Big Data. Bessere Prognosen und schnellere Entscheidungen.

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1 Big Data. Bessere Progose ud schellere Etscheiduge. Mit Big Data treffe Sie Etscheiduge auf eier große Datebasis. Die Aalyse vo große Datemege, de Big Data, ist derzeit i aller Mude. Sie liefert de Uterehme die Möglichkeit, schellere ud bessere Etscheiduge zu treffe. Allerdigs sid mit der Erfassug, der Speicherug ud auch dem Auswertugsprozess der Date eiige Herausforderuge verbude. So bedarf es eier sichere Ablage der Date wie auch eier IT-Sicherheit par excellece. Der Quick Guide Big Data thematisiert das für Uterehme relevate ud zukuftsweisede Thema. Sechs Experte berichte vom Umgag mit de Datemasse ud de Möglichkeite, die mit der Aalyse der Big Data verbude sid. Ihr Asprechparter. ralf Korad Offerig Maager BI & Big Data Facebook: Iteret: Ihalt: Massedate i Erfolge umwadel Wie die Dateexplosio erfolgreich geutzt werde ka. Big Data: die richtige Schlüsse ziehe Frak Niema, Pricipal Aalyst bei Pierre Audoi Cosultats (PAC) Warum klassische Tools ud Techike icht ausreiche. Big Busiess dak Big Data Heiko Hekes, Aalyst Maager bei TechCosult Wie Wisse greifbarer gemacht werde ka. Big Data statt Big Cofusio Holm Ladrock, Seior Advisor bei der Experto Group Wie Big Data de Qualitätsgrad erhöht. Kei Big Data ohe Cloud Computig Markus Vehlow, Parter bei PriceWaterhouseCoopers (PwC) Welche Rolle Cloud Computig spielt. Auf Kopfdruck bessere Progose ud schellere Etscheiduge Hage Rickma, Geschäftsführer ud Director Sales bei T-Systems Wie die Zukuft vo Big Data aussieht.

2 Massedate i Erfolge umwadel. Gigatische 12 Terabyte, die täglich durch Twitter Feeds etstehe, füf Millioe globale Aktie- Trades pro Sekude ud immer mehr Videos, Bilder ud adere ustrukturierte Date. Diese Fakte spreche eie klare Sprache der Tred Big Data immt Gestalt a. Es gilt dabei aber icht ur, diese Masse i de Griff zu bekomme, soder auch dere Geschwidigkeit ud Vielfalt. Beherrsche Uterehme diese drei Faktore, ist die itere aalytische Expertise vo etscheideder Bedeutug, um die richtige Kezahle zu fide, also Muster, Bedeutuge ud Zusammehäge zu erkee. Die gute Nachricht: Es gibt bereits Uterehme, die de Big-Data-Code erfolgreich etschlüsselt habe. Die die Dateexplosio i de Griff bekomme habe wie etwa Macy s. Mit fast 30 Milliarde Dollar Umsatz ud eiem Netz vo 800 Stadorte gilt Macy s als größter Warehausbetreiber der USA. Deoch schafft es das Mitarbeiter starke Uterehme, i och icht eimal zwei Stude eie tägliche Preisfidugsaalyse über seie Artikel laufe zu lasse. Das ist umso erstaulicher, da Macy s auch ierhalb des Uterehmes eie hohe Preisvolatilität hat. Heißt: We zwische New York ud Los Ageles ei Wettbewerber i der Umgebug seie Preise aggressiv ach ute setzt, zieht Macy s ach. Ist kei Marktbegleiter vorhade, bleibe die Preise uverädert. Derart ergebe sich über das gesamte Sortimet ud alle Stadorte rud 270 Millioe Preispukte. Dass diese Preisaalyse i Rekordtempo i Zeite vor Big Data Aalytics udekbar möglich ist, verdakt Macy s CIO Larry Lewark der Umtellug seier vorhadee Ifrastruktur auf eie Cloud-bereitgestellte Softwarelösug vo SAS ud dem Eisatz vo I-Memory-Techologie. Damit ka Macy s seie Preise jetzt sogar im Tagesverlauf mehrfach apasse, um besser auf de lokale Wettbewerb reagiere zu köe Marktparameter, etwa Preise, Friste, Fälligkeite. Die