Mitarbeiter motivieren und halten
Big Data und Analytics können darüber hinaus auch im Personalmanagement Verwendung finden. Dies ist speziell für Mittelständler eine interessante Option, weil diese im Kampf um talentierte Fachkräfte gegenüber Großunternehmen oft das Nachsehen haben.
Um Fachkräften eine attraktive Arbeitsumgebung zu bieten, können Unternehmen daher "People Analytics" nutzen. Bei diesem Ansatz werden beispielsweise Geschäftsdaten, etwa über die wirtschaftliche Entwicklung der Bereiche, in denen Mitarbeiter tätig sind, mit weiteren Informationen in Beziehung gesetzt. Das sind Daten wie die Gehaltsstruktur, Prämienregelungen, Aufstiegschancen und die Beurteilung eines Beschäftigten, aber auch dessen Alter und Ausbildung. Solche Analysen können Aufschluss darüber geben, wann die Gefahr besteht, dass Mitarbeiter das Unternehmen verlassen und welche Faktoren das fördern. Das wiederum ermöglicht es, Vorkehrungen gegen den Verlust qualifizierter Beschäftigter zu treffen, etwa durch Förderungsmaßnahmen und Gehaltsaufbesserungen.
Online-Jobbörsen und Personalberatungsunternehmen wiederum können auf Basis solcher Daten abschätzen, in welchem Zeitrahmen Kunden voraussichtlich bestimmte Fachkräfte benötigen. Dadurch sind sie in der Lage, ihren Kunden proaktiv Servicepakete anzubieten, um die Suche nach passenden Fachleuten zu beschleunigen.
Produktionsplanung optimieren und Risiken minimieren
Eine proaktive Vorgehensweise ist auch in einem weiteren Bereich gefragt: der Planung der Produktion von Waren und Industriegütern. Mithilfe von Analysetechnologien wie Predictive Analytics ist ein mittelständisches Unternehmen in der Lage, die Nachfrage nach einzelnen Produkten besser abzuschätzen und die Herstellung entsprechend zu planen. Ein Beispiel ist ein mittelständisches Unternehmen aus der Schweiz, das in der chemischen Industrie tätig ist. Es setzt Analytics-Verfahren ein, um bei mehr als 400 Produkten frühzeitig die Entwicklung der Nachfrage abzuschätzen. Die Resultate werden herangezogen, um die Produktions- und Lagerkapazitäten sowie die Logistik anzupassen. Probleme durch eine zu große Lagerhaltung oder durch Lieferengpässe treten nicht mehr auf.
Dieses Beispiel lässt sich auf Mittelständler in anderen Branchen übertragen, auf Produktionsunternehmen ebenso wie auf Dienstleister und Handelshäuser. Zu wissen, welche Produkte wann, in welcher Menge und in welcher Filiale am besten "gehen", ist beispielsweise für Einzelhandelsunternehmen wichtig. Analyse-Lösungen berücksichtigen dabei selbst Faktoren wie das Wetter oder Urlaubszeiten. Bei hochsommerlichen Temperaturen ist beispielsweise mit einer erhöhten Nachfrage nach Getränken und Grillfleisch zu rechnen. Ein verregneter Sommer wiederum kann dazu führen, dass die Obsternte in Deutschland mäßig ausfällt. Das heißt, ein Händler muss vorsorglich Waren bei ausländischen Lieferanten ordern. Sonst läuft er Gefahr, dass Kunden zu anderen Anbietern abwandern. Big-Data- und Analytics-Techniken lassen sich somit auch dazu nutzen, um potenzielle Risiken zu erkennen und zu minimieren.
Demokratisierung durch die Cloud
Speziell kleinere und mittelständische Unternehmen haben oft weder das Geld noch das Fachpersonal, um eine Analytics-Plattform in Eigenregie zu implementieren und zu betreiben. Das heißt jedoch nicht, dass sie das Feld den "Großen" überlassen und darauf verzichten müssen. Die Lösung heißt Cloud Computing. Über die Cloud stehen mittlerweile Business-Intelligence-Plattformen mit integrierten Analyse-Funktionen zur Verfügung. Außerdem stellen führende Anbieter von Business-Software separate Analytics-Lösungen via Cloud zur Verfügung.
