Digitale Exzellenz
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Liquid Big Data: die nächste digitale Umwälzung?

, 25. Mai 2016

Lesezeit: 3 Minuten

Liquid Big Data: die nächste digitale Umwälzung?

Von Liquid Big Data ist die Rede, wenn Wettbewerber untereinander Cloud-Technologien und Verfahrensweisen einsetzen, um offen große Datenvolumen miteinander zu teilen und zu analysieren. Der Ansatz bietet für beide Seiten Vorteile. Zugleich riskieren Unternehmen durch diese Kombination aus Kooperation und Wettbewerb („Co-opetition“) allerdings, Wettbewerbsvorteile gegenüber Mitbewerbern und Marktanteile an neue Marktteilnehmer zu verlieren. Kann der strategische Nutzen einer solchen Strategie die Risiken aufwiegen?

Der Kunde im Fokus

Unternehmen können Liquid Big Data beispielsweise nutzen, um gemeinsam von Kundenerfahrungen ihrer eigenen Vertriebskanäle und der ihrer Wettbewerber zu lernen. Sie machen damit deutlich, wie ernst sie es mit der Personalisierung meinen. Kunden nutzen bereits selbst digitale Dienste wie Preisvergleichsportale, um ihre isolierten Erfahrungen mit einzelnen Marken mit denen anderer Anbieter zu verknüpfen und so ihre Kundenerfahrung zu personalisieren.

Wie können sich nun aber Unternehmen Wettbewerbsvorteile sichern, wenn sie diese Form des Kundenfokus gemeinsam auf eine neue Ebene heben? Liquid Big Data könnte sich zum Beispiel als Mittel gegen den Rückgang der Nachfrage im stationären Einzelhandel erweisen, wie es beispielsweise in Großbritannien zu beobachten ist.

Agiles Lieferkettenmanagement

Liquid Big Data kann zudem eine engere Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und ihren großen (und kleinen) Lieferanten fördern. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten dazu beitragen, das Herstellungsrisiko nicht benötigter Bestände oder Sortimente zu minimieren und bieten darüber hinaus auch bessere Lösungen für andere Probleme des Lieferkettenmanagements. So könnten Unternehmen beispielsweise durch den Austausch von Echtzeitdaten zu Vertriebs- und Betriebsperformance näher zusammenarbeiten. Bedarfe lassen sich genauer und rechtzeitiger vorherbestimmen und damit schlanke und agile Strategien wie die Just-in-Time-Herstellung besser umsetzen. Zusätzlich eröffnen sich für beide Parteien Chancen, die Agilität ihrer eigenen Lieferketten durch neue Verfahrensweisen zu steigern.

Daten als Währung

Bietet die wachsende Bedeutung digitaler Währungen (Kryptowährungen) im B2C-Bereich die Chance, dieses Modell auszubauen und den Handel zwischen Organisation auf Liquid Big Data statt Bargeld aufzubauen? Für solche B2B-Transaktionen sind verschiedene Modelle denkbar – einerseits der unmittelbare Austausch von Informationen mit Firmen, die maßgeschneiderte Ergänzungsdienstleistungen an denselben Kunden verkaufen möchten, aber auch der einmalige Austausch großer Mengen komplexer Service-Performance-Daten mit Lieferanten, die gemeinsam Leistungen für denselben Kunden erbringen möchten.

Besserer Schutz vor Cyber-Kriminalität

Jeden Tag werden Unternehmen von Hackern bedroht, die ihre digitalen Services unterbrechen oder große Mengen persönlicher Kundendaten stehlen möchten. Um diese Risiken zu minimieren, könnten Organisationen zusammenarbeiten und gemeinsam sichere Cloud Services implementieren und betreiben, um die kritischen Big-Data-Bestände gemeinsam zu schützen. Hier steht weniger der Austausch von Daten zwischen Wettbewerbern als die Schaffung einer sicheren Liquid-Big-Data-Plattform im Mittelpunkt, die anderen Organisationen zum beiderseitigen Nutzen als Service angeboten werden könnte.

Komponenten über die gesamte Lebensdauer im Blick

Einige Unternehmen experimentieren bereits mit dem Einsatz von Internet-of-things-Sensoren in ihren Produkten, um Informationen zu deren Performanz innerhalb der Lieferkette und zur Kundenerfahrung zu sammeln. Dieser Ansatz könnte nicht nur zur Erfassung von Daten zu langlebigen Komponenten in Verbraucherelektronik, Fahrzeugen oder Flugzeugen genutzt werden. Liquid Big Data könnte auch ausgetauscht werden, um branchenweit Kenngrößen zur Lebensdauer von Komponenten mit Wettbewerbern zu validieren. Zudem können durch Kombination mit weiteren Informationen (z. B. Umweltfaktoren) andere Probleme identifiziert werden, die die Leistung beeinträchtigen.

Veröffentlicht im Original im Blog der Sopra Steria Gruppe.

Foto: Getty Images / peterhowell