Inzwischen hat sicher jeder schon einmal von Big Data gehört Aber was versteckt sich eigentlich hinter dem englischen IT-Begriff? Warum sind Big Data Technologien so wichtig und wie können Logistikunternehmen davon profitieren? Die Antworten auf all diese Fragen und alles, was jetzt zum Thema außerdem noch wichtig ist, haben wir in folgendem Ratgeber zusammengefasst.
Darum ist Big Data so wichtig
Unser Alltag wird immer digitaler und vernetzter. Das gilt sowohl für unser Privatleben als auch für die Geschäftswelt. Eine der größten Errungenschaften dieser Entwicklung ist sicherlich, dass Unternehmen heute auf mehr Daten als jemals zuvor zugreifen können. Durch das Sammeln, Auswerten und Wiederverwenden dieser Daten entsteht ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Und das ist auf den sich so schnell entwickelnden Märkten heute wichtiger als jemals zuvor.
Die verschiedenen Daten können dabei zu den unterschiedlichsten Zwecken eingesetzt werden: Sowohl zur Optimierung von internen Unternehmensprozessen, als auch zur Verbesserung der Kundenerfahrung und der Effizienzsteigerung von Nachhaltigkeits-Projekten. Das funktioniert aber nur, wenn man mit den riesigen Datenmengen, die man jeden Tag sammelt, auch richtig umgehen kann. Und genau hier kommt Big Data ins Spiel.
Eine der größten Errungenschaften der fortschreitenden Digitalisierung und Vernetzung unserer Welt ist sicherlich, dass Unternehmen heutzutage so viele Daten wie niemals zuvor sammeln, auswerten und wiederverwenden. Dadurch entsteht ein riesiger Datenberg: Big Data. Welche Technologien eingesetzt werden, um Big Data richtig zu verwalten und warum dieser Bereich in der Zukunft immer wichtiger wird, verraten wir in folgendem Leitfaden.
Was bedeutet Big Data?
Auch wenn man „Big Data“ ständig irgendwo liest, wissen die wenigsten, was der Begriff eigentlich bedeutet. Tatsächlich werden damit nämlich sogar zwei verschiedene Bedeutungen bezeichnet. Erstens die aktuelle Entwicklung, dass Unternehmen in einem immer größeren Umfang Daten sammeln, was zu einem nie dagewesenen Datenvolumen führt. Kurz gesagt: Den Unternehmen stehen mehr Daten als jemals zuvor zur Verfügung, mit diesen Daten umzugehen, ist allerdings gar nicht so einfach.
Gleichzeitig bezeichnet Big Data aber auch Technologien, die entwickelt wurden, um eben genau dieses Problem zu lösen. Denn nur wenn der immer weiter steigende Umfang an Daten auch verwertet werden kann, lohnt es sich tatsächlich, Daten zu sammeln. Ansonsten endet man einfach nur mit einem riesigen Haufen an Datenmüll.
Das wiederum bedeutet, dass alle Daten gesammelt, bewertet, strukturiert, analysiert und dann gewinnbringend eingesetzt werden müssen. Leichter gesagt als getan, wenn man bedenkt, wie riesig die Datenmengen sind, die in großen Unternehmen jeden Tag entstehen. Das gilt vor allem auch für die Logistikbranche. Will man als Unternehmen also die vielen Vorteile der zunehmenden Vernetzung unserer Welt nutzen, dann führt kein Weg an Big-Data Technologie vorbei.
Volume, Velocity und Variety
Seit Unternehmen damit angefangen haben, immer mehr Daten online, über Sensoren und über mobile Geräte zu sammeln, sind genau diese Unternehmen auch auf das Problem großer bzw. zu großer Datenmengen gestoßen. Dennoch wurde der Begriff von Big Data erst zu Beginn der 2000er Jahre durch den Branchenanalytiker Doug Laney definiert.
Laney definierte Big Data vor allem anhand der drei Vs. Dass man diese Begriffe kennt, ist nicht nur wichtig, um sich für das richtige Big Data Produkt zu entscheiden, sondern auch, um die Herausforderungen von Big Data richtig verstehen und einordnen zu können.
