Auf dem Weg zum Predictive Enterprise

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Mit datengetriebenen Entscheidungen den Geschäftserfolg sichern

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  • 1. Auf dem Weg zum Predictive Enterprise Mit datengetriebenen Entscheidungen den Geschftserfolg sichern Die Software fr Datenanalyse und przise Prognosen

2. Executive Summary Predictive Applications ermglichen Best-in-Class-Unternehmen, sich gegen den Wettbewerb zu behaupten. Mithilfe ihrer Daten und intelligenter Algorith- men erzielen sie hhere Gewinne, sind innovativer und schneller am Markt. In diesem White Paper erfahren Sie, wie Sie von Predictive Analytics und automa- tisierten Entscheidungen profitieren und Ihr Unternehmen zu einem Predictive Enterprise entwickeln. Denn Predictive Analytics kann Ihre gesamte Organisa- tion revolutionieren. Nutzen Sie Ihre vorhandenen Daten aus Ihren ERP-Sys- temen, Ihren Materialwirtschaftssystemen und aus vielen anderen IT-Systemen, die Sie im Einsatz haben und hatten. Sie sind die Grundlage, um Ihr Unterneh- men noch effizienter und kundenorientierter zu gestalten. 2 3. 3 Inhalt Paradigmenwechsel vom Produkt zum Kunden 4 Predictive Enterprise das Erfolgsmodell der Zukunft 6 Die Cloud als Enabler 8 Von Standard Business Analytics zum datengetriebenen Unternehmen 10 Personalisierung der Katalysator fr individuelle Einkaufserlebnisse 12 Prognosemodelle Chancen und Risiken 14 Auf dem Weg zum Predictive Enterprise 1: Smart Factory 16 Auf dem Weg zum Predictive Enterprise 2: Closed-Loop-Ansatz im Handel 18 Ausblick: Smart Services 20 Fazit und nchste Schritte 22 4. Paradigmenwechsel vom Produkt zum Kunden Die Wirtschaftswelt hat sich radikal verndert. Die zunehmende Digitalisierung fhrt zu tiefgreifenden Vernderungen in allen Prozessen, Organisationssystemen, Arbeitsformen und gesamten Geschftsmodellen. Die drei wichtigsten Aspekte sind dabei: Nach Einschtzung des Arbeitskreises Smart Service Welt der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften werden in naher Zukunft die Geschftsmodelle sowohl von An- bietern als auch Herstellern und Betreibern vor einer Revolution stehen: Sie werden kon- sequent digitalisiert, analysiert, um intelligente Dienstleistungen und Produkte erweitert und miteinander vernetzt.1 Dieser gravierende Paradigmenwechsel findet in allen Wirtschaftsbereichen berall auf der Welt statt. Das bedeutet, dass Produkt- und Serviceanbieter umdenken und umpla- nen mssen. Nicht mehr Produkte und Produktinnovationen werden wie seit mehr als 150 Jahren im Mittelpunkt der neuen Geschftsmodelle stehen, sondern der Kunde. Um dessen hohen Erwartungen zu entsprechen, werden Daten und Software bentigt, die eine Optimierung der Geschftsprozesse mithilfe modernster Technologie erlauben. Hier setzen datengetriebene Entscheidungen und Predictive Analytics an. Es geht darum, dem Kunden jederzeit und in Echtzeit die beste Erfahrung zu bieten. Das kann nur gelin- gen, wenn die richtigen Entscheidungen schnell und automatisiert getroffen werden und menschliche Subjektivitt ausgeschlossen wird. Die Mitarbeiter erhalten dadurch Freiraum fr konzeptionelle und strategische Aufgaben. Predictive Analytics trgt mageblich bei zur Verbesserung von Entscheidungen und dadurch von Kundenerfahrungen. 