Managementkompass. Big Data Analytics. : Trends First Mover im Vorteil : Think Tank Anti Financial Crime Management : Praxis OTTO, PAYD, dm drogerie

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1 Managementkompass Big Data Analytics : Trends First Mover im Vorteil : Think Tank Anti Financial Crime Management : Praxis OTTO, PAYD, dm drogerie

2 Inhalt Vorwort 3 Executive Summary _ Mehrwissen 4 Trends _ First Mover im Vorteil 6 Think Tank _ Und täglich grüßt die Datenflut 8 _ Hype oder disruptiv? 11 _ Anti Financial Crime Management 16 Werkzeuge _ Mit Big Data starten 13 Quercheck 14 Praxis _ OTTO: Automatisierte Entscheidungen 18 _ Revolution in der Kfz-Versicherung 20 _ dm-drogerie: Mitarbeiterplanung 22 Blickwechsel _ Rechtsfragen klären 23 Perspektiven 24 Glossar 26 Impressum Haftungsausschluss: Alle Angaben wurden sorgfältig recherchiert und zusammengestellt. Für die Richtigkeit und Vollständigkeit des Inhalts sowie für zwischenzeitliche Änderungen übernehmen Redaktion, Verlag und Herausgeber keine Gewähr. März 2014 Steria Mummert Consulting GmbH Hans-Henny-Jahnn-Weg 29, Hamburg F.A.Z.-Institut für Management-, Markt- und Medieninformationen GmbH, Frankenallee 68 72, Frankfurt am Main (zugleich auch Verlag; Geschäftsführung: Volker Sach) Alle Rechte vorbehalten, auch die der fotomechanischen Wiedergabe und der Speicherung in elektronischen Medien. Verantwortlicher Redakteur und Autor (wenn nicht anders genannt): Eric Czotscher Gestaltung und Satz: Christine Lambert Lektorat: Anna-Luise Knetsch Druck und Verarbeitung: Boschen Offsetdruck GmbH Alpenroder Straße 14, Frankfurt am Main Mit Ökofarben auf umweltfreundlichem Papier gedruckt. Diese Studie wurde klimaneutral hergestellt. Der CO 2 -Ausstoß wurde durch Klimaschutzprojekte kompensiert. ISBN:

3 Vorwort // // Big Data bedeutet für die meisten Unternehmen den Umgang mit wachsenden Datenbergen. Doch wertschöpfend wirken die Methoden und Werkzeuge von Big Data Analytics erst durch ihre Fähigkeit, Daten unterschiedlichster Art zu analysieren, zu aggregieren und miteinander zu verbinden, um Muster zu erkennen etwa im Verhalten der Kunden oder bei Risikofaktoren. Best Practices zeigen, dass mit Big Data tatsächlich eine neue Stufe der Datenanalyse erreichbar ist, die bisherige Anwendungen von Business Intelligence in den Schatten stellt. Dass damit auch Gefahren verbunden sind, zeigen die Enthüllungen rund um die NSA. Unternehmen, die ihr Datenpotential ausschöpfen wollen, sollten deshalb von Anfang an auf eine gute Data Governance achten. Dazu kann auch die Aufklärung der Kunden über den Vorteil der neuen Instrumente etwa bei der Produktgestaltung oder bei der Sicherheit gehören. << Die Chancen, die sich durch intelligente Verarbeitung sehr großer Datenmengen ergeben, sind immens. So steht das Verständnis von Zielgruppe vor einem Paradigmenwechsel: Mit Big Data können Unternehmen wie wir Kunden zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal das richtige Angebot machen unabhängig vom Umfeld oder von bisher gängigen Online-Targetingmethoden. Bernhard Brugger, CEO Central Europe, PAYBACK GmbH >> Der Managementkompass Big Data Analytics zeigt anhand von Best Practices, welche Möglichkeiten die neue Datenanalyse eröffnet. Doch das Feld ist jung, und Unternehmensentscheider sind gefragt, mit eigenen Ideen in den Ring zu steigen. Im Prinzip kann jede Branche und jede Unternehmensfunktion Big Data nutzen. Die Grenzen setzt die eigene Phantasie. Big Data Analytics wird zwar nicht überall zu neuen Erkenntnissen und neuen Geschäftsmodellen führen, doch die bisherigen Anwendungen zeigen, dass zumindest die Effizienz und Wirksamkeit bestehender Prozesse erhöht werden kann. In Zeiten austauschbarer Produkte und Dienstleistungen können datenbasierte Geschäftsprozesse den Unterschied machen. Um dabei die Kosten nicht aus den Augen zu verlieren, ist allerdings ein strukturiertes Vorgehen zu empfehlen. << Big Data ist längst in der logis tischen Praxis angekommen. Ein gutes Beispiel dafür ist unsere Lösung Resilience360 : Die Auswertung aggregierter Daten hilft dabei, Lieferketten zu verbessern und sie gegen Unterbrechungen zu schützen. Das sichert eine reibungslose Geschäftstätigkeit und verbessert die Kundenzufriedenheit. Dr. Markus Kückelhaus, Leiter Trend Research, DHL Customer Solutions & Innovation >> Die Bezugspunkte wertorientierter Unternehmensführung bilden sieben zentrale Managementdisziplinen. Zu jedem Beitrag finden Sie deshalb einen Managementkompass, auf dem die jeweils relevanten Disziplinen markiert sind. Einen Gesamtüberblick bietet der Quercheck auf Seite 14. Big Data Analytics eröffnet neue Einsichten in das eigene Geschäft, wobei manches auch der Intuition zuwiderlaufen kann. In diesem Sinne kann uns Big Data die Augen öffnen. Denn man sieht nur, was man weiß (Johann Wolfgang von Goethe). Wir wünschen Ihnen eine interessante Lektüre. II Steria Mummert Consulting F.A.Z.-Institut 1 Kostenmanagement 2 Transformationsmanagement 3 Prozessmanagement 4 Innovationsmanagement 5 Kundenmanagement 6 Kooperationsmanagement 7 Risikomanagement 3

4 Executive Summary Mehrwissen Unternehmensentscheider können mit Big Data Analytics mehr über ihr Geschäft erfahren und verborgene Erfolgsfaktoren freilegen. Dieses Wissen befähigt zu besseren Entscheidungen und damit auch zu besseren Unternehmensergebnissen. Allerdings kommt der Handlungsdruck für Big Data derzeit stärker aus den Rechenzentren als von der strategischen Geschäftsseite: In der IT sind dringend neue technologische Lösungen zur Beherrschung der wachsenden Datenströme gefragt. 1 : Managementempfehlung Ob Hype oder Revolution: Sie sollten sich mit den neuen Methoden und Technologien zur Analyse großer Volumen vielfältiger auch polystrukturierter Daten beschäftigen. Wie Best Practices aus unterschiedlichen Branchen zeigen, steckt in Big Data das Potential für neue Geschäftsmodelle und damit auch für neue Wettbewerber. Als disruptive Technologie kann Big Data bestehende Märkte aus den Angeln heben. Deshalb empfiehlt sich ein genauerer Blick. Big Data liefert spezifische Informationen mit geschäftlicher Relevanz. So können Banken prognostizieren, welche Kunden sie zu welchem Zeitpunkt mit welchem Finanzprodukt ansprechen sollten. Wenn bestimmte Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden, lassen sich genauere Aussagen über die Kreditwürdigkeit von Personen oder Unternehmen machen. Betrugsversuche in der Versicherung lassen sich anhand bestimmter Datenmuster erkennen etc. Die Data Scientists von Big Data gehen anders vor als traditionelle Analytiker. Statt Zusammenhänge kausal zu durchdringen und sie dann an der Realität zu prüfen, lassen jene die Daten selbst sprechen, indem sie intelligente Algorithmen mit großen Mengen unterschiedlichster Daten arbeiten lassen. Neues Wissen entsteht durch Kreativität und Experimentierfreude, durch Testen von Hypothesen oder durch Zufall. Big Data geht über Business Intelligence (BI) hinaus. Dafür sind neue Technologien sowie Analyse- und Darstellungsformen erforderlich, mit denen viele IT-Abteilungen noch keine Erfahrung haben. Im Vergleich zu BI herrscht bei Big Data größere Tool-Freiheit. Unternehmen können ihr Instrumentarium individuell zusammenstellen und auch bestehende BI-Anwendungen integrieren. Vieles befindet sich noch in der Entwicklung. 2 : Managementempfehlung Big Data unterstützt Sie dabei, schnell wachsende Datenmengen zu beherrschen, in der Tiefe zu analysieren und daraus zeitnah Handlungsempfehlungen für Ihr Geschäft abzuleiten. Ohne passende Analysetools entspräche dies der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Bei Big-Data-Anwendungen wird die Verarbeitung von Datensätzen auf Computercluster verteilt. Dies ermöglicht eine effiziente Analyse auch sehr großer Datenmengen. Eine Konsequenz: Datenspezialisten müssen für ihre Analysen keine statistischen Stichproben ziehen, sondern können mit dem Gesamtdatenbestand arbeiten. Dadurch werden Prognosen zuverlässiger. 3 : Managementempfehlung Nutzen Sie zusätzliche Datenquellen, um ihr Geschäft tiefer zu durchdringen. Mit Big Data können Sie nicht nur strukturierte Daten aus Ihren operativen Systemen analysieren, sondern auch unstrukturierte Daten wie Texte, Sprache, Fotos oder Videos aus internen und externen Quellen. Durch Auswertung von Social-Media- 4

