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Am 8. November 2012 um 9 Uhr eröffnete Peter Nikles von IBM die „IBM Performance 2012“ Konferenz mit mehr als 200 Teilnehmenden im Dolder Grand in Zürich.
Die Eröffnung geschah mit einem gewaltigen Paukenschlag: „Barack Obama ist dank besserer Datenverarbeitung zum Präsidenten der USA wiedergewählt worden“.
Am aktuellen Beispiel des US-Wahlkampfs illustrierte P. Nikles den Paradigmenwechsel, der gegenwärtig stattfindet. Barack Obama hat es geschafft, mit konsequentem und gutem Datenmanagement seit 2008 seine Wählerdaten besser zu sammeln und zu archivieren, und sie im Wahlkampf so erfolgsbringender nutzen zu können.
Die Vorteile, die Barack Obama mit seiner überlegenen Informatik realisieren konnte, sind vielfältig. Zuerst gelang es ihm, 1 Milliarde USD an Spendengeldern zu akquirieren. Im Wahlkampf kannte er dann aufgrund seiner grossen Datenbasis seine „Kunden“ besser und konnte besser darauf eingehen. SF DRS hat in einem Beitrag gezeigt, dass eine bestimmte Botschaft an verschiedene Empfänger in bis zu sieben Varianten verschickt worden ist. Je nachdem, ob die potentielle Wählende ein Mann oder eine Frau, jünger oder älter, auf dem Land oder in einer Stadt wohnhaft ist. Das Ergebnis kennen Sie: die glanzvolle Wiederwahl von Barack Obama zum amerikanischen Präsidenten.
„Was hat das nun mit den Firmen zu tun, für die ich als Konsulent tätig bin?“ war die Frage, die ich mir am Ende des Eröffnungsvortrags stellte. Die Antwort ist einfach: Politische Wahlen und Kaufentscheidungen haben etwas gemeinsam: Es kann jeweils nur ein Kandidat gewinnen. Darum drehten sich die Vorträge der von IBM eingeladenen Referenten, die ihre aktuellen Industriebeispiele vorstellten.
Doch zuerst ganz kurz eine Erläuterung. Was ist „Big Data“? Grössere Firmen verfügen heute ausnahmslos über grosse Datenbanken. Oftmals wird dafür der Begriff „Data Warehouse“ verwendet. Und genau das sind diese Datenbanken: Riesige Lagerhäuser für Daten. Für die Unternehmensführung sind sie erst wieder interessant, wenn man diese Daten bei Bedarf in der gewünschten Form wieder herausbekommt. Und zwar schnell. Genau hier hapert es in der Praxis. Dies musste Barack Obama 2008 auch feststellen: Es waren über die Wähler zahlreiche Daten vorhanden. Diese lagen jedoch in unterschiedlichen Datenbanken, die nicht miteinander kompatibel waren. Möglich wird „Big Data“ durch die Erfindung „Hadoop“ von Google. Es handelt sich um eine Technologie, mit der sich eine beliebig grosse Anzahl Daten abspeichern und auch wieder finden lässt.
Gekennzeichnet ist die Herausforderung “Big Data” durch drei “V”: Volume – die grossen, zu speichernden Datenmengen, Variety – die unterschiedlichen Datenarten und Datenquellen, und Velocity – die Geschwindigkeit, mit der Daten entstehen, erfasst und fast in real-time ausgewertet werden müssen. Analytik-Software von IBM ist nun in der Lage, auf speziell dafür optimierten Servern diese riesigen Datenmengen auszuwerten und nach Mustern zu durchsuchen.
Die Ergebnisse, die sich damit erzielen lassen, sind faszinierend. Von der Analysegeschwindigkeit und –qualität wie auch vom kommerziellen Resultat her.
Hier einige Beispiele aus den Vorträgen:
- Grosser Vermögensverwalter: Optimierung der Adressenauswahl für Direktmarketing für Fondsprodukte. Steigerung der Verkaufsabschlüsse um bis zu 880 %; im Durchschnitt 330 %.
- Leichtmetall-Giesserei: Einsatz von Predictive Analytics, um die Produktionsprozesse besser zu verstehen und den Ausschuss zu senken. Reduktion der Ausschuss-Rate um 80 % innert 12 Wochen. Die Ad-hoc-Analyse lieferte einen ROI von 100‘000 € innert 35 Minuten.
- Ein europäischer Premium-Fahrzeughersteller nutzt „Big Data“ zur Analyse historischer Fahrzeugdaten und konnte damit die Garantieaufwendungen um 5 % senken.
- Ein Wasserversorger nutzt Predicitive Maintenance, um die Zahl der Störfälle im Wassernetz zu minimieren. Der Payback der Lösung erfolgte innerhalb von 9 Monaten. Die Einsparungen in 2 Jahren liegen im Bereich von 8,2 Mio £.
- Eine Detailshandelskette setzt Big Data zur Analyse des Kundenverkehrs in den Filialen ein. Als Ergebnis resultierte eine 12 %ige Umsatzsteigerung innert weniger Wochen.
Kein Wunder, nennt IBM „Big Data“ das neue Öl. Ich ergänze es um das neue Gold. Unternehmen, die diese neuen Analysenwerkzeuge und –methoden anwenden, werden ihren Erfolg überproportional steigern können.
„Big Data“ ist etwas, das in meiner Wahrnehmung gut zu IBM passt. Das Unternehmen ist als Konzern in Konzernen zuhause. Das Unternehmen ist von den Mainframes her den Umgang mit grossen Datenmengen gewohnt. „Big Data“ liegt IBM irgendwie in den Genen. Es ist faszinierend, wie sich der Konzern vom Computerhersteller durch Akquisition und Integration von Softwarehäusern gewandelt und weiterentwickelt hat zu einem Lösungsanbieter für „Big Data“ Datenanalyse.