Berechug des Gesamtrisikos setzt circa 8,8 Milliarde eizele hochkomplexe Value-at-Risk-Berechuge voraus. Um daraus ides Marktauswirkuge auf das Gesamtrisiko der Bak zu utersuche, brauchte die IT ulägst och bis zu 18 Stude. Eie zeitahe Reaktio auf eu eitretede Marktrisike war damit umöglich. Dak Big-Data-Aalyse geligt es de Spezialiste der UOB u, die Risikoberechug auf weige Miute abzukürze. Ud sich schell äderde Parameter quasi i Echtzeit i die aufwedige Aalytics eizubeziehe. Wurde die Risikoaalyse bisher teilweise als lästige Pflichtübug auf Dräge der Aufsichtsbehörde wahrgeomme, utzt UOB das Istrumet heute im operative Geschäft, um Hadelsstrategie im Voraus zu prüfe ud zu erwartede Kosequeze euer Marktereigisse i ihrer Wirkug scheller eischätze zu köe. Bak beherrscht das Risiko Eie High-Performace-Aalyselösug vo SAS, gepaart mit I-Memory- Techologie, ist ebefalls das Big-Data-Erfolgskozept der Uited Overseas Bak (UOB) i Sigapur. Hier trug die geschickte Aalyse großer Datemege maßgeblich dazu bei, dass der Aktiekurs der UOB i de vergagee Jahre um 45 Prozet zulegte. De das große Fiazistitut i Südostasie beherrscht meisterlich sei Riskmaagemet. Im Detail: Bei der UOB verteile sich die Risike auf verschiedee Fiazistrumete ud werde bestimmt über Quelle: 2

3 Big Data: die richtige Schlüsse ziehe PAC-Aalyst Frak Niema über die Voraussetzuge erfolgreicher Big-Data-Aalyse. Herr Niema, das Iteret ud die Cloud mache Big Data Aalytics techisch erst möglich. Aber was sid die wesetliche Treiber des Treds? Big Data ist kei Hypethema, das eie Markt herbeiredet. Vielmehr sollte Uterehme erkee, dass es diese Bedarf objektiv gibt. De immer mehr Prozesse werde digital gesteuert. Zugleich erzeuge Applikatioe Date, die wir icht ur aufbewahre, soder auswerte müsse. Ud jetzt komme och wesetlich mehr Date aus Quelle hizu, die Uterehme bisher gar icht i der Betrachtug hatte die Social-Media-Ihalte zum Beispiel. Etwa um daraus die richtige Schlüsse zu ziehe ud schellere Busiessetscheiduge zu treffe für eie gegebeefalls adere Umgag mit Kude, Produkte, aber auch Prozesse, zum Beispiel im Kudeservice. Warum reiche die klassische Tools ud Techike vo Busiess Itelligece dafür icht aus? Es geht icht ur darum, vorhadee Aalysesysteme auf die eue Date loszulasse. Soder darum, diese Date zu itegriere, bereitzustelle ud so aufzubereite, dass ma sie aalysiere ka. Das ist mituter bei Social-Media-Ihalte icht eifach, de sie sid icht so schö strukturiert wie Date aus eier Datebak. Hier komme auf die Bereiche Datemaagemet ud -itegratio och eiige Herausforderuge zu. Heißt: Nebe der schiere Mege euer Date erfordert die Vielfalt ihrer Formate ud Kaäle auch eue Systeme, eue Kozepte ud eie Umorgaisatio. Frak Niema Pricipal Aalyst bei Pierre Audoi Cosultats (PAC) Was köe IT-Diestleister zur Verstädigug beitrage? Sie köe diese Brücke icht schließe, aber sie köe de Dialog zwische ITud Fachabteiluge moderiere. Da wäre für Uterehme scho viel gewoe. I der Praxis gehe Diestleister dafür aber icht mit eier Box vo Lösuge is Uterehme ud stelle beispielsweise eie eue Server auf. Soder sie biete zum Beispiel Workshops a, um die ötige Verstädigug für die Chace ud Herausforderuge vo Big Data herbeizuführe. Umorgaisatio : Das sigalisiert, dass es icht allei Techik ist, soder dass ma dahiter auch Mesche braucht. Iwieweit geht es auch um die Fähigkeit der IT, die Sprache der Fachbereiche zu verstehe ud zu spreche? Exakt darum geht es die techische Expertise mit der fachliche Prozessexpertise zu verzahe. Eie alte Diskussio, die aber durch Big Data Aalytics massiv a Bedeutug gewit. Fachbereiche stelle heute scho hohe Asprüche a die Dateaalyse; durch Big Data werde diese weiter steige. Mituter fällt es Fachbereiche schwer, ihre Bedarf a Fuktioe ud Services i der Form zu artikuliere, dass es die IT versteht. Umgekehrt ist es aber geauso. Quelle: 3