1. Durchgngige Datenverfgbarkeit (Big Data) 2. Kostengnstiger Zugriff ber mobile Endgerte auf die zur Verfgung stehenden Ressourcen in der Cloud (vgl. Amazon, Google, Apple) 3. Software als Schlsselfaktor in vielen Geschftsmodellen 1 Smart Service Welt: Umsetzungsempfehlungen fr das Zukunftsprojekt Internetbasierte Dienste fr die Wirt- schaft, Mrz 2014. 4 5. 5 6. 6 Predictive Enterprise das Erfolgsmodell der Zukunft Laut Cisco sind 99,4 % aller Objekte, die eines Tages Teil des Internets of Everything sein werden, heute noch nicht vernetzt. Bisher sind schtzungsweise nur 10 Milliarden von 1,5 Billionen Objekten miteinander verbunden. Hier liegt ein riesiges Potenzial von 14,4 Billionen US-Dollar durch Vernetzung des Nicht-Vernetzten (MenschMensch, MenschMaschine, MaschineMaschine) ber das Internet of Everything.2 Abgesehen von diesem Zukunftsszenario ist heute schon eine enorm groe Menge an ungenutzten Daten vorhanden, in denen auerordentlich viel Potenzial steckt. Der zentrale Nutzen von Predictive Analytics liegt darin, dass Unternehmen die Werte heben knnen, welche durch die Digitalisierung von Geschftsprozessen in den letzten Jahrzehnten entstanden sind. Ergebnisse prognostizieren Muster erkennen Entscheidungen automatisieren Proaktiv Prozesse optimieren Smart Services entwickeln So funktioniert das Predictive Enterprise Auf historische und aktuelle Daten (strukturiert und unstrukturiert) zugreifen und diese in Echtzeit analysierenPredictive Analytics Alles vernetzen, was innerhalb und auerhalb des Unternehmens geschieht Apps Prozesse Mobile Gerte Gro- rechner Sensoren Cloud ERP- Systeme Services Events Akten Partner Social Media 6 14,4 BIO. $ 2 Joseph Bradley, Joel Barbier, Doug Handler. Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion: More Relevant, Valuable Connections Will Improve Innovation, Productivity, EfficiencyCus- tomer Experience. Cisco Public Information, 2013. 7. 7 Warum sollten Sie ein Predictive Enterprise werden? Fnf gute Grnde: Die richtigen Entscheidungen treffen Datengetriebenes Entscheidungsmanagement untersttzt Intuition und Er- fahrung mit echten Daten. Verantwortliche gewinnen neue Erkenntnisse und Sicherheit fr ihre Entscheidungen. Darber hinaus werden Massenent- scheidungen in Echtzeit ermglicht. Neue Geschftsmodelle ermglichen Indem Sie Ihren firmeneigenen Datenschatz heben, stehen Ihre Daten auch fr vllig neue Geschftsmodelle zur Verfgung. Sie knnen sie bei- spielsweise direkt selbst nutzen, damit handeln oder mit entsprechenden Marktpltzen kooperieren bzw. diese selbst schaffen. Beispiele dafr gibt es heute schon: Amazon verkauft Computing-Ressourcen zu Kassakursen; das Start-up Uber hat eine Online-Plattform zur Vermittlung von Personenbe- frderung geschaffen; weitere Unternehmen bieten Angebotserstellung in Echtzeit im digitalen Marketing an. Dem Wettbewerb einen Schritt voraus sein Durch przise Zukunftsprognosen knnen Sie schneller und effektiver agie- ren als Ihre Wettbewerber. Anstatt auf Kundenanforderungen und Markt- entwicklungen nur zu reagieren, knnen Sie Ihr Geschft proaktiv gestalten, Ihre Lieferkette optimieren und neue, bessere Serviceleistungen anbieten. Risiko besser managen und Betrug vermeiden Das Predictive Enterprise ist in der Lage, Richtlinien besser einzuhalten und Betrug zu minimieren. Weitreichendes Wissen und Erkenntnisse ermgli- chen rechtzeitiges Handeln und unverzgliche Anpassung des Risikoma- nagements. Damit halten Sie Schaden von Ihrem Unternehmen fern und senken Ihre Kosten. Profitabilitt steigern Przise Prognosen untersttzen Sie dabei, Trends und Chancen frhzeitig zu entdecken und Ihr Unternehmen entsprechend anzupassen. Darber hinaus knnen Sie Marketingkampagnen gezielter planen und Ihren Kunden immer genau zum richtigen Zeitpunkt das Richtige anbieten. Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2016 70 % der weltweit erfolgreichsten Firmen ihre Geschftsprozesse mithilfe von Predictive Analytics in Echtzeit managen werden. Gartner Business Process Management Summit 2013 1. 2. 3. 4. 5. 70 % 8. 8 Die Cloud als Enabler Smart-Data-Projekte in der Cloud erobern langsam, aber stetig Unternehmen aller Art. Die Business-Strategen von Decision Management Solutions zeigen in einer aktuellen Studie, dass der Einsatz von Predictive Analytics in der Cloud sich zusehends etabliert. 60 % der Umfrageteilnehmer arbeiten bereits mit Predictive Analytics in der Cloud, whrend ber 90 % angaben, in den nchsten Jahren mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Predictive-Ana- lytics-Lsung einzusetzen.3 Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen wollen, stehen vor drei Herausforderungen: Sie brauchen Lsungen, die nur wenige Spezialkenntnisse erfordern, oder Experten, die mit standardisier- ten Frameworks und Plattformen arbeiten knnen. Sie brauchen Applikationen, die groe Datenmengen verarbeiten knnen, und deshalb meist eine groe Menge an Hardware mit inhomogener Auslastung. Sie brauchen universell verfgbare Daten. 1. 2. 3. 3 Decision Management Solutions: Opportunities, Trends and the Impact of Big Data 2013. 9. 99 Mit der Cloud lassen sich diese Herausforderungen meistern: Auf Standardplattformen lassen sich Anwendungen mit standardisierten Frameworks und APIs aufbauen. Die Cloud ermglicht eine Hard- und Software-Umgebung, in der riesige Datenmengen in skalierbarer und wirtschaftlicher Form verarbeitet werden knnen. Die Cloud bietet beliebig erweiterbaren Speicherplatz und einfachen Zugriff durch Netzwerkeffekte. Arbeiten bereits mit Predictive Analytics in der Cloud Wollen eine Predictive-Analytics-Lsung einsetzen 60 % Einsatz von Predictive Analytics in der Cloud 90 % 10. 10 Von Standard Business Analytics zum datengetriebenen Unternehmen Prescriptive Analytics Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen beginnt damit, Standard Business Analytics in Predictive Analytics umzuwandeln. Whrend herkmmliche BI-Lsungen sich auf historische Daten konzentrieren und die Vergangenheit nur deskriptiv betrachten Was ist passiert und warum? , erlaubt Predictive Ana- lytics den Blick in die Zukunft: Was wird passieren? Knftiges Kundenverhalten und Trends knnen przise prognostiziert werden. Prescriptive Analytics geht im betriebswirtschaftlichen Kontext noch einen entscheidenden Schritt wei- ter und versetzt Unternehmen in die Lage, auf Basis von Prognosen Entscheidungen zu automatisieren. Bestehende betriebswirtschaftliche Prozesse knnen dadurch wesentlich effizienter gestaltet, aber auch neue Geschftsmodelle umgesetzt werden. Mustererkennung, Prognosen, Simulationen, Optimierung und automatisierte Entscheidungsfindung werden in wichtige operative Kernprozesse eingebunden. Prescrip- tive Analytics gibt Antworten auf die Frage: Was ist zu tun? Dieser Ansatz ist dynamisch: Das datengetrie- bene Predictive Enterprise setzt Data-driven Apps ein, die eigens fr Bu