Big-Data-Analyse im Retail

Big Data ist die Grundvoraussetzung für den Retail von Morgen.
Mit dem richtigen Know-How, Werkzeug und Ziel profitieren Händler enorm von der Analyse der Datenberge.

Big Data ist kein neues Thema mehr. Doch wie kann es dann sein, dass einer Umfrage zufolge nur etwa 35 Prozent der deutschen Unternehmen Big-Data-Lösungen bereits einsetzen? Immerhin sind die Datenberge nicht nur wichtige Erfolgsfaktoren, sondern auch Geschäftsgrundlage großer Unternehmen geworden. Allerdings ist die Arbeit mit Big Data eine technisch hochkomplexe Aufgabe, weshalb viele deutsche Unternehmen vor ihr immer noch zurückschrecken.

Jede Aktion generiert im digitalen Zeitalter Daten. Daten, die gesammelt werden und schnell zu großen, komplexen, unstrukturierten Massen werden. Diese Masse an Daten wächst in Unternehmen täglich weiter und nennt sich daher Big Data. Doch sie enthalten wertvolle Informationen, weiß man sie richtig zu verarbeiten.

Für Unternehmen bedeutet das allerdings, dass sie die Daten nicht nur sammeln, sondern auch intelligente Algorithmen schreiben sowie effektive Analyseprozesse entwickeln müssen, um das volle Potenzial der Daten für sich nutzen zu können. An diesem Punkt scheitern aber die meisten Firmen, weil sie die Datenverarbeitung als zu komplex ansehen.

Integrierte Systeme sind das All-Inclusive-Analyse-Paket

Mit den richtigen Fachleuten im Team und den passenden Tools können Unternehmen diese Herausforderung jedoch bewältigen. Für eine kosteneffiziente Lösung, sollten sie daher integrierte Systeme wie Mindtrees Plattform Decision Moments einsetzen, welche Datenseen, Algorithmen und Analysen zusammenführen und es ihnen dadurch erleichtern, den ersten Schritt in Richtung Big-Data-Verarbeitung zu machen.

Die Methodik des integrierten Systems ist im Vergleich relativ einfach: Es setzt sich aus fünf Schritten für die Datenverarbeitung zusammen. Im ersten Schritt müssen die Daten von all den Orten geholt werden, an denen sie erhoben wurden. Deshalb läuft zuerst der sogenannte ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) ab. Er zapft die verschiedenen Quellen an und wandelt die Daten so um, dass die Zieldatenbank sie einordnen kann und speichert sie letztendlich dort ab.

Im zweiten Schritt legt das System einen Datensee an, in dem alle strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten gesammelt werden. NoSQL-Engines können an dieser Stelle vorteilhaft sein, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu erhöhen.

Einen Schritt weiter in Phase drei ist die Lösung über branchenspezifische Algorithmen in der Lage, teilautonom und vollautonom zu lernen. Die Daten werden über verschiedene Verfahren wie Clustering, logistische Regression, kollaboratives Filtern, Random-Decision-Forests oder neuronale Netze sortiert und für den nächsten Schritt vorbereitet.

Im vierten Schritt sind die Daten nun zur Weiterverarbeitung bereit. Etablierte Datenarchitekturmodelle wie Lambda, Kappa und Zeta helfen dabei, die großen Big-Data-Workloads erst bezwingbar zu machen. Die Daten werden jetzt visualisiert, für Einsichten weiterverarbeitet und spätere Ansichten in Backups archiviert.

Schließlich befinden sich auf der letzten Ebene der Big-Data-Plattform Schnittstellen, mit denen sich allerlei Anwendungen verbinden lassen, um so direkt von den Einsichten und Dateninhalten zu profitieren. Dies ist etwa für Omni-Channel-Strategien nützlich und nur aufgrund der hohen Skalierbarkeit und Flexibilität der integrierten Systeme möglich.

Erfolg zeichnet sich durch Ziele aus

Wie bei jeder Datenverarbeitung und –analyse ist es auch bei der Big-Data-Analyse notwendig, wirtschaftliche Ziele zu definieren, auf welche die Arbeit hinauslaufen soll. Das Geschäftsmodell des Unternehmens hat also eine besonders einflussreiche Rolle für die Erfolgsbestimmung der Auswertung des Datenbergs. Dieses bestimmt nämlich, inwiefern ein Unternehmen dazu in der Lage ist, von Big Data letztendlich zu profitieren.

