„Bei der Datenerhebung ist ‚je früher, desto besser‘ immer die beste Antwort.“ – Marissa Mayer
Marissa Mayer, die ehemalige Präsidentin und CEO von Yahoo, hat die gleichen Daten im Kopf wie viele andere, nicht nur aus der Technologiebranche, sondern zunehmend aus allen Branchen. Wir werden ständig daran erinnert, dass Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind und dass jedes Unternehmen bald zu einem Datenunternehmen werden wird. Der Prozess des Zugriffs auf Daten, auch wenn er aus Governance-Perspektive einer zunehmenden Prüfung unterzogen werden kann, war angesichts der schieren Menge an Daten, mit denen wir arbeiten müssen, keine besondere Herausforderung, sondern es ist vielmehr der Prozess, zu verstehen, was damit zu tun ist und wie Sie Wert und Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die nach wie vor im Mittelpunkt stehen.
Es gibt jedoch noch eine weitere Herausforderung: eine der Aktualität. Sie haben Ihre Technologieplattform sortiert, Ihr Business-Intelligence-Tool ausgewählt, ein Datenanalyseteam eingestellt und sich mit KMU in Ihrem gesamten Unternehmen beraten, um zu verstehen, welche wichtigen Fragen beantwortet werden müssen, nur um festzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse aus den Ereignissen abgeleitet werden sechs vor Wochen oder sogar vor sechs Monaten. Die weltweite Covid-19-Pandemie hat gezeigt, dass sich Situationen schnell ändern, ein zukünftiger Kurs aus den Erfahrungen der Vergangenheit nicht zuverlässig abgezeichnet werden kann und man sich auf das aktuelle Geschehen einstellen muss. EV Cargo ist in der Lieferkettenbranche tätig und wird Zeuge von Störungen, die durch Ereignisse verursacht werden können. Die Fähigkeit, diese Störungen zu bewältigen und unsere Kunden zu schützen, erfordert großartige Mitarbeiter, die jedoch auch Zugang zu den neuesten Informationen haben müssen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und positive Maßnahmen zu ergreifen.
Natürlich geht es bei Echtzeitdaten nicht nur darum, Probleme zu vermeiden, bevor sie auftreten, sondern auch darum, Chancen zu ergreifen. Stellen Sie sich vor, das GPS in Ihrem Auto informiert Sie über einen bevorstehenden Verkehrsstau auf Ihrer Fahrt andere Strecke. Erkenntnisse wurden in der Vergangenheit durch Analysen im Batch-Stil unterstützt, bei denen es eine gewisse Zeit dauert, bis Ergebnisse erzielt werden. eine Umstellung auf Echtzeitdaten bietet das Potenzial, der Kurve einen Schritt voraus zu sein. Echtzeitdaten führen uns weg von deskriptiven und prädiktiven Analysen. Wir fragen nicht mehr, was passiert ist, oder versuchen, basierend auf historischen Trends vorherzusagen, was passieren wird, wir zeigen, was jetzt passiert, und helfen dabei, zu informieren, welche Maßnahmen wir ergreifen sollten.
Bei EV Cargo Technology besteht die Herausforderung darin, wie schnell wir unseren Kunden zuverlässige Daten zur Verfügung stellen, die aufschlussreich präsentiert werden, um den Entscheidungsprozess zu beschleunigen oder diesen Prozess vollständig durch intelligente maschinelle Lerndatenmodelle zu automatisieren. Cloud-Services für Rechenleistung, Drittanbieter-APIs für externe Datenquellen und intuitive Datenvisualisierung bilden die Grundlage unserer intelligenten SaaS-Produkte.
Die Verwendung von Echtzeitdaten ist mit inhärenten Herausforderungen verbunden. Ihr erfolgreicher Einsatz hängt von hochverfügbaren Systemen mit geringer Reaktionszeit ab, die ihrerseits Auswirkungen auf die Kosten und die damit verbundenen Kompromisse haben. Es erfordert auch ein Verständnis der jeweils relevantesten Datenquellen – eine zuverlässige und schnelle Integration mit Datenquelle A ist nicht sinnvoll, wenn sich Markt- oder Geschäftsfaktoren plötzlich ändern, sodass Datenquelle B jetzt aufschlussreicher.
Die Fähigkeit, Daten effektiv zu verstehen und zu verwalten, überträgt die Verantwortung auf die Menschen innerhalb einer Organisation. Die nahtlose Integration von datengesteuerter Software in die Umgebung unserer Kunden, um einen täglichen Mehrwert zu schaffen, ist das, was die Menschen in unserem Unternehmen antreibt. Das ständige Streben nach weiteren innovativen Wegen, mit Daten zu arbeiten und ihr ungenutztes Potenzial zu verstehen, wird uns weiterhin vorantreiben die Zukunft.