4 Big Busiess dak Big Data Wo geau für welche Brache der Mehrwert vo Big Data liegt, weiß TechCosult Aalyst Maager Heiko Hekes. Herr Hekes, bei Kosumgüterhersteller oder dem Fiazwese ist die Aalyse großer Datemege bereits etabliert. Gibt es aus Ihrer Sicht weitere Brache, die bei Big-Data-Aalyse jetzt achziehe müsse? Prizipiell ist jeder Sektor mit hohem Dateaufkomme gefordert ud das wird scho bald fast alle Uterehme betreffe. Weitere Brache mit stetig steigede Aforderuge bezüglich der itelligete Auswertug massiver Dateberge sid Versicheruge ud küftig auch verstärkt das Segmet des Hadels. De i egem Zusammehag mit uterehmerischem Big Data steht das expoetiell steigede Datewachstum der heutige Gesellschaft. Big Data bedeutet Wisse greifbarer zu mache ud hilft, uterehmerische Plaugsgrad massiv zu verbesser ud sich somit moetär kurzfristig messbare Wettbewerbsvorteile zu verschaffe. Köe Sie ei Beispiel gebe? Klar, beispielsweise die Brache der Versorger, Stichwort Smart Meterig. Eergieuterehme bekomme eie wesetlich geauere Blick auf geforderte Lastspitze ud Nutzertype. Sie köe derart ihre Agebotspakete wesetlich zielgruppespezifischer abiete, de mometa muss die Brache alle Nutzer über eie Kamm schere. Darüber lasse sich durch selbsttätig kommuizierede Smart Meter Prozesskoste eispare, da kei mauelles Ablese mehr stattfide muss. Ud der Nutzer bekommt mehr Trasparez ud Eergieeffiziez durch jederzeit aktuelle Date. Immer mehr kokrete Forderuge erreiche de CIO ja auch aus seie Fachabteiluge, warum? Weil sich somit grudlegede Aforderuge des Maagemets löse lasse: Das Marketig bekommt fudiertes Wisse über Wüsche ud Aforderuge der jeweilige Zielgruppe. Der Eikauf ka dak Echtzeitaalyse etwa die Reaktiosgeschwidigkeit auf Rohstoffaforderuge ud -schwakuge verbesser. I Hadelsuterehme hat dieser Bereich eie besoders hohe Eifluss auf die Marge. Bereits etablierte Modelle auf Basis eier I-Memory-Datebak auf beispielsweise SAP HANA TM helfe Eikäufer, hier bereits die Beschaffugsprozesse zu optimiere. Im Vertrieb ist ma higege i der Lage, de Marktagag über aktuelle de Geschäftsmodelle etsprechede Nutzugstypologie zu optimiere. Das ist die Theorie i der Praxis gilt es aber, och eiige Hürde aus dem Weg zu räume, so dass Uterehme diese Mehrwert auch tatsächlich ausschöpfe köe. Die persöliche Kompoete spielt ach wie vor och eie etscheidede Rolle für de Geschäftserfolg gerade im Eikauf. Heiko Hekes Aalyst Maager bei TechCosult letzte Jahre viele Dateberge durch BI-Tools agesammelt ud vo iemadem sivoll i Verbesseruge umgewadelt. Schuld dara ist zusätzlich der eorme Astieg mobiler Edgeräte, auf dee zuehmed produktiv gearbeitet wird. Diese sid aber oft kaum bis gar icht i die Prozess- ud Iformatioskette eigebettet. Hier fehle häufig och Erfahrugswerte beziehugsweise Best Practices. Lösuge gibt es izwische am Markt. Agesichts der Schelllebigkeit beziehugsweise Verselbststädigug der Aweder i Kombiatio mit Techik ist das für Uterehme i aller Regel allei schwer auf die Beie zu stelle es fehlt die führede Had i Theme wie Sicherheit & Compliace vs. CoIT bzw. ByoX. Wer wird diese Hürde als Erstes aus dem Weg räume köe? Am eheste werde sich IT-affie Uterehme diese Vorteile zu Nutze mache köe. Sie habe die Fähigkeit, Geschäftsprozesse i IT-ahe Prozesse trasferiere zu köe. Somit köe sie sich auch scheller Wettbewerbsvorteile zu eige mache. Dieser Tred ist aber geerell icht mehr aufzuhalte: Somit wird aus Big Data immer häufiger Big Busiess, idem sich Uterehme über durchdachte ud schelle Dateaalyse erhebliche Wettbewerbsvorteile sicher köe. Nicht zu vergesse ist aber dafür eie flexible, skalierbare Bereitstellug: Erst Cloud Computig, zumeist i Verbidug mit eier servicebasierte Architektur, schafft die Grudlage für die dafür zwiged otwedige kollaborative Uterehmesprozesse. Iwiefer? Neue Big-Data-Tools kämpfe derzeit och mit eier extreme Zuahme a Date, die kaum gebüdelt ud häufig ohe defiierte Prozesse produziert ud abgelegt werde. Es wurde gerade i de Quelle: 4

5 Big Data statt Big Cofusio Wie Wetterdate Fußballspiele ud Supermärkte verbide ud Twitter-Posts die Lieferkette vo Süßwarehersteller beeiflusse Holm Ladrock, Seior Advisor vo Experto, über Big-Data- Szearie ud lagfristig-orietiertes Deke. Herr Ladrock, Experto, hat kürzlich utersucht, wie Uterehme zu eier sivolle Big-Data-Strategie fide. Was ist Ihre wichtigste Erketis? Das lässt sich am beste damit beatworte, dass Big Data im Kotext großer Uterehme ei komplex e- res Szeario beötigt. Es ist, salopp formuliert, ebe icht damit geta, i eue Appliaces oder Storage-Systeme zu ivestiere, um lediglich das vorhadee Data Warehouse zu beschleuige. Das ist och keie Strategie. Vielmehr ist es wichtig, mithilfe dieser starke Techologie Szearie zu etwerfe, die es vorher och icht gegebe hat. Das heißt, die Betriebswirtschaft etwa mit geografische Date zu verküpfe. Also i eue Wege deke. Hier betrete wir das eigetliche Big- Data-Feld alles adere sid tradierte Busiess-Itelligece-Szearie. Wo fidet dieses echte Big Data i der Praxis heute scho statt? Bei de große Lebesmittelfilialiste. Dort wird die Belieferug der Märkte mit adere Iformatioe wie Wetterdate oder dem Spielpla der Fußball-Budesliga verküpft: Wird es am Wocheede heiß, müsse die Filiale ausreiched Bier ud Grillwürstche bevorrate. Das ist Busiess Itelligece i der Warewirtschaft. Was aber, we die Märkte ach eiem schöe Fußball-Wocheede überrasched auf de Bestäde sitze bleibe? Eie iteressate Fragestellug, die durch die Aalyse aller verfügbare Date beatwortet werde köte ud womit ei belastbarer Forecast möglich wird. Iwiefer? Stichwort: Predictive Aalytics. Ei Lebesmittelhersteller aalysiert mit Mitarbeiter soziale Netze ach egative Äußeruge über die Produkte. Das hilft dem Uterehme, mögliche Mägel zu erkee ud frühzeitig zu reagiere. Big-Data-Aalyse köte Holm Ladrock Seior Advisor bei der Experto Group diese Aufgabe automatisiere, idem sie Millioe vo Datesätze aus viele Social Networks auswerte. Das verschafft dem Uterehme Wettbewerbsvorteile heute ud i Zukuft. Wichtig ist dabei, dass Verfahre, die sich auf Date aus Social Media stütze, immer mit aoymisierte Date arbeite. Es ist ja auch icht wichtig, wer geau etwas über ei Produkt sagt, soder ob es zum Beispiel regioale Häufuge gibt. Wie erreiche Uterehme eie