Es ist allgemein davon auszugehen, dass die bei rein betriebswirtschaftlicher Betrachtung aktuell insgesamt begrenzten RFID-Einsatzbereiche in den nächsten zwei bis vier Jahren aufbrechen und RFID den Unternehmen ein praxisgerechtes Spektrum überzeugender Nutzungsmöglichkeiten eröffnen wird. Zu dieser Sicht gelangt unter anderem auch eine Studie von Booz Allen Hamilton in Zusammenarbeit mit der Universität St. Gallen (2004). Hier werden als Hauptgründe für diese optimistische Prognose insbesondere die markant nachgebenden Chip-Preise auf vermutlich rund 7 Cent für passive Chips um das Jahr 2007 sowie der zunehmende Bedarf der Unternehmen an höherer Datengranularität in der Logistikkette genannt.

Die wesentliche kritische Voraussetzung für die erfolgsträchtige Implementierung offener RFID-Systeme ist generell unumstritten: ein unternehmensübergreifender Planungs- und Standardisierungsansatz unter Berücksichtigung von effektiver und nahtloser Business Intelligence-Integration.

Die (theoretischen) Benefits von RFID aus Business Intelligence-Perspektive (BI) liegen auf der Hand: Die Technologie ist in der Lage Daten zu liefern, die bisher nicht oder nur schwer zu erfassen waren. Und zwar mit weit weniger Fehlern durchsetzt als die per Barcode-System erhobenen Daten. Damit verhilft RFID zu einem Zustand, den sich Logistiker wie Marketing Manager immer schon gewünscht haben: transparente Lieferketten über alle Zwischenstufen hinweg, vom Rohmaterial bis zum Endkunden. Doch die schiere Menge an Daten ist noch kein Qualitätsgewinn an sich. Um diese Transparenz und die damit verbundene Informationsbreite und -tiefe auch wirklich ausreizen zu können, sind entsprechend leistungsfähige Technologien für die Sammlung und Analyse der RFID-Datenvolumina vonnöten – und im Idealfall basieren beide Bereiche auf derselben Technologieplattform.

RFID meets Data Warehousing

Prinzipiell ist es durchaus sinnvoll, vorhandene Data Warehouse-Umgebungen mit RFID-Projekten zu verknüpfen. So lassen sich RFID-Rohdaten in den Kontext von Unternehmensdaten einbringen und die analytischen Leistungsstärken von BI-Tools innerhalb des Data Warehouse komplett entfalten. Aufwändige ETL-Prozesse für separate BI-Tools sind obsolet, Aktualität und Konsistenz der analysierten Daten in einem zentralen Datenlager sind bei weitem mehr gewährleistet als in voneinander getrennten Data Marts. Das beindruckende Potenzial an Informationsbandbreite auf einem RFID-Transponder im Vergleich zum Barcode eröffnet per se zusätzliche Perspektiven für BI-Anwendungen.