Erfolgreiche Unternehmen vertrauen darauf, dass alle Informationen in einem ERP-System zur Verfügung stehen. Nicht zuletzt das Internet of Things (IoT), weitere Datenquellen und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) sorgen für ein enormes Datenaufkommen – besser bekannt als das Buzzword Big Data. Möchten Unternehmen die Datenverarbeitung bewältigen und das Potenzial der Daten ausschöpfen, können sie vom Zusammenspiel aus moderner Business Intelligence (BI) Software und ERP profitieren.

 

 

Big Data

Daten sind die Rohstoffe der Zukunft. In der Zwischenzeit klingt das zwar etwas abgegriffen. Dennoch sehen sich viele Unternehmen gerade jetzt damit konfrontiert, Daten zu sammeln, zu verwalten und eine sinnvolle Datenerfassung inklusive Datenauswertung zu organisieren. Die schiere Datenmenge und nicht zuletzt das IoT bedeutet hinsichtlich der Datenintegration eine enorme Herausforderung für Unternehmen kleiner und mittlerer Größe (KMU).

Immerhin sind die anfallenden Datensätze so umfangreich, dass klassische Software meist damit überfordert ist, die Daten zu verarbeiten. Allerdings schlummert in Big Data ein riesiges Potenzial, um Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Erkenntnisse mithilfe komplexer Geschäftsanalysen zu erhalten. Oder anders ausgedrückt: Auf der Grundlage neuer Technologien lassen sich Strategien entwickeln, mit denen Probleme gelöst werden, für die es bis dato nicht einmal Lösungsansätze gab.

 

Die fünf „V“ von Big Data

Big Data verspricht Großes. Erfassen. Speichern. Organisieren. Das sind die Schlüsselbegriffe, um die Möglichkeiten von Big Data zu nutzen. Prinzipiell fußt Big Data auf fünf elementaren Merkmalen. Diese werden als die fünf „V“ bezeichnet.

Big Data Projekte basieren auf Velocity, Variety, Veracity, Volume und Value

Volume (Volumen)

Big Data bedeutet, dass große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten sind. Das enorme Volumen spielt hier eine entscheidende Rolle. Moderne Technologien machen es möglich, Millionen von Datensätzen zu sammeln und anschließend zu analysieren, um die daraus resultierenden Erkenntnisse gewinnbringend für das Unternehmen zu nutzen.

Variety (Volumen)

Im Unterschied zu klassischen Datenbanken, wie in Unternehmen bislang eingesetzt wurden, sorgt Big Data dafür, dass unterschiedliche Datentypen wie Text, Audio oder Video u. a. anfallen und verarbeitet werden müssen. Das erfordert nicht nur eine Vereinheitlichung, sondern vor allem eine Bündelung von Daten, sodass die Bedeutung erkannt und Metadaten unterstützt werden können.

Velocity (Geschwindigkeit)

Auch die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen und versendet werden, gilt es zu beachten. Ständige Änderungen können sich auf die Aussagefähigkeit von Daten auswirken. Deswegen ist eine Datenverarbeitung in Echtzeit ein wichtiges Big-Data-Kriterium. Algorithmen müssen diese dynamischen Prozesse berücksichtigen, damit später richtige Schlussfolgerungen gezogen werden können.

Veracity (Wahrhaftigkeit)

Glaubwürdigkeit, Gültigkeit, Wahrhaftigkeit: Die Qualität der Daten ist ein wesentliches Merkmal von Big Data. Der Hintergrund: Geschäftliche Entscheidungen müssen auf der Grundlage verlässlicher Daten getroffen werden. Zu den Herausforderungen von Big Data zählt es deshalb, Daten zu verwerfen, die aus unterschiedlichen Gründen ungeeignet sind.

Value (Wert)

Es steht außer Frage, dass Unternehmen von Big Data profitieren können – vorausgesetzt, sie erkennen Wert und Bedeutung der richtigen Daten. Aufgabe ist es, Big Data so nutzen, dass Mehrwert entsteht. Das kann beispielsweise die Verbesserung von Produkten betreffen oder die Ansprache neuer Zielgruppen.

 

Herausforderungen von Big Data

Unternehmen, die auf Big Data setzen wollen, benötigen eine leistungsfähige IT-Infrastruktur, um nutzbringend mit den Datenmassen umgehen zu können. Durch die Dynamik der Big Data Modelle ist die Bereitstellung der entsprechenden IT-Infrastruktur als Prozess zu verstehen. Stark steigende Datenmengen erfordern eine entsprechende Performance der eigenen IT.

