Page 43 - Handbuch Handel mit Zukunft

HANDBUCH HANDEL MIT ZUKUNFT
Kapitel 1.5 / Big Data - Smart Data
sind, zu präsentieren, darzustellen und auch interaktiv vorzuführen.
Data-Science-Service-Agenturen
Zukün ig wird dem Mangel an Data-Scien- tists, der Unternehmen aller Branchen droht, mit Analytics-as-a-Service-Modellen der Da- ta-Science-Agenturen begegnet. Diese bieten modernste Business-Analytics-Tools und ent- sprechend ausgebildete Mitarbeiter. Gerade für Mittelständler eine attraktive Alternative gegenüber der kostenintensiven Marke „Ei- genbau“.
Insur-Tech: Produktindividualisie- rung via Big Data
Versicherungen könnten Sensordaten aus Fahrzeugen nutzen, um das Risiko eines Scha- denfalls zu bestimmen. Hier spielt das so ge- messene Fahrverhalten eine wichtige Rolle. Durch die Sammlung der Daten im Auto kön- nen die Versicherungen die Prämien erhöhen. Für achtsame Fahrer könnte dies eine nan- zielle Erleichterung bedeuten. Die Versiche- rungsbranche würde sich so von Grund auf verändern. Das Gesamtrisiko wird individua- lisiert und mithilfe von Daten wie Alter, Ge- schlecht und vor allem auch Fahrverhalten festgelegt. Smart-Data-Services für den Han- del der Zukun und Dienstleistungssektor. Standortanalysen: auf Basis netzwerkbasier- ter oder gerätebasierter Smartphone-Ortung gewonnene Daten mittels Big-Data-Techno- logien analysieren und au ereiten. Erste An- fänge nden sich bei Location-based Services. So analysiertes Kundenverhalten in stationä- ren Geschä en, Einkaufszentren oder Show- rooms liefert Hinweise zur besseren Produkt- platzierung, für Marketingaktionen sowie Markt- und Standortoptimierungen. Die-
se Technologien sind auch grundsätzlich bei neuen Geschä smodellen im Bereich Außen- dienst und Maintenance / Industrie möglich.
Big Data und Energie
Mittels Smart Data (bzw. Big Analytics) kön- nen zentral und dezentral uktuierende Ein- speisungen ausgewertet, kontrolliert und prognostiziert werden und neuen Geschä s- modellen Raum geben. Den Herausforde- rungen einer ökonomischen, ökologischen, e zienten und sicheren Energieversorgung kann mittels Big Data begegnet werden. Ein Beispiel hierfür ist das Energiedaten-Start-up Enercast, das ortsbezogene Leistungsprogno- sen für die Betreiber von Solar- und Wind- parks anbietet.
Datenmarktplätze
Zukün ige Bereitstellung einer Plattform zur Distribution und Vermarktung veredelter Da- tenprodukte und Datenservices. Zielgruppe können der stationäre Handel, Unternehmen des E-Commerce und der Verlags- und Me- dienbranche sein, die ihre Kunden dadurch e ektiver und e zienter adressieren kön- nen. Auch Unternehmen aus der Finanzwelt, Politik und Industrie bergen als Zielgruppen enorme Potenziale. Zur Monetarisierung bie- ten sich Lizenzen, gesta elte Abrechnungs- modelle oder die Erhebung von Vermittlungs- gebühren an. Lokationsinformation und -ana- lytics für Einzelhändler. //
Quelle und Textlizenz:
http://winfwiki.wi-fom.de/index.php/Big_Data_und_Aug- mented_Reality
Lizenzbestimmungen: http://www. gnu.org/licenses/fdl-1.2
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Treiber & Trends