Die Big Data-Weihnachtsgeschichte – Teil 3

Weihnachten 2013 drohte ein unerfreuliches Ereignis für das Christkind zu werden: Ein veraltetes Geschäftsmodell, niedrige Effizienz in der Produktion und hohe Unzufriedenheit unter den angestellten Elfen sorgten für tiefrote Zahlen und schlechte Stimmung. Die gravierenden Veränderungen in der Gesellschaft, die die letzten Jahre mit sich brachten, wurden vom Christkind schlicht verschlafen. Doch wir wollen ihm helfen! Und das natürlich mit den Möglichkeiten und Vorteilen von Big Data!

Zwei entscheidende Schritte haben wir bereits gesetzt: Zu aller erst haben wir durch fortschrittliche Analyse- und Monitoring-Möglichkeiten die „Wunschliste 2.0“ realisiert. Nur, um darauf aufbauend in Teil 2 dafür zu sorgen, dass durch Nutzung neuster Virtualisierungs-Technologien eine potente Cloud-Lösung die Effizienz in der Produktion in neue Höhen schnalzen ließ und gleichzeitig das Produktportfolio deutlich erweiterte. Doch eine weitere „Baustelle“ haben wir noch vor uns …

  1. Die Wunschliste 2.0:
    Mit Markt- und Meinungsforschung auf Basis von Sentiment-Analysen und Realtime-Monitoring des WWW erkennen wir Trends, Wünsche und identifizieren unsere Zielgruppe.
  2. Ressourcen und Produktion:
    Welche Geschenke werden gebraucht, welche sind lagernd, was muss beschafft oder produziert werden – und von wem?
  3. Der Weihnachtsabend:
    Real-time-Abfragen von Wetterberichten und Positionierung der Zwischenlager sind nur zwei Variablen, die für perfekte Just-in-time-Zustellung und Erledigung bedacht werden müssen.

Wir fassen noch einmal zusammen: Das Christkind weiß nun dank unserer Hilfe genau was die Menschen wollen, welche Einstellung sie zu Produkten und dem Christkind selbst haben und wie es diese Nachfrage Produktions- und Beschaffungstechnisch bestmöglich befriedigen kann. Doch irgendwie müssen die Geschenke ja auch zu den „Kunden“ gelangen. Zeit für Teil 3 unserer „Big Data Weihnachtsgeschichte“!

Teil 3:
Distribution – der Weihnachtsabend

Für eine perfekt zeitgerechte Lieferung muss das Christkind einiges bedenken: Wetterbedingungen, Zeitzonen, unterschiedliche kulturelle Begebenheiten (nicht jeder feiert Weihnachten am selben Tag oder zur selben Zeit), den internationalen Flugverkehr und noch einiges mehr – wie zum Beispiel die aktuellen Aufenthaltsorte der Menschen. Immerhin muss das Christkind ja zwingend verhindern gesehen zu werden. Wo bliebe denn sonst die Magie? 😉 Doch sich bei all diesen sensiblen Fragen auf bloße Intuition zu verlassen, wäre mit den neuen, deutlich erweiterten Produktportfolio und Produktionsstätten schlicht unmöglich. Eingängige Analysen sind also nötig. Und bei so vielen unterschiedlichen Faktoren bedeutet das, wenig überraschend, nichts anderes, als dass wir uns erneut im Einsatz-Gebiet von Big Data wiederfinden.

Werfen wir einen detaillierten Blick auf die Situation: Der enge Zeitplan kombiniert mit vielen Variablen wie dem Wetter und den Aufenthaltsorten der Menschen, macht es dringend nötig über das Hier und Jetzt hinaus zu gehen und einen Blick in die Zukunft zu werfen. Es heißt also tief in die Trickkiste der Data Science zu greifen und auf Predictive Analytics zu bauen. So können wir auf Basis vergangener Werte, mit hoher Wahrscheinlichkeit Modelle für die Zukunft aufzeichnen. Können also beim klassischen Wetterbericht die Daten der aktuellen Wetterfront-Bewegungen mit den Informationen aus den Vorjahren kombinieren, um so wahrscheinliche Modelle für die Wetterverhältnisse an einem Tag in der Zukunft zu berechnen. Doch das ist im Grunde „ein alter Hut“ – immerhin läuft die Erstellung von Wetterberichten schon lange so ab.

Was wir nun allerdings über aktuelle Lösungen, zum Beispiel von Pivotal (ein Joint Venture von EMC, VMware und GE), erreichen können, ist diese Analysen in ungeahnten Geschwindigkeiten auszuführen, müssen dafür doch keine Daten verschoben – also in die passenden Prediction-Umgebungen gebracht werden. Stattdessen kann die Analyse direkt in der Datenbank laufen und so viel schneller, mehr Daten verarbeiten als bei konventionellen Lösungen. Statt „nur“ die Wetterinformationen zu bearbeiten, können wir also auch über öffentliche Systeme zur Verfügung gestellte Verkehrsinformationen (Flug- und Boden-) heranziehen um eine perfekte Route zwischen den einzelnen Lager-Stätten und den dazugehörigen Auslieferungsorten zu ermitteln. Um dort, bei den Haushalten selbst, dann noch jeden Zweifel auszuräumen gesehen zu werden, wäre weiter denkbar an aktuellen Projekten anzuknüpfen, die Handydaten für diverse Vorhersagen nutzen. Mittels der vielfältigen Sensoren in modernen Smartphones (GPS-Empfänger, Bewegungs-, Luftfeuchtigkeits- und Temperatur-Sensor usw.) lässt sich so zusätzlich ein perfektes Abbild kreieren, wo sich die zu Beschenkenden denn gerade aufhalten und was sie gerade tun. All diese Infos nutzen dem Christkind aber natürlich herzlich wenig, wenn es nicht auch von unterwegs darauf zugreifen kann … was ebenfalls kein Problem ist.  Hier helfen uns die schon in Teil 2 unserer Serie angesprochenen Möglichkeiten der Virtualisierung. So kann mittels der passenden Techniken nämlich jederzeit das Ergebnis all unserer Analysen einfach auf mobile Endgeräte wie zum Beispiel das Tablet des Christkinds übertragen werden – wie bei all unseren Lösungen natürlich perfekt verschlüsselt und geschützt.

So sollte einem mehr als gelungenen und erfolgreichen Weihnachtsfest nichts mehr im Wege stehen. Die „Wunscherfüllungsrate“ konnte durch die Wunschliste 2.0 exorbitant gesteigert werden, die Produktion läuft dank Virtualisierung und internationaler Expansion so effizient wie nie und dank perfekter Routen-Berechnungen, die sogar den Faktor „Heimlichkeit“ berücksichtigen, können alle Geschenke zur rechten Zeit, am rechten Ort in der rechten Form geliefert werden … wie von Zauberhand – powered by Big Data.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *