Zukunftskongress Logistik: Mein Vortrag im Kontext Big Data und Onlinehandel

In der letzten Woche, vom 08. auf den 09. September 2015, fand der Zukunftskongress Logistik in Dortmund statt.

Die Zukunft der Logistik ist digital, Technologien spielen für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen eine größere Rolle als jemals zuvor. Der »Zukunftskongress Logistik – 33. Dortmunder Gespräche« diskutiert die nächsten Schritte auf dem Weg in die digitale Zukunft.

Das folgende Bild ist der Bildergalerie meines Vortrages aus dem letzten Jahr entnommen.

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Ich habe grundsätzlich spannende und von der Technologie inspirierende Vorträge gehört. Viele Redner haben sich dem oben angeführten Motto der Konferenz aus meiner Sicht zu undifferenziert hingegeben. Ein wenig zu kurz kam die Sicht auf Herausforderungen des Technologiefortschritts unter Einbeziehung der Menschen. Auf einen Satz, den ich in einem der Vorträge lauschen durfte, referenziere ich hier exemplarisch.

Ja, der Mensch spielt auch eine Rolle bei der Digitalisierung.

Aua. Das tut mir wirklich weh. Der Mensch spielt aus meiner Sicht DIE Rolle. Für wen durchlaufen wir wohl die Digitalisierung, wohl nur für den Menschen, oder?

Ich war am zweiten Konferenztag ebenfalls mit einem Vortrag am Start. Ich habe den folgenden Titel gewählt: “Big Data Strategie für den Onlinehandel”. Die Folien sehen Sie folgend.

Ich möchte nun kurz auf die Inhalte meines Vortrages eingehen.

Im ersten Teil habe ich dem Plenum eine differenzierte Sicht zu den Begriffen Business Intelligence (BI) und Big Data angereicht. Ich bin in diesem Kontext auf die ureigenste Aufgabe von BI in Unternehmen eingegangen. Es geht nämlich um Entscheidungen, nicht mehr aber auch nicht weniger. Mittels BI sollen Entscheidungen, die in Unternehmen getroffen werden, besser und abgestimmter auf die Ziele im Unternehmen einzahlen, weil aus diesen besseren Entscheidungen bessere Handlungen resultieren. Ich habe zum Schluss meines Vortrages noch einmal den Bogen zurück auf Entscheidungen gespannt und diese hier getroffene Formulierung konkretisiert.

Unsere Vermutung ist nun, dass diese Entscheidungen über die Zuhilfenahme von Daten (Big Data) noch optimaler ausfallen werden, was mich dazu motivierte den Begriff Big Data zu erweitern. Von Big Data sprechen wir nämlich genau deshalb, weil wir heute technologisch in der Lage sind, immer mehr Daten zu produzieren (Volume), und das in immer rasend schnellerer Geschwindigkeit (Velocity) sowie in unterschiedlichsten Formaten (Variety). In diesem Kontext reden wir von den 3 Vs. Das genügt aber nicht, da in diesem Zusammenhang noch nichts über das Business an sich ausgesagt wird, in welchem diese Daten dann zu besseren Entscheidungen führen sollen. Wir benötigen also noch 2 weitere Vs (Veracity und Value), die letztendlich dafür einstehen, dass wir vertrauensvoll mit Daten umgehen und zwar im Sinne des Generierens von Mehrwerten und den vorliegenden Gesetzen im Kontext Datenschutz und -sicherheit. Damit transferieren wir Big Data zu Relevant Data. Denn es ist nicht wichtig viele Daten vorrätig zu haben, sondern relevante.

Im zweiten Teil habe ich dann die Erkenntnisse des ersten Teils auf das Business des Onlinehandels am Beispiel OTTO gespiegelt. Ich habe ausgeführt, dass es von immenser Bedeutung ist, die Prozesse, die der Kunde im Rahmen seiner “Customer Journey” vollführt und die Prozesse, die OTTO Mitarbeiter in den Prozessdomänen Vertrieb, Einkauf, Logistik etc. ausführen, gut aufeinander abgestimmt sein müssen. Diese Integration erfolgt durch getroffene interne Entscheidungen bei OTTO. Es besteht die Notwendigkeit, Entscheidungen schnell und damit (halb-) automatisiert zu tätigen oder eben auch manuell.

