Harald Weimer

ist Geschäftsführer von Talend Deutschland und Vice President Sales Central Europe. Er hat über 25 Jahre Erfahrung im Vertrieb von Softwarelösungen und war unter anderem bei der USU AG und Iona Technologies tätig.

Big DataData & Storage

Trainieren Sie Ihre Reflexe mit Apache Spark!

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In fast jeder Sportart ist Echzeitdatenverarbeitung der entscheidende Faktor. Athleten können ihre Reflexe trainieren, doch wie macht man ein Unternehmen fit? Harald Weimer, Geschäftsführer Talend Deutschland, hat da einige Vorschläge.

Ein Fußballtorwart, auf den bei einem Elfmeter ein Ball mit bis zu 145 km/h zurast, hat nur etwa drei Zehntel Sekunden Zeit, um zu reagieren. In anderen Sportarten wie im Sprint, Tischtennis oder Eishockey werden noch schnellere Reaktionszeiten erzielt. Diese Leistungen werden durch hochtrainierte Reflexe und eine fast automatische Reaktion auf eine gewohnte Situation erreicht.

Wenn ich an die heutige Situation der Big Data denke, versuchen die meisten Unternehmen ebenfalls, noch besser zu werden. Worüber sie aber in Wirklichkeit nachdenken müssten ist, wie sie so schnell werden, wie unsere Spitzentorhüter. Dies trifft insbesondere auf das Feld der Kundeninteraktion zu denn wenn es um Kunden geht, zählt jede (Zehntel)Sekunde. Das heißt: wie schnell ein Unternehmen bereits gewonnenen Daten in Aktionen umsetzen kann, entscheidet über Kauf oder Nichtkauf.

Derzeit gibt es allerdings nur sehr wenige Unternehmen, die diese hochtrainierten Reflexe zeigen. In der Vergangenheit waren es alte Bekannte wie Netflix, Google und Amazon – riesige Unternehmen mit großen IT-Budgets und -Teams. Diese Unternehmen konnten sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihre Kunden durch personalisierte Angebote oder Empfehlungen erfreuten und ihre Bedürfnisse durch prädiktive Suchergebnisse fast voraussagen konnten.

Schätzungen gehen davon aus, dass allein in diesem Jahr mindestens 3,5 Milliarden Euro an Waren in Warenkörben zurückbleiben. Ein europäischer E-Commerce-Riese nutzt seine Möglichkeiten, enorme Datenvolumen und Streaming-Informationen in Echtzeit-Aktionen zu konvertieren und will so die Herausforderung der aufgegebenen Warenkörbe angehen. Durch das Echtzeit-Data-Crunching kann ein Unternehmen mit 90 Prozent Gewissheit voraussagen, wann ein Kunde seinen Warenkorb aufgeben wird und ihm dann in Echtzeit Angebote senden, damit der Kauf möglicherweise doch abgeschlossen wird.

Die Demokatrisierung der Echtzeit

In der letzten Zeit sind zum ersten Mal mehrere entscheidende Technologien zusammengekommen, die es in ihrem Zusammenspiel wesentlich mehr Unternehmen ermöglichen, die für die Unterstützung der Analysen von Echtzeit-Big-Data nötige Big-Data-Supply-Chain zu schaffen. Herzstück dieser Entwicklung ist Apache Spark, ein Open Standard für die flexible und extrem schnelle Verarbeitung von In-Memory-Daten. Gekoppelt mit Analysetools und gerade veröffentlichter Software, die zum ersten Mal Spark-unterstützte Datenintegration bietet, haben Verantwortliche alle Teile zusammen, die ein Unternehmen für eine effiziente und kosteneffektive Reaktion braucht (um genauso schnell zu werden, wie die Spitzentorhüter).

Dies bedeutet eine grundlegende Marktveränderung mit weitreichenden Konsequenzen. Es ist nach wie vor für Unternehmen interessant zu wissen, was ihre Kunden in der letzten Woche gemacht haben. Wesentlich wichtiger ist jedoch das Verständnis des Echtzeitverhaltens. Und noch besser ist es, auf die Kundenbedürfnisse umgehend reagieren zu können und so die Online-Erfahrung noch positiver zu gestalten.

Neben E-Commerce, das für Echtzeiteinblicke in das Kundenverhalten und dessen Management bestens geeignet ist, gibt es auch in anderen Marktsegmenten überzeugenden Anwendungsfällen: Von der Betrugsaufdeckung im Finanzsektor zur Optimierung von IoT (Internet of Things)-ausgerüsteten Windrädern in Abhängigkeit von den aktuellen Wetterbedingungen bis hin zum Gesundheitswesen durch die Verfügbarkeit von Echtzeit-Big-Data lassen sich Prozesse umgestalten und optimieren. Ob bei der Diagnose oder in der Forschung und Entwicklung – ein schnellerer Zugriff auf Qualitätsdaten führt zu besseren Ergebnissen.

Die Spark-unterstützte Datenintegration in Kombination mit Spark-fähigen Analysemethoden verändert ohne Frage die Spielregeln. Unternehmen, die so schnell und flexibel reagieren wie die Spitzentorhüter, werden sich auf dem Markt einen bedeutenden Vorteil verschaffen. Neben den offensichtlichen Chancen zur Umsatzoptimierung und Verbesserung der Kundenbeziehungen kann fast jeder Aspekt der Geschäftswelt davon profitieren – von der Produktion über das Supply-Chain-Management hin zur Personalverwaltung.

Sehen wir den Tatsachen ins Auge: Es ist nach wie vor für Unternehmen interessant zu wissen, was ihre Kunden in der letzten Woche gemacht haben, aber wesentlich wichtiger ist es zu verstehen, was sie jetzt gerade machen. Und noch besser ist es, in der Lage sein, zu reagieren und die Kundenerfahrung grundlegend zum Positiven zu verändern.