Zum einen können Unternehmen mithilfe der Big-Data-Einsichten ihre eigene Produktivität sowie Effizienz steigern und so ihre Prozesse wirtschaftlicher gestalten. Sei es zur Optimierung der Handelswege oder zum Vorbeugen technischer Probleme durch frühzeitige Wartungen.

Auch im Marketing und Vertrieb können Unternehmen ihren Vorteil aus Big-Data-Analysen ziehen, indem sie den Kunden besser kennenlernen, dessen Nachfrage studieren und in der Produktentwicklung auf ihn reagieren. Dadurch können sie nicht nur genauere Prognosen bezüglich ihres Umsatzes treffen, sondern auch die Erfolgsmessung ihrer Kampagnen wird deutlich erleichtert.

Außerdem ist Big Data für Unternehmen eine große Hilfe wenn es darum geht, das Angebot ihrer Kunden zu individualisieren, die Verkaufs- und Kommunikationskanäle anzupassen und somit für eine personalisierte Customer Experience zu sorgen.

Big Data ist Voraussetzung für Zukunftsgeschäft

Dieser Trend wird sich auch im Jahr 2018 fortsetzen und zeichnet sich schon heute ab. Big-Data-Analysen helfen Retailern etwa dabei, durch Predictive Analytics Engpässe bei Produkten vorherzusehen und entsprechend vorzubeugen oder schnell darauf zu reagieren, indem sie den nächstgelegenen Zulieferer mit einer weiteren Lieferung beauftragen.

Auch künstliche Intelligenzen werden künftig vermehrt im stationären Handel vertreten sein, um beispielsweise Kunden vor Ort per Display Kleidungskombinationen an den Körper zu projizieren, damit diese sich nicht mühselig immer wieder umziehen muss und bequem verschiedene Kombinationen ausprobieren können. Und auch falls ein Kunde bei der Suche nach Produkten Probleme hat kann eine KI das erkennen und den Kunden darauf aufmerksam machen.

Damit die KI jedoch all diese Kunden unterscheiden, ihr Verhalten erkennen und von Interaktionen lernen kann, muss sie Zugriff auf große Mengen an Kundendaten in analysierter, strukturierter Form haben. Besonders hierfür wird die Big-Data-Analyse eine Grundvoraussetzung für kommende Jahre sein.

Amazon, Google und Facebook machen es vor: Wer sich in der digitalen Zeit sich die Daten nicht zunutze macht, wird am Markt irrelevant. Dementsprechend ist vor allem der stationäre Handel zu Umstrukturierungen gezwungen. Mit integrierten Big-Data-Lösungen und einer klaren Zieldefinition können Retailer jedoch großen Profit aus den Daten schlagen und sich für den Handel der Zukunft vorbereiten.

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Unser Autor

Ralf Reich, Head of Continental Europe bei Mindtree

Ralf Reich verantwortet das Geschäft in Zentraleuropa bei Mindtree. In seiner Rolle kümmert er sich um das Wachstum von Mindtree hauptsächlich in den Branchen Finanzdienstleistungen, Banken, Versicherungen, Retail, Produktion, Tourismus und Transportwesen. Reich bringt über 25 Jahre IT-Service-Erfahrung mit, in denen er Neukunden und Geschäftsbeziehungen in den verschiedensten Märkten und Regionen aufgebaut hat.

Über Mindtree

Mindtree bietet digitale Transformations- und Technologie-Dienste – von der Ideensammlung bis zur Ausführung. So können sich die Global 2000-Kunden einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Mindtree wurde „digital geboren“ und verfolgt einen agilen, gemeinschaftlichen Ansatz, wenn es darum geht, kundenspezifische Lösungen für die digitale Wertschöpfungskette zu entwickeln. Gleichzeitig sorgt die umfassende Expertise von Mindtree im Infrastruktur- und Anwendungsmanagement dafür, dass die IT zu einem strategischen Asset wird. So unterstützt Mindtree Unternehmen, egal, ob diese sich abheben, Geschäftsfunktionen neu definieren oder das Umsatzwachstum beschleunigen wollen. Besuchen Sie uns und erfahren Sie mehr. http://www.mindtree.com/.

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