Hier kommt nun die neue BI Plattform bei OTTO ins Spiel: BRAIN. Es gibt innerhalb von BRAIN 3 funktionale Stacks (Classic, Big Data und Analytics), die die Aufgabe haben, Daten zu transformieren und so für anstehende Entscheidungen vorzubereiten und bereitzustellen. Zwei weitere funktionale Stacks stellen dabei das so genannte “Tor zur Außenwelt” dar und dienen der Entscheidungsausspielung. Der Reporting Stack, über welchem die OTTO Mitarbeiter mit den Daten arbeiten und auf dieser Basis manuelle Entscheidungen treffen können; sowie der Realtime Stack, über welchem schnelle automatisierte Entscheidungen in verschiedene Kanäle ausgespielt werden können.

Zum Ende des zweiten Teils habe ich die BI Plattform BRAIN an einem ganz konkreten umgesetzten Use Case, Retargeting im Display Advertising, erklärt.

Im dritten Teil meines Vortrages habe ich dann meine differenzierte Sicht im Kontext Big Data erläutert. Mit Big Data kann man sicher viel erreichen, aber eben nicht Alles. Diesem Fakt muss man sich stellen, um Entscheidungen mittels Daten wirklich besser zu gestalten. Das habe ich detaillierter ausgeführt.

Digitalisierung in Unternehmen erfordert nicht “richtig zu Entscheiden”, sondern “schnell auf (Re)Aktion des Marktes zu (re)Agieren”. Warum? Weil es keine richtigen Entscheidungen zum Zeitpunkt der Entscheidung geben kann, da sonst solche Situationen keine Entscheidungen bedürfen, da sie längst entschieden wären. Es geht also um schnelles Handeln und schnelles Lernen, um dann auf Basis der neuen Erkenntnisse immer besser entscheiden und damit handeln zu können. In diesem Sinne habe ich den geschlossenen Regelkreislauf (Closed Loop), welchen ein Unternehmen mit dem Markt herstellen muss, betrachtet. Der geschlossene Regelkreislauf bedeutet für das Unternehmen, der Geschwindigkeit des Marktes Stand zu halten:

Schnell Entscheiden → Schnell Reaktion des Marktes wahrnehmen → Schnell Erkenntnisse generieren/ Lernen → Schnell Entscheiden → usw. usf.

Der Markt wartet nicht. Ein Verzögern des Kreislaufes innerhalb des Unternehmens bedeutet ein Verringern der internen Komplexität, womit ein Unternehmen seine Überlebensfähigkeit auf`s Spiel setzt.

Kommen wir nun zu einem weiteren Punkt der Differenzierung. Big Data hilft im Unternehmen weder dabei sich weiter zu entwickeln, noch Innvationen zu befeuern. Warum? Welche Fragen können wir auf Basis von Daten beantworten?

Reagiert der Markt bzgl. dem was wir derzeit tun positiv oder negativ im Sinne unserer Ziele? Mehr nicht.

Aber das konnten wir auch schon vor dem Big Data Zeitalter mit unseren vorliegenden Daten. Wir haben jetzt nur mehr Daten schneller vorliegen und diese aus unterschiedlichen Quellen, so dass es uns helfen sollte, die obige Frage besser zu beantworten. Big Data hilft uns aber nicht dabei, die Zukunft vorherzusagen oder ganz genaue Gründe aufzudecken, warum wir heute erfolgreich sind oder eben nicht, denn die Welt ist komplex und im Komplexen gibt es keine linearen Ursache-Wirkungsbeziehungen. Wir sollten also geglaubte Kausalität in wahrgenommenen Ereignissen des Marktes stets hinterfragen. Das habe ich im Vortrag auch an einigen Beispielen transparent gemacht.

Also genauer. Bei welchen Fragen hilft uns Big Data eben nicht, sondern weiterhin nur unser Kopf?

1. Wenn wir heute mit dem was wir tun erfolgreich/ nicht erfolgreich sind, sind wir es denn morgen damit immer noch?
2. Was muss ich tun, um erfolgreich zu werden oder zu bleiben?

Bei jeder Frage, die in die Zukunft gerichtet ist, sollte man sich nicht auf Daten verlassen, sondern auf seinen Kopf. Denn, möchte man Zukunft auf Basis von Daten gestalten, müsste man davon ausgehen, dass der Markt sich nicht weiterentwickelt, sondern das Alles so bleibt wie es ist. Big Data gibt also, genau wie Daten schon immer, einen Impuls Änderungen anzustoßen, also einen quantitativen Reiz. Dieser besitzt aber keine Qualitäten, gibt also nicht an, was getan werden muss. Das bedarf immer noch unternehmerischer Entscheidungen, wo es kein Muster in Daten geben kann.

Also lassen Sie uns nicht aufhören zu denken. Big Data nimmt uns das nicht ab. Ein Glück. 🙂

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