Diese Perspektiven eröffnen sich durch Data Science
Ob beim Stöbern in den sozialen Netzwerken, Onlineshopping oder beim Konsumieren der neuesten Nachrichten – was wir auch tun, durch unsere Aktivitäten werden nicht nur große Datenmengen erzeugt, sondern ebenso gespeichert. Dabei ist das Sammeln der Informationen nur ein Tropfen auf dem heißen Stein, denn erst durch die sinnvolle Auswertung und effiziente Nutzung eröffnet sich ein Ozean voller Möglichkeiten.
Und genau hier kommt Data Science ins Spiel. Das aus den Daten gewonnene Wissen kann mit richtungsweisenden Handlungsempfehlungen zu optimierten Prozessen führen – wie es der jüngste Einsatz von Data Science für die Corona-Warn-App gezeigt hat. Doch nicht allein in Krisenzeiten sorgen Data-Science-Lösungen für Innovation und Fortschritt. Wie sich auch Strukturen und Abläufe im Daily Business revolutionieren lassen.
So profitieren Unternehmen von Data Science
Besonders für Unternehmen, die enorme Datenmengen produzieren, entsteht durch den Einsatz von Data Science ein wertvoller Vorsprung. Die gesammelten Daten können mit der geeigneten Auswertung in gewinnbringendes Wissen umgewandelt werden. Und zwar im wahrsten Sinne des Wortes: Denn dadurch können gezieltere Geschäftsentscheidungen getroffen, Arbeitsabläufe optimiert und automatisiert werden – und letzten Endes nicht nur Wettbewerbsvorteile erzielt, sondern auch Umsätze gesteigert werden.
Doch viel zu oft machen sich Unternehmen diese Vorzüge nicht zunutze – sei es aufgrund von fehlender Expertise innerhalb des Teams oder zu wenig zeitlichen wie finanziellen Ressourcen. Dennoch sollten Firmen nicht auf die Vorteile von Data Science verzichten.
Wie der datengetriebene Unternehmenserfolg gelingt
Die Unterstützung durch Experten, die individuelle Data-Science-Softwarelösungen bereitstellen, ist hier der Schlüssel zum Erfolg. Das Softwareentwicklungs-Startup Westphalia DataLab ist auf Data Science und Künstliche Intelligenz spezialisiert und bietet Unternehmen SaaS-Produkte. Diese sind ohne Vorkenntnisse nutzbar und ebenso leicht in die bestehenden Strukturen des Unternehmens zu implementieren. Die bereitgestellte Data-Science-Kompetenz auf Basis einer effizienten, transparenten und vertrauensvollen Zusammenarbeit führt die Unternehmen auf den Weg zum Datenerfolg. Zusätzlich können Firmen mit einer maßgeschneiderten Beratung die volle Unterstützung erhalten – von der ersten Idee bis zur Integration in die IT-Infrastruktur und die operativen Geschäftsprozesse.
Diese Bereiche lassen sich durch Data Science revolutionieren
Data Science ist so vielfältig, dass nahezu jedes Unternehmen vom richtigen Einsatz profitieren kann – sei es beispielsweise beim Kundenmanagement oder in der Logistik. Und dabei ist die Optimierung in diesen Bereichen nur ein Bruchteil dessen, was sich hinter dem Innovationspotenzial von Data Science verbirgt:
1. Kundenmanagement
Ein strategisches Kundenmanagement ist genauso umfassend wie wichtig und wird von vielen Unternehmen gerade aufgrund dieses Aufwands vernachlässigt. Klar ist jedoch, dass die Kundenzufriedenheit ein elementarer Bestandteil des Unternehmenserfolgs ist und daher gut gepflegt werden sollte. Die eigenen Kunden noch besser zu kennen, gezielter auf deren Bedürfnisse einzugehen und schneller zu reagieren, ist dabei essenziell. In der Theorie gelingt das durch den Einsatz von Data Science, der zu einer Automatisierung der Prozesse und damit einer wesentlichen Erleichterung verhelfen kann. In der Praxis sorgt das Westphalia DataLab für die passende Unterstützung.
Wie das gelingt: Kunden sind große Datenproduzenten, liefern sie doch eine Vielzahl an Informationen in unterschiedlicher Form mit verschiedenen Inhalten – ob durch E-Mails, Chats, Telefonate, Kaufverhalten oder Nutzungsdaten. Das Westphalia DataLab unterstützt Unternehmen dabei, das Wissen und Feedback der Kunden nutzbar zu machen: beispielsweise von der Konsolidierung der Kundendaten aus den unterschiedlichsten Quellen, über die Zusammenführung mit den Produktarten des Unternehmens, bis hin zum optimalen Einsatz der geschaffenen Wissensgrundlage. Hier können Textmining- und Sentiment-Analysen auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen zur Einordnung der gesammelten Daten eingesetzt werden.
Die Analyse der 360-Grad-Kundensicht dient der wesentlichen Steigerung der Produkt- und Servicequalität durch gebündelte Customer Insights, die verbesserte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und schnellere Reaktionszeiten. Und auch die Weichen für eine Erhöhung der Kundenzufriedenheit sind gestellt.
2. Forecasting
Doch nicht nur im Kundenmanagement bietet Data Science fortschrittliche Lösungen, sondern auch bei der Vorhersage von Wareneingängen in Mode- und anderen Warenhäusern. In den Lagern großer Anbieter gehen in der Regel Sendungen verschiedener Lieferanten ein. Schwankende Eingänge und heterogenes Lieferverhalten einzelner Lieferanten sind dabei nicht selten an der Tagesordnung. Das Ergebnis? Die Planbarkeit wird enorm erschwert. Auch hier kann das Westphalia DataLab mit seiner Data-Science-Kompetenz Abhilfe schaffen.
So funktioniert es: Machine-Learning-Modelle können zur Mustererkennung im Lieferantenverhalten, wie der Termintreue, eingesetzt werden, um Voraussagen über zukünftige Wareneingangsmengen zu treffen. Das Resultat jetzt? Bessere Prognosen sowie die optimierte Planung von Personal und Lagerflächen. Perspektivisch ist sogar eine intelligentere Steuerung der Lieferanten möglich, bei der Spitzen in der Auslastung vorausgeahnt und durch die gezielte Verteilung der Aufträge ausgeglichen werden.
3. Logistik
Bekanntlich ist Zeit Geld. Wenn also manuelle Arbeitsaufwände in Höhe von mehreren Stunden pro Tag reduziert werden können, klingt das schon verlockend. Und davon kann auch der Logistikbereich profitieren. Support bietet das Westphalia DataLab unter anderem bei der dynamischen Routenoptimierung in der Last-Mile-Disposition.
Was sich dahinter verbirgt: Betreiber großer Dispositionsnetzwerke steuern, ausgehend von verschiedenen Hubs, täglich eine Vielzahl an Standorten an. Ihre Planung führen sie häufig manuell, unabhängig von täglichen Bestellungen, aus. Vernachlässigt wird dabei ein entscheidender Faktor: die Flexibilität. So ist die Reaktion auf Emergency Orders und Cancellations nicht nur erschwert, sondern in manchen Fällen auch einfach unmöglich. Durch einen Algorithmus können für jeden Hub täglich optimale Routen ermittelt werden. Zugleich gibt es Handlungsvorschläge zur Berücksichtigung von Emergency Orders auf bestehenden Routen und bei Cancellations werden die Disponenten benachrichtigt. Somit kann nicht nur Zeit, sondern auch der Kostenaufwand eingespart werden.