16. Dezember 2016

Big Data Analytics – So profitiert Ihr Business vom Netflix-Modell

Unternehmen sollten nicht blind sein vor der Tatsache, dass an jeder Ecke im eigenen Haus Daten entstehen. Wie traditionelle Geschäftsmodelle, etwa aus der Produktion, das neue Datenpotenzial ausschöpfen können, erfahren Sie hier und im zugehörigen Whitepaper. Kurz: Von Digitalplayern wie Netflix können auch deutsche, traditioneller aufgestellte Häuser lernen. Neue Ansätze im Big Data Umfeld machen´s möglich.


 Dieser Fachbeitrag richtet sich an:

  • CIOs, die in der Digitalisierung Chancen für ihr Unternehmen sehen
  • IT-Verantwortliche, die bessere Einsicht in ihre Daten erhalten möchten
  • CEOs von Unternehmen, die Big Data für sich nutzen wollen, ohne eigene Ressourcen anzusetzen

Daten sind das neue Öl. Die Wahrheit in diesem geflügelten Wort wird jedem klar, der sich mit den Möglichkeiten der Big Data Analyse auseinandersetzt. Zusammen mit den Trendthemen Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 hebt die Digitalisierung die Einsatzmöglichkeiten von Daten in eine neue Dimension.

Clever genutzt, können digitale Informationen heute bereits völlig neue Geschäftsfelder aufzeigen und auch dazu beitragen, bestehende Produkte und Kundenservices zu verbessern. Der Handlungsdruck steigt für Produktionsunternehmen, denn der Wettbewerb schläft nicht. Dafür steht der Begriff Industrie 4.0 – die vierte industrielle Revolution kommt.

Netflix machts vor

Human Hand Holding The New Apple Tv Siri Remote

Netflix gehört zu den Pionieren von Big Data. (Bildquelle: Evernine via iStock)

Unternehmen wie Netflix zeigen seit längerem eindrucksvoll, wie sich Daten in konkrete Produkte gießen lassen. Der Entertainment-Dienstanbieter ist bestens mit den Interessen seiner Kunden vertraut – und das bei bald 100 Millionen Nutzer weltweit.

Erstaunlich ist, dass jedem Abonnenten in Echtzeit stets eine komplett auf ihn zugeschnittene Auswahl an Filmen und Serien angeboten wird. Die Nutzer wissen das zu schätzen, das zeigt die große Zahl der neuen und Folge-Abos – und Netflix lässt so die klassischen Fernsehsender alt aussehen. Der Clou dabei ist: Ohne Big Data Analytics wäre ein solches Geschäftsmodell überhaupt nicht denkbar.

Interessanterweise kann man die “Netflix Story“ vielfach auch direkt auf Industrie-Betriebe übertragen. Hier sind die Maschinen – um am Beispiel zu bleiben – die „Netflix-Abonnenten“, die die Daten liefern. Mit Unterstützung moderner Informationstechnologie lassen sich über die Cloud alle Produktionsdaten auslesen und so zielgenaue Prognosen zu Ertragsschwankungen in der Fertigung bestimmen. Und nicht nur das: Moderne Dienste liefern auch gleich konkrete Handlungsanweisungen.


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Ohne Analyse ist Big Data nutzlos

„Die intelligente Auswertung der Daten kann Organisationen wichtige Informationen liefern. Unternehmen gewinnen zum Beispiel neue Erkenntnisse über Marktentwicklungen und Kundenbedürfnisse. Es ist offensichtlich, dass solche Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen, die aus der Vielzahl der Daten geschäftsrelevante Informationen filtern können. Das ist das Feld von Big Data Analytics,“ stellt Prof. Dieter Kempf, der Präsident des Branchenhauptverbandes Bitkom, dem Leitfaden zu Big-Data-Technologien voran.

Bild: Evernine / Lenz Noelkel

Moderne Rechenzentren garantieren Vernetzung, Sicherheit, Skalierbarkeit und Ausfallschutz

Damit Unternehmen die Vorteile der Digitalisierung für sich nutzbar machen können, müssen sie zahlreiche Hürden überwinden. Besonders große Herausforderungen sind dabei die Bereiche Vernetzung, Sicherheit, Skalierbarkeit und Ausfallschutz, Standortzusammenführung und Verarbeitung sowie die Handlungsanalyse.

