und die Datenmengen aus dem Bereich der Big Data.. Allerdings werden die riesigen Datenmengen noch nicht unbedingt so genutzt, wie es möglich wäre.

Was ist mit Big Data gemeint?

Big Data meint auf Deutsch nichts anderes als grosse oder riesige Datenmengen. Diese Daten können mit den klassischen Methoden der Datenverarbeitung nicht verarbeitet oder ausgewertet werden. Es werden neue Methoden genutzt und dadurch werden sehr grosse Mengen an Daten erfasst, gespeichert und analysiert. Es handelt sich um einen Sammelbegriff, der vor allem im Bereich der Überwachung bekannt ist. Deshalb hat Big Data sicherlich einen eher schlechten Ruf erhalten und oft ist gar nicht bekannt, welche Möglichkeiten die damit verbundenen Informationen bieten. Allerdings müssen diese auch entsprechend ausgewertet werden.

Aus diesen Technologien und Quellen stammen Big Data:

  • Aufzeichnungen von Überwachungssystemen
  • Aufzeichnungen elektronischer Geräte. Ein gutes Beispiel sind die beliebten Fitnesstracker, Smartwatches oder Systeme wie GPS
  • Social Media
  • Bank- oder EC-Karten und die daraus über den Kunden gewonnenen Daten

Möglichkeiten und Anforderungen rund um Big Data

Komplexe Datenmengen und die Notwendigkeit von Echtzeit-Daten stellen die Systeme der Logistik schon jetzt vor Probleme. Vor allem bei der Analyse von Daten aus dem Betrieb werden grosse Möglichkeiten gesehen. Big Data könnte Verkaufsdaten, Kundendaten und die Systeme analysieren und einen Mehrwert bieten. Bei der Verbesserung von Supply Chains sind aber Daten aus dem Social Media Bereich eher weniger wichtig. Die Daten aus den Verkäufen, vom Warenwirtschaftssystem und grundsätzlich aus der Logistik sind aber etwas anderes. Problematisch wird die Auswertung der Datenmengen. Das erfordert nämlich Fachkenntnisse und dieses Wissen ist eben noch nicht weit verbreitet. Big Data bietet somit viele Möglichkeiten einer Optimierung. Allerdings muss für eine optimale Nutzung noch viel verändert werden. Die weitere Entwicklung aus diesem Bereich bleibt somit für eine bessere Integration in Unternehmen abzuwarten.