solche Qualitätsgrad i ihrer Big- Data-Aalyse? Neue Verfahre wie Hadoop sid wichtig. Sie helfe, strukturierte, semistrukturierte ud ustrukturierte Date für die Aalyse aufzubereite. Um die für Big Data erforderliche Komplexität abzubilde, sid außerdem eue Algorithme erforderlich ud auch Mesche, die eue Frage stelle. Wie köe Provider Uterehme dabei uterstütze, diese Fähigkeite auszubilde? Idem sie Big-Data-Szearie etwickel. Das müsse Lösuge sei, die auch de Fachabteiluge passgeaue Vorteile biete, also auf ihr Tagesgeschäft zugeschitte sid. Das vo mir bereits erwähte Beispiel aus dem Lebesmitteleizelhadel ist sicher icht für die produzierede Idustrie geeiget. Ud die Uterehme müsse ebeso Dateaalyste ausbilde, die solche Prozesse vo der Theorie her i die Praxis umsetze köe. Das Verfahre muss also gazheitlich gesehe werde ud vor allem icht kurzfristig. Warum? Führt Kurzfristigkeit gerade i diesem schelle Umfeld icht auch zu Erfolge? Big Data wird us mit Sicherheit die kommede 10 bis 15 Jahre weiter itesiv beschäftige. Das ist kei kurzfristiger Tred ud sollte daher sauber aufgesetzt sei. Letztlich brigt Big Data disruptiv dejeige Uterehme, die es versiert eisetze köe, deutliche Vorteile auf dem Markt. Ei Baustei für solche Szearie köte auch dyamische Cloud-Computig-Ifrastrukture sei, mit dee sich Big-Data-Aalyse als Service liefer lasse. Solche Dieste köte zum Beispiel das Scae vo Date aus verschiedee Quelle ach bestimmte sematische Eiheite oder Schlüsselwörter sei. Quelle: 5

6 Kei Big Data ohe Cloud Computig Für erfolgreiche Big-Data-Aalyse müsse Date gesammelt, gespeichert, bereiigt, aalysiert ud visualisiert werde aber icht ur das. De Auswertuge vo persoebezogee Date etwa aus soziale Netzwerke köe zu eier Verletzug vo Compliace-Vorgabe ud -Gesetze führe. Wie Uterehme dies vermeide ud welche Rolle Cloud Computig dabei spielt, weiß Markus Vehlow, Parter der Wirtschaftsprüfugsgesellschaft PwC. Herr Vehlow, viele Uterehme begie derzeit auf Big Data im Schulterschluss mit Cloud Computig zu setze: Was ädert sich dadurch hisichtlich Compliace ud Dateschutz? Grudsätzlich gelte dieselbe rechtliche Rahmebediguge ur die Existez eies eue IT-Treds führt icht dazu, dass sich Gesetze äder. Das gilt im Übrige für Big Data ud Cloud Computig. Uzulässig wird es da, we eie regelrechte Sammelwut etsteht, auch persoebezogee Date agehäuft werde ud diese sich auf atürliche Persoe zurückführe lasse. Da müsse Mechaisme greife, die eierseits zwar de uterehmerische Nutze vo Big Data sicherstelle, aber aderseits auch dem Dateschutz geüge. Sie meie auch auf techologischer Seite? Techisch gesehe ka ma solche Date aoymisiere oder pseudoymisiere. I der Praxis stelle wir aber immer wieder fest, dass erst adere orgaisatorische Mechaisme greife müsse, damit diese Vorgehesweise Erfolg habe. Welcher Art? Mittels Dateklassifizierug. Hier köe besoders hochregulierte Brache wie die Fiazidustrie oder Gesudheitswese ud Pharma Vorbild sei: Dort werde vielfach aufgrud besteheder Regularie regelmäßige Bestadsaufahme ud Risikoaalyse für die Date gemacht, ggfl. auch i ei Risikoregister überführt. Im Ergebis ka da herauskomme: Klasse 1 bis 2, etwa ukritische Date, köe durchaus i eie Public Cloud verschobe werde, Klasse 3 ud 4, wie persoebezogee Date oder uterehmeskritische, müsse auf jede Fall iter gespeichert, verschlüsselt oder aoymisiert werde. Leider ist ei solch hoher