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Lean Management trifft Big Data

Lean Management trifft Big Data:

Mit modernen Technologien und Methoden auf die nächste Leistungsstufe

Lean Management und Big Data haben auf den ersten Blick nur wenige gemeinsame Anknüpfungspunkte. Lean Management steht als Oberbegriff für die gezielte Verschlankung von Prozessen, im Kontext betrieblicher Abläufe, speziell für die Verschlankung von Geschäftsprozessen. Geschäftsprozesse sollen soweit wie möglich im Sinne von Kosteneffizienz und Durchlaufzeit verschlankt werden, dabei aber dennoch stets kundenorientiert bleiben. Lean Management entstand aus dem Produktionsbereich (Lean Production) mit dem Toyota Produktionssystem als Referenzmodell. Aber auch in anderen operativen Funktionen, z. B. in der Instandhaltung (Lean Maintenance), im Einkauf (Lean Procurement) und der Verwaltung (Lean Administration) hat sich Lean Management nicht nur methodisch, sondern sogar jeweils als eigener Unterbegriff etabliert. Dabei geht es bei Lean Management stets um ein Ziel: Werte ohne Verschwendung schaffen.
Big Data hingegen wird im Allgemeinen mit Größe und Komplexität in Verbindung gebracht – also ein Widerspruch zu Lean Management? Keineswegs, denn auch Big Data hat den klaren Auftrag, Unternehmensprozesse zu verschlanken, allerdings noch sehr viel tiefgreifender als das beim klassischen Lean Management jemals der Fall war. Hinter Big Data steht der Gedanke, dass sich in vielen verteilten Daten Informationen verstecken, aus denen nicht nur die Vergangenheit und Gegenwart genau rekonstruiert werden kann, sondern sich sogar die Zukunft recht genau vorhersagen lässt.

Big Data alleine ist jedoch nutzlos, denn auch die größten gespeicherten Datenmengen leisten keinen Wertbeitrag, sofern sie nicht ausgewertet und genutzt werden, deshalb sollten wir Big Data nicht isoliert stehen lassen, sondern von Big Data Analytics sprechen. Weiterlesen

DATANOMIQ im BITKOM Leitfaden über Big Data

Big Data ist das aktuelle Schlüsselthema in der Industrie. Der Mangel an Best-Practice-Beispielen und an Praxiserfahrungen für diesen neuen Trend gelten jedoch teils noch als Barriere für die verstärkte Nutzung von Big Data.

Hier wirkt der BITKOM (Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V.) mit dem kürzlich veröffentlichten dritten Leitfaden Leitfaden über Big Data Analytics entgegen. In diesem Leitfaden stellt der BITKOM über 40 Big-Data-Einsatzbeispiele aus der Praxis von Wirtschaft und Verwaltung vor. So sollen überzeugende Hinweise dafür geliefert werden, wie der Einsatz von Big Data bei Anwendern Möglichkeiten für Geschäftsmodell-Innovationen eröffnet.
Entscheider aus dem Mittelstand können aus den Praxisbeispielen Impulse und Anregungen erhalten, in ihren Unternehmen das innovative Potenzial von Big Data zu heben.

Auch wir von DATANOMIQ sind in diesem Leitfaden mit einem Fallbeispiel aus dem Bereich Dynamic Cost Analytics und der Revision von Preisschwankungsklauseln im strategischen Einkauf auf der Seite 49 des Leitfadens vertreten.

Der BITKOM Leitfaden Big Data und GeschäftsmodellInnovationen in der Praxis: 40+ Beispiele kann über folgenden Link heruntergeladen werden: BITKOM – Leitfaden für Big Data und Geschäftsmodellinnovationen (Download-Link)