Conny Dethloff<\/a><\/strong> <\/div>\nIch m\u00f6chte nun kurz auf die Inhalte meines Vortrages eingehen.<\/p>\n
Im ersten Teil<\/strong> 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 n\u00e4mlich 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 zur\u00fcck auf Entscheidungen gespannt und diese hier getroffene Formulierung konkretisiert.<\/p>\nUnsere Vermutung ist nun, dass diese Entscheidungen \u00fcber 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 n\u00e4mlich 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 gen\u00fcgt aber nicht, da in diesem Zusammenhang noch nichts \u00fcber das Business an sich ausgesagt wird, in welchem diese Daten dann zu besseren Entscheidungen f\u00fchren sollen. Wir ben\u00f6tigen also noch 2 weitere Vs (Veracity und Value), die letztendlich daf\u00fcr 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 vorr\u00e4tig zu haben, sondern relevante.<\/p>\n
Im zweiten Teil<\/strong> habe ich dann die Erkenntnisse des ersten Teils auf das Business des Onlinehandels am Beispiel OTTO gespiegelt. Ich habe ausgef\u00fchrt, dass es von immenser Bedeutung ist, die Prozesse, die der Kunde im Rahmen seiner “Customer Journey” vollf\u00fchrt und die Prozesse, die OTTO Mitarbeiter in den Prozessdom\u00e4nen Vertrieb, Einkauf, Logistik etc. ausf\u00fchren, gut aufeinander abgestimmt sein m\u00fcssen. Diese Integration erfolgt durch getroffene interne Entscheidungen bei OTTO. Es besteht die Notwendigkeit, Entscheidungen schnell und damit (halb-) automatisiert zu t\u00e4tigen oder eben auch manuell.<\/p>\nHier 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 f\u00fcr anstehende Entscheidungen vorzubereiten und bereitzustellen. Zwei weitere funktionale Stacks stellen dabei das so genannte “Tor zur Au\u00dfenwelt” dar und dienen der Entscheidungsausspielung. Der Reporting Stack, \u00fcber welchem die OTTO Mitarbeiter mit den Daten arbeiten und auf dieser Basis manuelle Entscheidungen treffen k\u00f6nnen; sowie der Realtime Stack, \u00fcber welchem schnelle automatisierte Entscheidungen in verschiedene Kan\u00e4le ausgespielt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Zum Ende des zweiten Teils habe ich die BI Plattform BRAIN an einem ganz konkreten umgesetzten Use Case, Retargeting im Display Advertising, erkl\u00e4rt. <\/p>\n
Im dritten Teil<\/strong> meines Vortrages habe ich dann meine differenzierte Sicht im Kontext Big Data erl\u00e4utert. 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 ausgef\u00fchrt.<\/p>\nDigitalisierung 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 bed\u00fcrfen, da sie l\u00e4ngst entschieden w\u00e4ren. Es geht also um schnelles Handeln und schnelles Lernen, um dann auf Basis der neuen Erkenntnisse immer besser entscheiden und damit handeln zu k\u00f6nnen. In diesem Sinne habe ich den geschlossenen Regelkreislauf (Closed Loop), welchen ein Unternehmen mit dem Markt herstellen muss, betrachtet. Der geschlossene Regelkreislauf bedeutet f\u00fcr das Unternehmen, der Geschwindigkeit des Marktes Stand zu halten:<\/p>\n
Schnell Entscheiden → Schnell Reaktion des Marktes wahrnehmen → Schnell Erkenntnisse generieren\/ Lernen → Schnell Entscheiden → usw. usf.<\/p>\n
Der Markt wartet nicht. Ein Verz\u00f6gern des Kreislaufes innerhalb des Unternehmens bedeutet ein Verringern der internen Komplexit\u00e4t, womit ein Unternehmen seine \u00dcberlebensf\u00e4higkeit auf`s Spiel setzt.<\/p>\n
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 k\u00f6nnen wir auf Basis von Daten beantworten?<\/p>\n
Reagiert der Markt bzgl. dem was wir derzeit tun positiv oder negativ im Sinne unserer Ziele? Mehr nicht.<\/p><\/blockquote>\n
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 Gr\u00fcnde 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 Kausalit\u00e4t in wahrgenommenen Ereignissen des Marktes stets hinterfragen. Das habe ich im Vortrag auch an einigen Beispielen transparent gemacht. <\/p>\n
Also genauer. Bei welchen Fragen hilft uns Big Data eben nicht, sondern weiterhin nur unser Kopf?<\/p>\n
1. Wenn wir heute mit dem was wir tun erfolgreich\/ nicht erfolgreich sind, sind wir es denn morgen damit immer noch?
\n2. Was muss ich tun, um erfolgreich zu werden oder zu bleiben?<\/p><\/blockquote>\n
Bei jeder Frage, die in die Zukunft gerichtet ist, sollte man sich nicht auf Daten verlassen, sondern auf seinen Kopf. Denn, m\u00f6chte man Zukunft auf Basis von Daten gestalten, m\u00fcsste 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 \u00c4nderungen anzusto\u00dfen, also einen quantitativen Reiz. Dieser besitzt aber keine Qualit\u00e4ten, gibt also nicht an, was getan werden muss. Das bedarf immer noch unternehmerischer Entscheidungen, wo es kein Muster in Daten geben kann.<\/p>\n
Also lassen Sie uns nicht aufh\u00f6ren zu denken. Big Data nimmt uns das nicht ab. Ein Gl\u00fcck. \ud83d\ude42<\/strong><\/p>\n (2<\/strong> Bewertung(en), Durchschnitt: 5.00<\/strong> von 5)
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