Die drei Vs:
- Volume
- Velocity
- Variety
Der Begriff Volume beschreibt das unglaubliche Volumen an Daten, das moderne Unternehmen jeden Tag sammeln und das aus den unterschiedlichsten Quellen stammt. Zu diesen Daten gehören zum Beispiel Sensoren des IoT, die vor allem in der Lager- und Containerlogistik verstärkt zum Einsatz kommen. Aber auch Fahrzeugdaten, sowie Video- und Textdateien und viele weitere Quellen werden für Big Data verwendet.
Velocity steht für eine weitere Herausforderung bei Big Data: Vor allem, wenn es um Sensoren im Lager und bei Containern geht, müssen diese Daten schneller als jemals zuvor weitergeleitet und ausgewertet werden. Es hilft schließlich wenig, wenn man weiß, wo ein Paket vor wenigen Stunden war. Viel mehr muss man wissen, wo das Paket jetzt ist. Eine Echtzeitauswertung von Daten wird daher immer mehr zum Standard.
Mit Variety wird vielleicht das größte Problem bei Big Data bezeichnet: Die ganzen Daten, die ein Unternehmen jeden Tag sammelt, stammen aus den unterschiedlichsten Quellen. Das wiederum bedeutet, dass die Daten auch unterschiedliche Formate haben. Bei Big Data müssen daher Video, Foto- und Textdateien genauso verarbeitet werden können, wie Datenbanken und Sensoren Protokolle. Eine Tatsache, die den Einsatz von Big Data ungemein erschwert.
Zwei Vs mehr
Auf dem Gebiet von Big Data hat es seit der Definition durch Doug Laney große Fortschritte gegeben. Das hat dazu geführt, dass die Definition inzwischen um zwei weitere Vs erweitert wurde. Das ist einmal Variability. Dieser Begriff bezeichnet die starken Schwankungen bei der Menge der Daten, die jeden Tag gesammelt wird bzw. die jeden Tag zur Verfügung steht. Das gilt in der Logistikbranche vor allem für Stoß- und Leerlauf-Zeiten.
Mit Veracity versuchen Experten zu beschreiben, dass nicht nur die Menge, sondern auch die Qualität und damit die Verwertbarkeit von Daten stark schwanken kann. Stellen Sie sich einmal vor, wie viele Fahrzeugdaten jeden Tag in einem Lkw gesammelt werden – nur ein Bruchteil davon ist wirklich verwendbar. Daher müssen die gesammelten Daten auch automatisch auf Ihre Qualität geprüft werden, um ein effektives Nutzen von Big Data zu ermöglichen.
Die Logistikbranche: So wird Big Data eingesetzt
Auch wenn es vielleicht überrascht, so ist die Logistikbranche doch einer der Wirtschaftsbereiche mit der stärksten Nutzung von Big Data. Schließlich handelt es sich dabei um ein zahlenbasiertes Geschäft, in dem sich fast alle Unternehmensprozesse anhand von puren Daten bewerten lassen. Das macht ein Anwendung von Big Data natürlich besonders praktisch.
Lager und Bestände
Offensichtlich sind präzise Daten in der Logistik nirgends so wichtig wie ím Lager bzw. bei der Bestandsaufnahme. Hier helfen verschiedene Sensoren dabei, dass Kunden das eigene Paket inzwischen in Echtzeit nachverfolgen können und Spediteure jederzeit wissen, welche Menge welcher Ware an genau welchem Ort ist. Durch den Bedarf an gekühlten Lieferketten für Vakzine ist es noch wichtiger geworden, den Warenstrom zu jedem Zeitpunkt exakt nachverfolgen zu können.