- Accenture Cloud Platform
Die "Accenture Cloud Platform" bietet eine zentrale Sicht auf Nutzungsdaten und Abrechnungsinformationen. - Atos Canopy
IT-Dienstleister Atos vermarktet seine Cloud-Management-Lösung unter der Marke Canopy auch als Teil von Cloud-Transformationsprojekten. - Capgemini
Capgeminis "Cloud-Choice"-Portfolio umfasst auch einen Self-Service-Marktplatz für Benutzer. - CGI Unify360
Das Management-Framework “Unify360 Hybrid Cloud Management” kombiniert kommerzielle Softwareprodukte mit Open-Source-Lösungen. - Cognizant Cloud360
Cognizants Cloud-Management-Plattform "Cloud360" bietet Orchestrierungs- und Governance-Funktionen. - CSC Agility Platform
Die „Agility Platform“ von CSC basiert auf einem Produkt der 2013 zugekauften Softwareschmiede ServiceMesh. - EPAM Cloud Orchestrator
Der EPAM Orchestrator beinhaltet unter anderem einen Cloud Integration Layer. - Fujitsu Cloud Services Management
Fujitsus “Cloud Services Management” verwaltet Public- und Private-Cloud-Ressourcen. - HCL MyCloud
HCL „MyCloud“ lässt sich mit ITSM-, Automation- und Monitoring-Tools verbinden. - HPE Cloud Service Automation
HPE Cloud Service Automation unterstützt sowohl HPEs eigene Private-Cloud-Systeme als auch Public-Cloud-Infrastrukturen von Drittanbietern. - IBM cloudMatrix
Im Rahmen seiner „Brokerage Services“ vertreibt IBM die mit Gravitant übernommene Brokerage-Lösung „cloudMatrix“. - Infosys IMS
Seine Hybrid-Cloud-Lösung Infrastructure Management Services (IMS) offeriert Infosys ausschließlich als Managed Service. - Tata ICMP
Tata Consultancy Services entwickelte seine Integrated Cloud Management Platform (ICMP) in Eigenregie. Sie enthält unter anderem ein Dashboard für die Kostenkontrolle. - Tech Mahindra mPAC
Die „Managed Platform for Adaptive Computing“ (mPAC) von Mahindra verwaltet Public- und Private-Cloud-Services und bietet diverse Abrechnungsfunktionen. - T-Systems CIC
Das Cloud Integration Center (CIC) von T-Systems basiert zu großen Teilen auf Software von Hewlett-Packard Enterprise (HPE). - Unisys CMP
In seiner „Cloud Management Platform“ (CMP) verwendet Unisys unter anderem Komponenten von ServiceNow und Cloudify. - UST Global FogPanel Cloud Hub
Das „FogPanel Cloud Hub“ von UST Global bietet Orchestrierungs-, Brokerage- und Abrechnungsfunktionen. - Wipro BoundaryLess Data Center
„BoundaryLess Data Center“ nennt Wipro sein Framework für die Integration und Verwaltung komplexer IT-Infrastrukturen.
Solche Lösungen ermöglichen es mittelständischen Unternehmen, nicht nur Analysefunktionen zu nutzen, sondern auch ergänzende Optionen. Dazu zählen die Visualisierung von Untersuchungsresultaten und ein Storytelling. Dieses "übersetzt" Daten in aussagekräftige Informationen und Handlungsempfehlungen. Der Nutzer profitiert bei solchen Cloud-gestützten Analytics-Lösungen von den bekannten Vorteilen von Software-as-a-Service-Ansätzen (SaaS): Er kann solche Tools nach Bedarf ordern und abrechnen. Zudem hat er die Möglichkeit, jederzeit ergänzende Lösungen zu buchen, und dies alles, ohne dafür Ressourcen im eigenen Rechenzentrum aufbauen zu müssen.
Tipp: Integrierte Analyse-Funktionen nutzen
Zum Abschluss noch ein Tipp für mittelständische Unternehmen, die bereits eine Unternehmenssoftware einsetzen: Laut Untersuchungen von SAP ist vielen Nutzern oft nicht bewusst, dass solche Software-Lösungen bereits Funktionen für die Datenanalyse enthalten. Damit vergeben Nutzer die Chance, zumindest grundlegende Analysen durchzuführen. Und diesen Luxus kann sich im Zeitalter des Digitalen Wandels kein Unternehmen mehr leisten.