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Big Data

Wann Big Data im Forderungsmanagement sinnvoll ist (Teil 2)

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Ob Analyseverfahren für ein Unternehmen sinnvolle Ergebnisse bringen, kann nicht pauschal beantwortet werden. Wer sich aufmacht, den Datenschatz des eigenen Unternehmens zu heben, sollte aber vor dem ersten Spatenstich folgende Fragen mit einem Ja beantworten: Speist sich der Bestand aus einer Vielzahl heterogener Daten? Ist die Reaktionsgeschwindigkeit bei der derzeitigen Analyse zu gering? Besteht hoher Zeitdruck bei der Einführung neuer KPIs und Methoden? Und gibt es überhaupt eine grundsätzliche Bereitschaft, datengesteuerte Prozesse umzusetzen?

Auch wenn diese Kriterien erfüllt sind, ist für den konkreten Einzelfall zu prüfen, inwiefern es sinnvoll ist, sich mit neuen Methoden auf das unbekannte Terrain vorzuwagen. Deshalb sollte zu Beginn einer Big-Data-Analyse ein Pre-Test stehen. Dort entwickeln Datenspezialisten gemeinsam mit Fachleuten aus dem Unternehmen Ziele und mögliche Fragen. Auf dieser Basis wird dann die Qualität und Eignung der Datenstrukturen anhand ausgewählter Datensätze des Unternehmens getestet und die Ergebnisse explorativ ausgewertet und diskutiert. Kommen die Beteiligten hier zu einem positiven Fazit, wird die Analyse ausgeweitet. Die Erfahrungen von Neofonie bei Big-Data-Analysen haben gezeigt, dass gerade die explorative Zusammenarbeit von Analysten auf Unternehmensseite mit den externen Informatikern unabdingbare Voraussetzung ist, um die Analyseergebnisse bewerten und sinnvolle Rückschüsse für das Business ziehen zu können.

Im Erfolgsfall liegen nach der Implementierung eines Big-Data-Systems quantifizierte Daten für eine KPI-Steuerung vor. Beispielsweise weiß das Unternehmen dann nicht nur, welche Prozessschritte im Call Center im konkreten Fall am erfolgversprechendsten sind, sondern auch, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein einzelner Prozessschritt – etwa ein zusätzlicher Anruf beim Kunden – zur Zahlung führt.

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Holger Düwiger

Autor: Holger Düwiger

Holger Düwiger ist CTO der Neofonie GmbH. Seit über 15 Jahren beschäftigt er sich mit technologiegetriebenen Innovationen. Sein Interesse gilt besonders innovativen Ansätzen und Konzepten, bei denen das Internet und Daten im Fokus stehen. Als CTO und Intermediär zwischen Business und Technologie, sorgt er dafür, dass Innovationen im Sinne des Businessnutzens anwendbar werden. Holger ist diplomierter Mathematiker der TU Berlin.

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