Aus dem Facharchiv: Elektropraxis
Mehrwert durch Analyse
Das Sammeln von Daten ist für viele Unternehmen heutzutage fast schon die Norm. Meist entstehen durch vorangetriebene Digitalisierungsprozesse sehr schnell große Datenmengen. Big Data besteht in erster Linie aus unstrukturierten, unvollständigen, uneinheitlichen und teils fehlerhaften Rohdaten. Die Herausforderung besteht darin, sinnvolle Informationen zu finden und daraus einen Mehrwert zu schaffen. Hierfür ist die Datenqualität ausschlaggebend. Die „richtigen“ Daten sollten vollständig, aktuell, verfügbar und relevant sein.
In einem modernen Distributionszentrum werden beispielsweise unablässig Datensätze generiert. Die relevanten Metriken ergeben sich hier aus Zahlen zu Aufträgen, Picks, Transporten, Erfassungen, Bestand und Zählen von Packstücken oder Ladeeinheiten (Bild 1). Darauf werden Dimensionen, also Merkmale der Daten, angewendet. Ein Beispiel dafür ist die Dimension „Zeit“. Es können Aussagen über die Anzahl der Transporte in einem bestimmten Zeitraum getroffen werden. Durch diese Kombination aus Dimension und Metriken entsteht ein Mehrwert.
Autorin: M. Kramer
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