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Genau hier setzen die Produkte moderner – allen voran deutscher – Player an. Aufstrebender Stern am Himmel ist das badische Unternehmen fluidOps, Spezialist für Industrial Big Data Analytics. Da sich das Netflix-Modell nicht immer und komplett 1:1 übertragen lässt, gilt es, den Markt und seine speziellen Anforderungen an Datenschutz genauestens zu verstehen.

Hierfür hat fluidOps die Smart Data Plattform „Information Workbench“ entwickelt. Diese erlaubt es, die in verschiedenen internen und externen Silos verteilten Daten zentral zusammenzuführen und mit Intelligenz anzureichern. Semantisch und visuell aufbereitet, werden die so gewonnenen Smart Data für Industrieunternehmen wesentlich leichter zugänglich und auswertbar.

Volle Übersicht dank Information Workbench

Die Kunst von Big Data Analytics liegt schließlich nicht im Sammeln der Daten, sondern in der Analyse und darin, die richtigen Schlüsse zu ziehen, um dem Management Entscheidungsprozesse zu vereinfachen. Die Smart Data Platform Information Workbench führt Daten aus nahezu allen Quellen zusammen, bereitet sie auf und stellt sie für die Nutzung bereit.

Das Walldorfer Softwareunternehmen fluidOps steht den Unternehmenskunden dabei in allen Prozessphasen zur Seite. Das schließt auch die Unterstützung bei der Aufstellung der nötigen IT- Ressourcen ein. Im Folgenden sind die vier Phasen beschrieben, wie Unternehmen mit fluidOps und Information Workbench zum gewünschten Ziel kommen.


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In vier Phasen zu Smart Data und Anwendung des Wissens:

Phase 1 – Bestandsaufnahme und Bewertung: Am Anfang steht die Erstellung eines Datenkatalogs. Dieser gibt eine Übersicht aller verfügbaren Daten und Datenquellen. Nach Abschluss dieser Phase sind Kunden in der Lage, alle relevanten Informationen und das Potenzial der Daten besser abzuschätzen.

Phase 2 – Integration: Unabhängig davon, woher die Daten stammen, ob aus öffentlichen Quellen oder internen Silos, dient die zweite Phase dazu, sie zusammenzuführen oder zu integrieren. Die Daten werden dabei bereinigt und auf ein einheitliches semantisches Format gebracht. Anschließend sind sie bereit für die weitere Betrachtung.

Phase 3 – Analyse: Ab jetzt wird es richtig spannend. In der dritten Phase beginnt die eigentliche Datenanalyse. Information Workbench erstellt mit vielseitigen Visualisierungsfunktionen aussagekräftige Berichte und übersichtliche, verständliche Dashboards (Übersichten). In diesem Schritt schafft Information Workbench verwertbares Wissen aus den gesammelten Daten.

Phase 4 – Wissen anwenden: Das neue Wissen fließt direkt in die Entscheidungsprozesse des Unternehmens ein. Damit lassen sich auch Prozesse automatisieren und neue Geschäftsfelder aufzeigen. Ein ROI ist innerhalb kurzer Zeit sichtbar – Unternehmenskunden wollen so auf Information Workbench bald nicht mehr verzichten.

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Analysieren Sie große Datenmengen mit Information Workbench (Bildquelle: Evernine via iStock)

Sollen die klassischen Daten mit denen aus dem Bereich Internet of Things (IoT) gefüllt werden, empfiehlt es sich, Information Workbench durch IoT-Manager zu erweitern. Diese Lösung ist auf Daten von Sensoren, Geräten und anderen IoT-Produkten spezialisiert. Gerade im Bereich Predictive Maintenance, sprich dem frühzeitigen Erkennen von potenziellen Fehlerquellen, kann ein IoT-Manager glänzen.

Dank des flexiblen Aufbaus schlägt das System den Spagat zwischen individuellen Anforderungen und dem Einsatz von Standardfunktionen. Beides ist notwendig, um im Alltag erfolgreich zu sein. Die Experten von fluidOps sehen trotz vieler Unterschiede immer wieder Gemeinsamkeiten in Projekten, besonders beim Einsatz von IoT-Systemen.

Entsprechendes Lob kommt von den Analysten der Experton Group: „fluidOps verfolgt unter anderem den Ansatz der semantischen IT und hat sich damit eine sehr gute Bewertung unter den Neueinsteigern sichern können“, heißt es in der aktuellen Studie zum Thema Industrie 4.0 und IoT, in der fluidOps zum „Rising Star“ gekürt wurde.


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Quelle Titelbild: fluidOps

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