Fraunhofer: Kein Geld für Big Data

1. Effizientere Unternehmensführung durch Big Data: „So lassen sich etwa im Einzelhandel genauere Prognosen treffen, wann welches Produkt verkauft wird und nachbestellt werden muss“, so das Institut. Die Energiebranche könne besser vorhersagen, wie viel Strom wann benötigt wird. Und bei einfachen Prozessen wie der Postbearbeitung könnten lernende Systeme durch automatisierte Abläufe für mehr Effizienz sorgen.

Virtuelle Assistenten fürs Carsharing

2. Massenindividualisierung durch Big Data: Wenn Systeme während der Bearbeitung einer Anfrage relevante Informationen über den Kunden mitlernen, können Dienstleistungen künftig maßgeschneiderter angeboten werden. „So wird es bald ganz neue Serviceideen geben, zum Beispiel virtuelle Assistenten, die auf Basis historischer Mobilitätsmuster individuelles Carsharing organisieren“, schwärmt Institutsleiter Professor Stefan Wrobel.

3. Intelligentere Produkte durch Big Data: Schon heute verfügen viele Maschinen und Anlagen über Sensoren, die beispielsweise über den Wartungszustand Auskunft geben. „In Zukunft könnten die Maschinen selbst mit Big-Data-Intelligenz ausgestattet werden, um die Sensordaten direkt zu verarbeiten und damit zu lernen, sich zum Beispiel auf Lastspitzen einzustellen oder gar, sich selbst zu reparieren“, prognostiziert das Fraunhofer-Institut.

Insgesamt zeige sich in der qualitativen Analyse, dass Big Data kein reines Technologie-, sondern vor allem ein Strategiethema sei. „Sowohl in den Ergebnissen der Onlinebefragung als auch in den Roadmaps der Branchenworkshops finden sich neben technologischen Herausforderungen vor allem betriebswirtschaftliche und unternehmenspolitische Aspekte“, erläutert Wrobel.