Reifegrad der Orgaisatio icht i jedem Uterehme vorhade, das auf Big Data ud die Cloud setzt. Markus Vehlow Parter bei PriceWaterhouseCoopers (PwC) Uterehme de kudespezifische Wüsche apasse. Beispielsweise was Lieferzeit, Rücksedug, Produktauswahl ud letztlich auch Azahl der Kaäle betrifft, aus dee der Kude auswähle ka. Hier liefert Big-Data-Aalyse, z. B. auf der Basis vo Social-Media-Date, eie wertvolle Etscheidugsgrudlage. Es muss also immer ei Ziel ud eie Zweck für diese Aalyse gebe. Die Date ur zu habe, ist och kei Mehrwert. Sie erwähe immer wieder die Cloud. Iwieweit ka Cloud Computig de richtige Umgag mit Big Data beschleuige? Nicht ur beschleuige: Die Cloud ist der Möglichmacher vo Big Data, der techologische Eabler. Big Data ist oft icht wirtschaftlich ohe eie dyamische Cloud-Ifrastruktur. Das wisse mittlerweile viele Uterehme, die darüber hiaus auch verstade habe, welche Bedeutug die IT für ihr Geschäft hat. Iformatio ist heute ei bedeutedes Betriebskapital, das Wettbewerbsvorteile erwirtschaftet. Ud sowohl Cloud Computig als auch Big Data sid hierfür esseziell. We aber der adäquate Umgag mit große Datemege eie solche Aufwad erforderlich macht: Stehe da Aufwad ud Ertrag och im Verhältis zueiader? Wie gesagt, der ordugsgemäße Umgag mit Date ist keie eue Diszipli, die durch Big Data oder Cloud Computig ausgelöst wurde. Daher sollte sich die Aufwäde eigetlich i Greze halte. Es ist auf jede Fall icht ausreiched, eifach eie zeitgemäße techische Ifrastruktur vorzuhalte, um sämtliche Date jederzeit blitzschell zur Verfügug zu habe, um sie beispielsweise für zeitlich begrezte Marketigkampage utze zu köe. I-Memory-Computig ist hier esseziell, um diese große Datemege och erfolgreich aggregiere zu köe. Fakt ist aber auch, das hat eie PwC-Studie ergebe, dass etwa im Hadel eie optimale Kudezufriedeheit ur da gegebe ist, we sich die Quelle: 6

7 Auf Kopfdruck bessere Progose ud schellere Etscheiduge We Autos ihre Diagosedate automatisch a die Werkstatt sede, die Fehlererkeug optimiere, ihre Lebeszyklus verläger ud letztlich auch für mehr Kudezufriedeheit sorge da steckt dahiter eie ausgeklügelte Big-Data-Strategie. T-Systems Geschäftsführer Hage Rickma über die Chace für Uterehme. Uterehme produziere bereits seit Jahre permaet Date ud werte diese aus. Was ist also das Neue a Big Data? Die Datemege ist ur ei Aspekt, wegleich ei gewaltiger, der ausahmslos sämtliche Brache betrifft. Ich gebe Ihe ei Beispiel: Allei bei eiem große bayrische Autohersteller rechet ma mit umehr 30 Gigabyte a täglich geerierte Date. Ud aufgrud der immer stärker veretzte Fahrzeuge gehe die Autobauer bereits für das Jahr 2017 vo täglich eiem Petabyte Date aus. Für Uterehme ebeso etscheided ist aber die eorme Vielfalt der Date: vo strukturierte Firmedate über ustrukturierte Date aus de soziale Netzwerke, Simulatioe oder vo Sesore. Neu sid aber auch die Möglichkeite, diese Date zu aalysiere ud auszuwerte. Dies führt zu bessere Progose ud schellere Etscheiduge, zu zielgerichteter etwickelte Produkte ud zu besserem Service. Dafür brauche Sie allerdigs ei komplettes Big-Data-Ökosystem, bestehed aus leistugsfähige Speicher, eier dyamische Cloud-Ifrastruktur ud beispielsweise I-Memory-Techologie, die da die Big-Data-Aalyse-Prozesse auf Spitzeleistuge brige. Äder diese Etwickluge auch die kokrete Chace für Uterehme? Absolut, ei gewerbliches Immobilie-Uterehme