Big Data: Wenn aus Daten Nutzen wird

Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Und wir produzieren diesen Schatz überall: Wenn wir im Web surfen und fast 3,7 Millionen Suchanfragen in der Minute stellen, wenn wir mit Kundenkarten im stationären Handel einkaufen oder auch, wenn intelligente Roboter unsere Autos in der vernetzten Smart Factory produzieren. Wie bewältigen wir die digitale Datenflut? Und welchen nutzen können auch Apotheken aus Big Data ziehen?

 

Was ist Big Data eigentlich?

Der Begriff „Big Data“ bezeichnet die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von enormen Datenmengen. Dabei handelt es sich um Datenbestände, die so groß, schnelllebig oder komplex sind, dass sie sich mit herkömmlichen Methoden nicht oder nur schwer verarbeiten lassen. Dazu bedarf es spezieller Software, Algorithmen und Fachleute, die die Datensammlungen bewerten, interpretieren und Handlungsempfehlungen ableiten. Und dabei gibt es für die Menge, ab der Massendaten als Big Data zu bezeichnen sind, keine definierte Grenze.

Experten und Expertinnen gehen davon aus, dass sich die gesammelte Datenmenge alle zwei Jahre verdoppelt. Vor allem die steigende Digitalisierung und Vernetzung aller Lebensbereiche sorgen für die exponentielle Datenflut, deren Bewältigung große Herausforderungen mit sich bringt.

 

 3V- und 6-Modell: Herausforderungen beschreiben

Um die Herausforderungen von Big Data zu beschreiben, hat der Analyst Doug Laney in seinem 3V-Modell drei Schlüsselmerkmale definiert:

• Das Volumen für die Masse an Daten, die wir Tag für Tag produzieren und austauschen
• Velocity für die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet und übermittelt werden
• Variety für die Vielfalt der unterschiedlichen Datenformate, die durch unterschiedlichste Endgeräte und Programme entstehen

Über die Jahre wurde dieses Model durch das 6V-Modell erweitert, das die zusätzlichen Dimensionen Validity zur Sicherstellung der Datenqualität, Veracity für die Glaubwürdigkeit der Daten und vor allem Value für deren Wert beinhaltet.

 

Von Big Data zum Algorithmus zur Anwendung

Wer Big Data nutzen und verarbeiten will, muss also nicht nur das riesige Datenvolumen, sondern auch die Datengeschwindigkeit und die Informationsvielfalt managen können. Ununterbrochen strömende Daten müssen erfasst, gespeichert und verarbeitet werden – und zwar nach Möglichkeit auch noch in Echtzeit.

Besitzt man die Fähigkeit, die Datenflut mit der entsprechenden Big Data-Infrastruktur zu verarbeiten, ergeben sich viele Vorteile. Unter anderem lassen sich sonst unbekannte Muster und Zusammenhänge erkennen, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung und Optimierung der Geschäftsstrategie unterstützen. Durch das „Forecasting“ kann Big Data sogar dabei helfen, verlässliche Voraussagen über die Zukunft zu treffen.

 

Wie können Apotheken von Big Data profitieren?

• Indem sie ihre eigenen Kennzahlen vergleichen, um Verbesserungspotentiale zu erkennen und Entscheidungshilfen für die Preis- und Sortimentspolitik zu nutzen

• Prozesse wie das Bestandsmanagement oder dynamische Preisanpassungen lassen sich durch Big Data-Analysen automatisch steuern

• Das eigene Bauchgefühl bzw. die Verkaufsgespräche von Herstellern lassen sich durch fundierte Zahlen, Daten und Fakten besser verifizieren

• Big Data kann dabei helfen, wertvolle Hinweise für den optimalen Standort einer Offizin zu liefern, indem etwa das regionale Fachärzte-Angebot oder die Kaufkraft miteinbezogen werden

• Es können personalisierte Kaufvorschläge aus sogenannten Cross-Selling-Analysen oder einem Abgleich mit ähnlichen Käuferprofilen ermittelt werden

 

Fokus Dynamic Pricing: Big Data zur Preismodellierung

Klar ist, dass große Handelskonzerne und Onlinehändler aus ihren eigenen, riesigen Datenmengen schöpfen können, um daraus Nutzen zu ziehen. Aber auch in der Software einer Vor-Ort-Apotheke existieren bereits viele Daten, die Einkäufe- und Verkäufe, Lagerbestände oder den Kundenstamm beschreiben. Das Problem ist, dass die meisten Offizinen diese Informationen nicht gewinnbringend nutzen können oder die Menge der Daten noch zu gering ist.

Allerdings haben auch kleinere Vor-Ort-Apotheken die Möglichkeit, auf große Datenpools externer Anbieter zurückgreifen, die sich mit den passenden Big Data-Technologien gewinnbringend nutzen lassen. TruePrice von Solvena ist solch eine Lösung: Mit Hilfe der Berechnung aus Daten von Milliarden Apothekentransaktionen und intelligenten Algorithmen können Apothekeninhaber die besten Preise für OTC-Produkte und das Freiwahlsortiment erhalten, um damit eine möglichst hohe Gewinnmarge bei gleichbleibend hoher Kundenzufriedenheit zu erzielen.

 

Was bringt die neue Datenökonomie?

Sie merken: Es lohnt sich, bei der Preisgestaltung auf Big Data und Technologien zu setzen, die sowohl die regionale Marktsituation, Verfügbarkeit und die Begehrlichkeit von Produkten miteinbeziehen. So sind Sie in der Lage, schnell und gewinnbringend zu reagieren, wenn bei bestimmten Produkten höhere Preise toleriert werden. 

Und generell werden solche wie auch weitere Datenökosysteme in vielen gesellschaftlichen und geschäftlichen Bereichen immer wichtiger – ob in der Verkehrssicherheit, Gesellschaft, Medizin, dem Handel oder in der Industrie: Die Anwendungsmöglichkeiten von Big Data sind fast unbegrenzt – Daten werden dabei helfen, drängende Probleme zu lösen und die Wertsschöpfung vieler Prozesse zu steigern. Was dabei aber nicht vergessen werden darf, ist die ethische Komponente: Was ist mit dem Datenschutz? Und darf ein Algorithmus aus Gesundheitsdaten berechnen, wer eine Lebensversicherung erhält?