Darüber hinaus werden die aus den Lagern gewonnen Daten auch immer häufiger dazu eingesetzt, Prozesse zu optimieren. Durch die gesammelten Informationen können Logistiker zum Beispiel die Auslastung der eigenen Lager optimieren, motivierte Mitarbeiter fördern und sogar die Energieeffizienz der eigenen Immobilien steigern. Zusätzlich dazu können so externe Mieter des eigenen Lagers unkomplizierter in interne Systeme eingebunden werden.
Big Data ist aber noch für einen anderen wichtigen Trend entscheidend: Die Automatisierung. Die letzten Jahre haben bewiesen, dass die meisten Tätigkeiten im Lager auch von Maschinen ausgeführt werden. Der Aufbau eines solchen Lagers kann zwar teuer sein. Auf Dauer können damit jedoch massive Lohnkosten gespart werden und die allgemeinen Lagerprozesse effektiver und günstiger gestaltet werden.
Routenplanung
Auch bei der Routenplanung können Logistikunternehmen stark von Big Data profitieren. So können durch ausgeklügelte Algorithmen auch komplizierte und lange Routen innerhalb weniger Sekunden automatisch erstellt werden. Umfassende System erlauben es dem Nutzer dabei, auch alle nötigen Dispo-Daten automatisch abzufragen und so Prozesse entscheidend zu beschleunigen.
Darüber hinaus kann sich die eigene Routenplanungs-Software durch Big Data selbstständig verbessern. Denn durch die gesammelten und ausgewerteten Daten und maschinelles Lernen versteht die Software Herausforderungen der täglichen Routen und kann die jeweiligen Pläne so immer weiter optimieren, was für den Logistiker wiederum weniger Kosten und mehr Effizienz bedeutet.
Fahrzeug und Fahrer
In Fahrzeugen wird schon seit Jahrzenten eine Unmenge von Daten gesammelt, die bisher nur im Steuergerät des Fahrzeugs gespeichert wurden. Durch die fortschreitende Vernetzung können diese Daten jetzt aber von überall und jederzeit ausgelesen werden. So können Service-Intervalle rechtzeitig geplant werden, wodurch Fahrzeugausfälle vermieden werden können.
Darüber hinaus kann durch diese Daten auch das Fahrverhalten der Angestellten positiv beeinflusst werden. So kann mit der entsprechenden Software zum Beispiel festgestellt werden, ob ein Fahrer häufig das Geschwindigkeitslimit übertritt oder viele Notbremsungen durchführen muss. Gleichzeitig wird dieser Aspekt immer wichtiger, wenn es um eine nachhaltige und so kostensparende Fahrweise geht.
Verbesserung des Kundenservices
Alle zuvor genannten Punkte ermöglichen zusammengefasst eine Verbesserung des Service für den Endkunden. Denn erstens bleibt durch die aktuelle Technik nicht nur der Absender, wie z.B. Amazon, immer auf dem neuesten Stand was den Lieferstatus eines Produkts betrifft, sondern auch der Endkunde weiß ganz genau, wann das eigene Paket ankommt.
Zusätzlich dazu werden durch Big Data die Lieferzeiten immer kürzer, was besonders wichtig ist, wenn man bedenkt, dass der Endkunde inzwischen auch viele Waren wie Nahrungsmittel online bestellt, die am gleichen Tag eintreffen müssen. Natürlich können außerdem auch die Versandkosten für den Kunden gesenkt werden, da durch Big Data alle Prozesse in der Logistik kosteneffizienter gestaltet werden können.
Fazit zu Big Data
Warum Big Data so wichtig ist und warum gerade die Logistikbranche davon profitieren kann, haben wir in diesem Artikel zusammengefasst. Sich mit dieser Technologie auseinanderzusetzen und vor allem zu verstehen, wo man Big Data im eigenen Unternehmen gewinnbringend einsetzen kann, wird in den nächsten Jahren entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit von Logistikunternehmen sein.
Fleet Speak will deine Meinung wissen: Wie wichtig sind Digitalisierung und Vernetzung in der Logistikbranche überhaupt? Und ist dein Unternehmen ausreichend ausgestattet, um von Big Data profitieren zu können? Wir freuen uns über deine Antwort in den Kommentaren!
