Neo Tech Blog

NEO TECH LBLOG - Praxis-Techblog für IT, Web und Mobile

Teil 1: Anleitung zum Bergen des Datenschatzes für Onlinehändler

1 Kommentar


Big Data ist angesichts der enormen Datenmengen, die im digitalen Business täglich zusammenkommen, für die meisten Unternehmen im E-Commerce bereits Realität. Mit herkömmlichen Methoden kann das Potential dieser Daten aber längst nicht mehr voll ausgenutzt werden. Gleichzeitig steigt die Anforderung Daten qualitativ zu beherrschen, um Entscheidungen besser und schneller treffen zu können, Kundenangebote zu optimieren und Marketingressourcen effizienter einzusetzen. Big Data-Konzepte versprechen neue Möglichkeiten, um die Reaktionsfähigkeit zu erhöhen und die Wettbewerbsfähigkeit auszubauen. Trotz des Hypes um Big Data-Analysen fehlen zumindest in Deutschland noch die großen Erfolgsgeschichten, insbesondere für kleine und mittlere Shop-Betreiber. Die Anzahl der Big-Data Projekte ist in Deutschland kleiner als 100, die bisherigen Leuchtturm-Projekte großer Online-Händler, etwa zur Retouren-Quote, lassen sich schlecht auf kleine und mittlere Shops übertragen. In den USA ist der Zug zu neuen Technologien viel stärker: Es wird jede Möglichkeit getestet, die einen Wettbewerbsvorteil verspricht.

Wie mit Hilfe von Big Data der Wandel hin zum Data Driven Marketing der Zukunft gelingen kann, wird in dieser Serie nachfolgend skizziert und am Beispiel des Customer Journey verdeutlicht.

Big Data Initiative

Von der Tabellenkalkulation zu Big Data

 Mit der Tabellenkalkulation ist in allen Unternehmen ein Werkzeug für Data Driven Marketing im Einsatz (datengestützte Entscheidungen 1.0). Wird die Umgebung komplexer, dann reicht Tabellenkalkulation nicht mehr aus. Es werden Daten aus zahlreichen IT-Systemen zu Rate gezogen und unternehmensweit miteinander in Beziehung gesetzt. Zum Einsatz kommen Werkzeuge wie Data Warehousing und Business Intelligence (BI). Hier hat sich ab Mitte der neunziger Jahre ein eigener Markt etabliert, es gibt spezifizierte Vorgehensmodelle und Prozesse innerhalb der BI. Viele große und mittlere Unternehmen haben eigene Abteilungen, die auf Basis von Business Intelligence Entscheidungsgrundlagen schaffen (datengestützte Entscheidungen 2.0).

Seit etwa drei Jahren geistert nun der Begriff „Big Data“ durch die Landschaft. IT-Entscheider stehen vor der Frage, ob hier die sprichwörtliche nächste Sau durchs Dorf getrieben wird oder ob Handlungsbedarf besteht (datengestützte Entscheidungen 3.0). Im Kern geht es darum einzuschätzen, ob die Einführung von Big Data für das eigene Unternehmen sinnvoll ist.

Weiter lesen: Teil 2: Big Data und Business Intelligence – Gemeinsamkeiten und Unterschiede

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.

Ein Kommentar

  1. wann kommt Teil 2?

Schreibe einen Kommentar

Pflichtfelder sind mit * markiert.