Die größten Herausforderungen des Big-Data-Managements liegen im Bereich der Datenspeicherung. Ausreichende Kapazitäten, um die unsortierten Daten zu speichern, sind eine Grundvoraussetzung, um Informationen zu kuratieren – also auszuwählen, zu organisieren und mithilfe von Datenbanken aufzubereiten. Verwaltung, Analyse und Verarbeitung der Informationen in Echtzeit erfordern darüber hinaus eine performante Hardwareausstattung, die mit der rasanten Entwicklung im Bereich Big-Data-Technologie Schritt hält.

 

Anwendungsszenarien von Big Data

Moderne Unternehmen unterliegen einem hohen Veränderungsdruck. Big Data bietet die Möglichkeit, engen Märkten, gestörten Lieferketten und dem demografischen Wandel in Verbindung mit zunehmendem Fachkräftemangel strategisch zu begegnen.

Die Ziele sind dabei klar definiert:

  • Flexiblere Aufstellung des Unternehmens
  • Effizientere Geschäftsprozesse
  • Senkung der Produktionskosten
  • Optimierung der Produktionsbedingungen

Aufgabe der Business Intelligence (BI) ist es, die anfallenden Daten zu verarbeiten und zu interpretieren. Ist im Unternehmen ein Datenverständnis vorhanden, dann gelingt es bei Einhaltung des Datenschutzes, Datenmuster zu erkennen und für die folgenden Bereiche zu nutzen:

  • Produktentwicklung
  • Marktanalysen
  • Zielgruppenanalysen
  • Ressourcenplanung
  • Controlling

Die Möglichkeiten, die auf Basis einer sinnvollen Interpretation von Daten entstehen, sind beeindruckend. So ist es beispielsweise möglich, auf der Grundlage von Daten wertvolle Informationen über Bereich wie Customer Journey oder Customer Experience zu erhalten. Entsprechende Informationen helfen dem Marketing bei der Kundengewinnung und wirken sich positiv auch auf andere Unternehmensbereiche aus. In der Folge profitieren beispielsweise auch Vertrieb, Einkauf und Logistik von Big Data.

Und damit nicht genug: Daten helfen Unternehmen, Maschinen und Anlagen mit bislang nicht gekannter Effizienz zu betreiben. Das spart Kosten, erhöht die Verfügbarkeit und sorgt dafür, dass Wartungsarbeiten nur dann erfolgen, wenn sie wirklich erforderlich sind.

Ein Blick in die Produktionsumgebungen nach dem Industrie-4.0-Prinzip zeigt den hohen Grad vernetzter Umgebungen auf. Mithilfe eines Netzes von Sensoren werden pausenlos wichtige Informationen über die Produktion und den Zustand der Anlagen gesammelt. Durch die Verfügbarkeit dieser Maschinendaten lassen sich Wartungszeitpunkte und -erfordernisse präzise vorhersagen. Frühzeitige Fehlermeldungen auf Grundlage der Sensordaten verhindern größere Schäden. Zeiten des Produktionsstillstands werden somit planbar – die Performance steigt.

 

Enterprise Resource Management (ERP) und Business Intelligence (BI)

Deutlich wird: Das Sammeln von Daten ist kein reiner Selbstzweck. Big-Data-Management erfordert Business Intelligence (BI) – eine Software, die in der Lage ist, die enormen Datenmengen zu verarbeiten. Um diese Aufgabe im Sinne der Unternehmensziele zu erfüllen, benötigt das Big-Data-ERP Unterstützung durch ein Tool. Eine leistungsstarkes Business Performance Management nutzt eine zusätzliche Software, die einerseits die IT-Infrastruktur und andererseits Funktionen erweitert.

Die beiden digitalen Werkzeuge ergänzen sich und gehen arbeitsteilig vor. Gemeinsam bilden sie die zentrale Schnittstelle der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur. Das Sammeln und die Aufbereitung der Datenströme zählen zu den zentralen Aufgaben des ERP-Systems. Für die Auswertung ist die BI-Software verantwortlich. Mit hoher Geschwindigkeit werden Daten identifiziert und interpretiert – das bedeutet: In einem komplexen Prozess werden Beziehungen zwischen den Daten hergestellt. Im Anschluss visualisieren spezielle ERP-Tools für BI die Erkenntnisse so, dass sie als Grundlage für Risikoanalysen, Berichte, Zielkontrollen oder die Bedarfsplanung dienen. Complex Event Processing ermöglicht dabei ein agiles Benchmarking in Echtzeit.

 

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