Mit Big Data auf Kundenfang

Storage-Marktführer EMC setzt neben Virtualisierung mit VMware auf eine weitere Technologie, die zukünftig viel Geld in die Kassen spülen soll: Big Data oder Analytics. Was einmal als Business Intelligence (BI) und Data Warehousing für zeitnahe Aufklärung und Analyse von wichtigen Marktdaten sorgen sollte, gilt inzwischen als altmodisch und teuer. Nur größere Unternehmen konnten sich die aufwändigen Applikationen samt Speicher-Hardware leisten.

Statt erst nach Tagen oder Wochen Auswertungen auf schicken Dashboards präsentiert zu bekommen, wollen CEOs und Abteilungsleiter das heute ohne Zeitverluste. Die technischen Voraussetzungen dafür sind jetzt mit skalierbaren großen Speicher-Arrays und paralleler Datenverarbeitung gegeben. Die EMC-Tochter Greenplum setzt auf Hadoop-Systeme, die zunächst als Open Systems unter der Apache-Foundation entwickelt wurden. Ohne eine solche Parallelisierung wäre eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen nicht machbar.

Einstellung der Kunden permanent verfolgen

In kaum einer anderen Branche kann es so entscheidend wie im Retail-Sektor sein, die mit dem Internet und dem Einsatz mobiler Geräte laufend wachsenden Datenmengen zeitnah auszuwerten. Nur wer über Verkäufe, Produkte und Kundenverhalten laufend auf dem neuesten Stand ist, kann sich auf dem hart umkämpften Markt behaupten. Unternehmen wie Macy’s oder WalMart in den USA schätzen es, sofort im Anschluss von aktuellen Marktanalysen die eigene Angebots-und Preisstruktur anzupassen.

Es wird auch immer wichtiger, permanent über das Verhalten und die subjektiven Einstellungen der Kunden Bescheid zu wissen. Der Online-Schuh-Shop Zalando gewährt zum Beispiel seinen meist weiblichen Kunden großzügige Rücksendemöglichkeiten. Um die so entstehenden Mehrkosten wieder zu senken, sammelt man möglichst viele Daten über die Kundinnen: Wann senden sie bestimmte Schuhe wieder zurück? Wie begründen sie diesen Schritt? In welchem Zustand sind die Versandexemplare? Aus dem Datenbestand können dann Folgerungen über den nötigen Lagerbestand gezogen werden: Wie viele Exemplare können umstandslos für einen neuen Versand benützt werden? Wie hoch ist die Ausschussrate?

In Deutschland hat SAS die Datenanalyse für Kaufhof übernommen. Dank Analytics konnte das Warenhaus bei seinem letzten Weihnachtsmailing eine Response-Quote von 96 Prozent erreichen. Marc Neurath, Bereichsleiter CRM bei Galeria Kaufhof, urteilt: "Gerade in Zeiten von Big Data ist schnell abrufbare analytische Tiefe extrem wichtig."

EMC-Ecosystem für Big Data, BI und Analytics

EMC und die Tochterfirma Greenplum sind dabei, ein Ecosystem um die eigenen Angebote für Analytics und Big Data aufzubauen. Dazu gehören Kooperationen mit klassischen BI- und Analytics-Anbietern wie SAS, aber auch mit Start-ups wie "tableau". Unternehmen können sich hier exklusive oder generelle Marktinformationen durch einen externen Datenzugriff besorgen, der sich von bisherigen BI-Angeboten unterscheidet und vor allem Wert auf eine nachvollziehbare Visualisierung legt.

Tableau bietet neben der Server- auch eine Desktop-Lösung an, mit der man erste Schritte ausprobieren kann. Damit können auch kleinere Retailer und Online-Shops in die Welt von Big Data eindringen und sich so Konkurrenzvorteile verschaffen. Laut Anbieter soll man die Tableau-Produkte als "einfach bereitzustellende Business-Intelligence-Software" sehen, „die praktisch jeder nutzen kann". Die Programme lassen sich in vorhandene IT-Umgebungen integrieren. Berücksichtigt werden auch Daten von mobilen Geräten. Tableau stellt kostenlose Testversionen zur Verfügung: http://www.tableausoftware.com/de-de/products/trial.

Das Start-up ist von den großen Analystenfirmen Gartner und Forrester positiv aufgenommen worden. Gartner hat Tableau bereits in einen seiner "Magic Quadrants" aufgenommen (siehe Abbildung).

6 Trends für Big Data laut Gartner

Gartner diagnostiziert sechs Trends im Big-Data-Umfeld, von denen man bei Tableau glaubt, bereits auf sie vorbereitet zu sein. Im einzelnen sind es:

1. Die unterschiedlichen Einschätzungen zwischen Geschäftsanwendern und IT-Abteilungen im Hinblick auf die Entwicklung von Produktpräferenzen nehmen zu.

2. Das Wachstum der Datenmengen in den Unternehmen wird sich weiter beschleunigen und neue Anforderungen an die Analyse-Qualität stellen.

Wie geht es weiter mit Big Data und BI?

3. Die zunehmende Nutzung von Mobile Computing wird die BI-Werkzeuge verändern.

4. Der BI-Schwerpunkt wird sich weiter auf zeitnahe Entscheidungsfindung verlagern.

5. Eine Welle von neuen Anwendungsfällen und Inhaltstypen steht bevor, wobei Data Scientists den Unternehmen helfen können, ihr Datenmaterial grundsätzlich zu sichten und analytisch aufzubereiten.

6. Mit der Verbreitung von Analytics soll es auch zu einer Vereinfachung der klassischen BI-Ansätze kommen.

Analytics richtig planen

Gartner sieht neben Tableau weitere neue Datenanalyse-Tools am Markt, die man zusätzlich oder alternativ zu herkömmlichen BI-Anwendungen einsetzen kann: "Eine Welle von neuen Anwendungsfällen, Inhaltstypen und Interaktionsmodellen erweitert den Anwendungsbereich für die BI-Plattformen von morgen."

Wer sich auf das Gebiet von Analytics und Big Data vorwagt, sollte in einem ersten Schritt mit einer reaktiven Aufbereitung von Informationen mittels gut gestalteter Berichte und Dashboards beginnen, meint Thomas Keil, Program Marketing Manager Business Analytics bei SAS. "Der zweite Schritt ist darauf aufbauend eine proaktive Optimierung für das künftige Geschäft, also die Bereitstellung von Planungs- und Forecast-Funktionen sowie von Vorhersagemodellen - also all das, was man heute unter "Advanced Analytics" zusammenfasst."