i Japa aalysiert bereits die Aufzugsdate vo Gebäude i Echtzeit. Das ist ei wahrer Dateschatz: Sie melde, wie oft welche Stockwerke agefahre werde. Daraus lasse sich Rückschlüsse ziehe, wa welche Büros oder Shops selteer als früher agefahre werde. Aus dem Tredmuster weiß das Uterehme: Bei eiem Rückgag vo 60 bis 70 Prozet gegeüber de vergagee Moate ist eie Küdigug i dem ächste halbe Jahr zu erwarte. Der Vermieter ka also bereits frühzeitig potezielle Nachmieter suche, um Leerstäde zu vermeide ud das ebe, ohe eie kokrete Küdigug vorliege zu habe. Solche Lösuge sid clever, keie Frage. Lasse sie sich de ohe weiteres auf alle Brache übertrage? Fakt ist: Big-Data-Aalyse ist och ei Blue Ocea -Thema, das heißt, die gesamte Idustrie steht och weitgehed am Afag, ud es gilt, och eie große Mege a gemeisamer Forschugsarbeit zu erledige, im Schulterschluss zwische Awederuterehme ud us auf Abieterseite. Hage Rickma Geschäftsführer ud Director Sales bei T-Systems Trotz dieses frühe Stadiums: Beispielsweise i der Automobilidustrie verfügt T-Systems ja scho bereits über vielfältige Lösugsasätze? I der Tat. Die Behebug eies Problems beim erste Werkstattkotakt ihrer Kude ist für die Autohersteller wettbewerbsrelevat. Doch wie lässt sich die Ursache eies Defekts eigreze? Welche Werkstätte habe mit welchem Modell ähliche Erfahruge gemacht? Ud zu welcher Lösug sid sie gekomme? Frage, die mit der kovetioelle Auswertugsmöglichkeit vo Diagosedate, wie sie Autowerkstätte weltweit täglich millioefach erhebe, oft icht beatwortet werde köe. Hier leistet Big Data eie immese Beitrag, hier kommuiziert das Fahrzeug proaktiv mit der Werkstatt ud löst das Problem mituter, bevor es auftritt. Wir realisiere hier bereits i aher Zukuft Olie- Direktverbiduge zwische Hersteller ud Werkstätte, etabliere somit eie frühzeitige Fehlererkeug ud sorge für hohe Kudezufriedeheit. Es lasse sich Koste durch die Vermeidug vo Rückrufaktioe eispare, ud der Hersteller bekommt eie besser plabare Produktlebesdauer. Für diese Wi-Wi-Situatio vo Hersteller, Werkstatt ud Edkude sorge wir durch die Bereitstellug eier Cloud-Ifrastruktur ud leistugsfähiger Big-Data-Aalyse. Das heißt, die Zukuft vo Big Data liegt im produktive Miteiader vo IT ud Awederuterehme? Ausschließlich. Wir wolle Big Data gemeisam mit usere Kude derart umsetze, dass sämtliche Risike miimiert werde ud der kokrete Nutze betot wird. Das gilt beispielsweise auch für die rechtliche Seite. Dateschutz ist keieswegs ei Argumet, das kategorisch gege Big-Data-Projekte spricht oder gar ach deutschem Recht uzulässig wäre. Es ist aber wichtig, die rechtliche Zulässigkeit bereits bei der Etwicklug eier Big-Data- Awedug zu prüfe. Wir habe Experte, um diese Klippe sicher zu umschiffe. Das zeige wir auch auf der CeBIT uter aderem mit siebe Big-Data-Praxisfälle. Hier köe sich Iteressierte eie gute Eidruck verschaffe, was mit Big Data möglich ist ud wie ma etsprechede Ifrastrukture aufsetzt, die sicher ud zugleich leistugsfähig sid. Schließlich lade ich usere Kude ud Iteressete ebefalls ei, us auf der Bitkom-Tagug Mitte April zu besuche. Auch hier zeige wir aschaulich, wie Uterehme Big Data zielgerichtet utze köe. Quelle: 7

8 HERAUSGEBER T-Systems Iteratioal GmbH Hahstraße 43d Frakfurt am Mai Deutschlad Telefo: +49 (0) Iteret: Veratwortlich für de Ihalt: PR & OlieMarketig

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