5 Executive Summary // Big Data Analytics // Managementkompass Kommentaren können Sie beispielsweise mehr über den Bedarf Ihrer Kunden erfahren. Der überwiegende Teil der vorliegenden Daten ist unstrukturiert. Eine inhaltliche Erschließung etwa durch Textanalysen überführt unstrukturierte Daten in eine strukturierte Form. So werden quantitative und qualitative Analysen möglich. Unternehmen nutzen beispielweise unstrukturierte Social-Media-Daten schon, um Markttrends und Reputationsrisiken frühzeitig zu erkennen. 4 : Managementempfehlung Prüfen Sie die Chancen von Big Data für die Echtzeit-Datenanalyse. Gerade wenn Sie digitale und mobile Services anbieten, müssen Sie schnell auf Kundenwünsche reagieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Big Data Analytics lässt sich auch in Geschäftsprozesse integrieren, um automatisch Entscheidungen zu treffen. Big-Data-gestützte Prozesse können den Kunden etwa auf Basis von Bewegungsdaten ihrer mobilen Endgeräte oder anhand ihres digitalen Surfverhaltens situations- und zeitgerechte Angebote machen. Betrugsversuche mit Kreditkarten können automatisch gestoppt werden etc. 5 : Managementempfehlung Gerade für Dienstleistungsunternehmen haben Daten oft eine so zentrale Bedeutung, dass die Transformation zu einem datenbasierten Unternehmen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil ausmachen kann. Dies gilt nicht nur für das Kunden- und Preismanagement, sondern auch für Funktionen wie HR oder für das Finanz- und Risikocontrolling. Wie funktioniert Ihr Geschäftsmodell? Lassen sich geschäftsrelevante Entscheidungen datenbasiert optimieren und möglicherweise automatisieren? Bei der Umsetzung von Big Data sollten Sie strukturiert vorgehen und auch mögliche Datenrisiken berücksichtigen (siehe Checkliste Seite 13). Die Unterstützung des Topmanagements ist hierbei ebenso wichtig wie die enge Kooperation zwischen IT und Fachbereichen. Von Anfang an sollten Sie eine solide Data Governance aufbauen. Dazu gehört Transparenz im Datenbestand, in den Datenquellen und in der Datenvielfalt. Nur so lassen sich die Daten effektiv managen, validieren und analysieren. Daten aus externen Quellen bergen Risiken: Sie können von gehackten Websites stammen und sensible Personendaten, Scheinverlinkungen oder Viren enthalten etc. Insbesondere Social-Media-Daten enthalten viel Noise, der herausgefiltert werden muss. Manager entscheiden oft aus dem Bauch heraus. Sie berücksichtigen zwar die verfügbaren Informationen, doch da diese in der Regel unvollständig und nicht immer aktuell sind, muss Intuition die Lücken füllen. Dank Big Data könnten diese Informationslücken künftig deutlich kleiner werden. Für strategische Entscheidungen werden aber auch in Zukunft Managementerfahrung und -klugheit wesentlich sein. II Was Big Data ausmacht: Die drei V Volume Datenvolumen Variety Datenvielfalt Velocity Datengeschwindigkeit Da IT-gestützte Geschäftsprozesse permanent Daten produzieren, verfügen immer mehr Unternehmen und Institutionen über gigantische Datenberge in der Größenordnung von bis zu Petabytes. Neben internen Daten erzeugt eine Vielzahl externer Datenquellen, Geräte und Maschinen einen konstanten Datenstrom. Die Daten stammen aus vielen Quellen und sind unterschiedlicher Art. Grob lassen sie sich in unstrukturierte, semistrukturierte und strukturierte Daten gruppieren. Die technologische Auswertung solcher polystrukturierter Daten etwa durch Textanalyse oder Bilderkennung hat sich stark verbessert. Datengestützte Prozesse erfordern, dass Datensammlung, -integration und -analyse immer schneller oft in Echtzeit durchgeführt werden müssen, um relevante Erkenntnisse zu erzielen bzw. um Geschäftsaktionen einzuleiten. Darüber hinaus können sich Datenstrukturen, -quellen und -schnittstellen sehr schnell ändern. 5

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