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Die neue Waren-Wirtschaft

Wie Unternehmen Big Data wertschöpfend einsetzen

Das ungeheure wirtschaftliche Potenzial von Daten macht sie zum wichtigen Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Das zeigten die Vorträge der beiden FOM Absolventen Tobias Zwingmann und Timo Krallmann. Bei der Veranstaltung „Big Data im Berufs-Alltag“ in Hannover präsentierten die zwei Big Data-Spezialisten, inwiefern unser Leben von der Flut an Daten geprägt wird.

31.05.2019 | Hannover
Tobias Zwingmann und Timo Krallmann (Foto: FOM/Oliver Züchner)

Die vier Hebel für erfolgreiche Geschäftsmodelle

„Unternehmen, die auf Big Data beruhende profitable Geschäftsmodelle entwickeln wollen, müssen an vier Hebeln ansetzen“, skizzierte Tobias Zwingmann, Absolvent des FOM Master-Studiengangs IT-Management und Datenanalyst bei der Deutschen Messe AG. „Den Daten-Hebel, den Leistungs-Hebel, den Analyse-Hebel und den Open-Source Hebel.“ Durch Betätigen des Daten-Hebels ließen sich mit den neuen technischen Möglichkeiten ganz neue Datenschätze anlegen und nutzen. So stattete die Messe AG zur Hannover Messe 2019 Besucher erstmals mit Bluetooth-Sendern aus.

„Wir können sehen, wie lange sich Messegäste in bestimmten Bereichen aufgehalten haben, um deren Attraktivität zu optimieren“, so Zwingmann. Der Leistungs-Hebel beschleunige die Analyse großer Datenmenge – so könnten Daten statt in Wochen in wenigen Minuten ausgewertet werden. Der Analyse-Hebel ermögliche viel tiefergehende Analysen und der Open-Source-Hebel sei ein wahrer Innovationstreiber: Anstatt auf geschlossene Systeme würden Anbieter wie Google, Microsoft und Amazon auf einen offenen Quellcode setzen, wobei hunderttausende Nutzer helfen würden, Software zu verbessern und neue Anwendungen zu entwickeln.

Weniger Ladesäulen, mehr Mobilität

Wie mit Big Data konkret Geld verdient oder – in diesem Falle – Geld gespart werden kann, zeigte FOM Absolvent Timo Krallmann, der seine Masterarbeit in IT-Management zum Thema E-Mobilität vorstellte. „Automobilhersteller, Netzbetreiber und Politik stehen vor der Frage, wie die Ladeinfrastruktur schnell, preisgünstig und dennoch flächendeckend geschaffen werden kann – die Infrastruktur, die es braucht, um der E-Mobilität zum Durchbruch zu verhelfen“, beschreibt Krallmann das Grundproblem.

Eine Lösung könnten Algorithmen zur Planung der Ladeinfrastruktur sein, deren Einsatz der 25-Jährige 2018 mit Unterstützung von Volkswagen Nutzfahrzeuge (VWN) untersuchte. Dazu griff Krallmann auf die Fahrdaten von bundesweit 334 dieselgetriebenen Kleintransportern (max. 3,5 t zulässiges Gesamtgewicht) zu. „Ich habe analysiert, wie viele dieser Fahrten ohne Aufladen zwischendurch möglich gewesen wären – Aufladevorgänge, die die Reisezeit verlängern und die Attraktivität von E-Fahrzeugen deutlich mindern“, erklärt Krallmann, der jetzt in der IT-Abteilung der Stadt Hannover arbeitet. Zunächst ließ er den Algorithmus eine zufällige Lösung für die Zahl und Positionierung der Ladestationen errechnen. Im Folgenden spielte der evolutionäre Algorithmus weitere 50.000 Varianten durch, bei denen die Zahl der Ladestationen und damit die Investitionskosten schrittweise reduziert wurden, ebenso die Zahl der Fahrten mit Ladeunterbrechung.

Dabei kam Krallmann auf überraschende Einsichten: „Geht man davon aus, dass sich das Mobilitätsverhalten mit Elektrolastern nicht ändert, dann sind kommerzielle Fahrer offenbar viel weniger auf Schnellladestationen angewiesen, als gemeinhin angenommen wird.“ Grund seien die langen Standzeiten, in denen die Fahrzeugbatterien auch an Ladepunkten geringerer Leistung wieder befüllt werden könnten.