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20.10.2017 pte

Datenberge richtig aufbrechen, ist entscheidend

Für Matthias Herkommer, Manager Presales DACH beim BI-Sezialisten Qlik ist es einfacher und besser durch das Sichtbarmachen der richtigen Daten Anhaltspunkte für potenzielle Optimierungen gewinnen, als mittels Big Data wahllos einfach alle Daten zu sammeln und zu analysieren.

Matthias Herkommer, Manager Presales DACH, Qlik (li.), Martin Gries, Leiter Supply Chain Management, H. & J. Brüggen (2. v. li), Robin Werner, Account Executive, Cloudera (2. v. r.) und weitere erörtern auf der Visualize YOUR World 2017 in Mainz, was Business Intelligence und Big Data bringen können und was nicht.

Matthias Herkommer, Manager Presales DACH, Qlik (li.), Martin Gries, Leiter Supply Chain Management, H. & J. Brüggen (2. v. li), Robin Werner, Account Executive, Cloudera (2. v. r.) und weitere erörtern auf der Visualize YOUR World 2017 in Mainz, was Business Intelligence und Big Data bringen können und was nicht.

© Qlik DACH

Mit Business Intelligence (BI) und Big Data einfach alle Daten analysieren, die im Unternehmen anfallen - das ist aus Sicht von Matthias Herkommer, Manager Presales DACH beim BI-Sezialisten Qlik, kein gangbarer Weg. "Das Datenwachstum ist so exponentiell, dass das ein exponentielles Mitarbeiter-Wachstum bräuchte", meint er im Rahmen eines Roundtables auf der Visualize YOUR World 2017 in Mainz. Dabei könnten Unternehmen durch Sichtbarmachen der richtigen Daten Anhaltspunkte für potenzielle Optimierungen gewinnen.

Bestellungsoptimierung
Da Cerealien und andere Nahrungsmittel verderblich sind, produziert H. & J. Brüggen  nur jene Artikel auf Lager, die Kunden regelmäßig abnehmen, so Martin Gries, Leiter Supply-Chain-Management bei Brüggen. Bei anderen Produkten sei die Situation schwierig. "Es gibt Artikel, die bestellen Kunden nur mit zehn Tagen Vorlaufzeit", erklärt Gries. Für eine Fertigung nur auf Bestellung sei das mehr als knapp. Wenn entsprechende Geschäftsdaten genauer erfasst und analysiert werden, könnte in so einem Fall der Vertrieb versuchen, Kunden von einer regelmäßigen Abnahme oder größeren, für die Produktion gangbaren Vorlaufzeiten zu überzeugen.

Auch in der Produktion selbst ortet Gries Potenzial, den Betrieb durch BI zu optimieren. So sei die Möglichkeit, mittels Maschinenlernen optimale Einstellungen für Anlagen zu finden und dabei womöglich auch aktuelle Gegebenheiten in Betracht zu ziehen, zu berücksichtigen. Denn Brüggen verarbeitet Naturprodukte, die nicht immer exakt gleich sind. Denkbar wäre Gries zufolge beispielsweise, dafür zu sorgen, dass bei Maiskörnern Größenunterschiede in die Verarbeitungstemperatur einfließen, um stets möglichst nahe am gewünschten Standard liegende Endprodukte zu erhalten.

Das richtige eine Prozent
Oft gibt es vor allem organisatorische Hürden für eine effiziente BI, meint Robin Werner, Account Executive bei Cloudera. "Es geht darum, Datensilos in Unternehmen aufzubrechen und Synergien zu schaffen." Denn derzeit werde Schätzungen zufolge nur ein Prozent der Daten tatsächlich genutzt. Allerdings sei es angesichts immer größer werdender Datenberge nicht unbedingt machbar oder sinnvoll, einen wachsenden Anteil der Daten für Mitarbeiter aufzubereiten und genauer auszuwerten.

"Es kommt darauf an, relevante Daten herauszufiltern", weiß Herkommer. Denn solange bei einem Prozess beispielsweise in der Produktion alle Daten im Normalbereich seien, bräuchten Mitarbeiter in der Regel auch keine Details. Die Information, dass alles passe, reicht, der Datenwulst könne davon abgesehen meist ohne große BI-Analyse in ein Archiv wandern. Falls es jedoch zu Abweichungen komme, könnten eine frühzeitige Warnung und Detailanalyse gröbere Probleme und damit Produktionsausfälle vermeiden. Es ist laut den Experten also entscheidend, den eigenen Mitarbeitern wirklich die richtigen, wichtigen Informationen bereitzustellen.

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