Vom Industrieunternehmen zur Data Enterprise

Die IT2Industry fand dieses Jahr vom 08.-11. November in München statt. Die Internationale Fachmesse ist eine Open Conference für intelligente, digital vernetzte Arbeitswelten. Unser CEO Alexander Thamm stellte in seinem Vortrag mit dem Titel „Vom Industrieunternehmen zur Data Enterprise“ anhand von Projektbeispielen Vorgehen und Mehrwerte von Data Science Projekten vor und verdeutlichte die Relevanz von Data Science und Big Data gerade auch im Mittelstand.

Was die Digitalisierung mit unserer Welt macht

Viele Geschäftsmodelle in unserer digitalisierten Welt funktionieren nicht mehr. Die Welt ist „VUCA“. VUCA steht dabei für volatile, unpredictable, complex, ambigous. Dies führt dazu, dass Traditionsunternehmen durch die neuen digitalen Player in einer enormen Geschwindigkeit verdrängt werden. Mit aktuellen Beispielen zeigte Alexander Thamm welche Auswirkungen die Digitalisierung auf Unternehmen hat: Das größte Taxiunternehmen Uber besitzt keine Taxis, der größte Filmanbieter Netflix besitzt keine Kinos und auch Airbnb, als weltweit größter Vermieter, besitzt keine Immobilien.
Genau aus diesem Grund ist es wichtig in den Ausbau von Big Data zu investieren.

Mangel an Data Scientists ist ein zentrales Problem

Daten werden in allen Lebensbereichen generiert, wie .z.B. Transaktionsdaten, Finanzdaten, Textdaten etc. Dabei verursachen Daten ohne Data Scientists allerdings nur Kosten. Der Mangel an ausgebildeten Data Scientists stellt hier ein klares Problem dar. Dabei sind die Aussichten und Möglichkeiten für Data Scientists hervorragend. Neben facettenreichen Aufgaben und innovativen Themen, ist vor allem das hohe Wachstumspotenzial ein großer Vorteil. Mit unserem firmeneigenen Traineeprogramm bilden wir Data Scientists aus und sind damit deutschlandweit einzigartig.

Use Cases verdeutlichen die Relevanz von Datenanalysen

In allen Branchen und über die gesamte Wertschöpfungskette gibt es Data Science Use Cases, von Produktion & Logistik über Marketing bis hin zum Aftersales.  Dabei entdeckt auch immer mehr der Mittelstand das Potenzial Data Science Projekten. Drei Best Practice Beispiele der Alexander Thamm GmbH veranschaulichen den Nutzen von Data Science und Analytics Projekten.

Ein mittelständischer Werkzeughersteller profitiert von einer Katalogversandoptimierung. Es werden Kundensegmente definiert, um Marketingkampagnen zu optimieren. In dem Projekt wurde unter anderem nachgewiesen, dass Kunden, die einen Katalog erhalten 10 Prozent mehr kaufen als Kunden, die keinen Katalog erhalten.

Ein Automobilhersteller möchte seine Kundenloyalität steigern. Mithilfe von Churn Prediction können über 90% aller Wechselkunden frühzeitig identifiziert werden. Dadurch kann die Churn Rate reduziert werden und der Umsatz mit Bestandskunden gesteigert werden.

Auch traditionelle Industrien wie ein Landmaschinenhersteller setzten auf Data Science. Die Bauern sind in der Erntezeit auf ihre Landmaschinen angewiesen und können sich  keine Ausfälle erlauben. Daher setzt dieser Hersteller von Landmaschinen erfolgreich auf Predictive Maintenance, um ungeplante Ausfälle zu verhindern.

Aufbau einer Data Enterprise

Die Realisierung einer Data Strategy erfordert eine spezifische Herangehensweise an die Herausforderungen der Digitalisierung. Abgeleitet von der zentralen Big Data-/Digitalisierungsstrategie muss eine Use Case Roadmap entwickelt werden, die zur Steuerung dient. Wichtig ist, dass man nicht zu lange wartet und sich von der Konkurrenz abhängen lässt.

Hier ein paar Impressionen von dem Event:

 

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