Big Data in der Logistik. Grundlagen und Herausforderungen


Seminararbeit, 2015
15 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

I Einleitung

II Grundlagen von Big Data
11.1 Definitionsansätze für Big Data
11.2 Technologien für Big Data
11.3 Herausforderungen von Big Data

III Big Data Anwendungen in der Logistik
III. 1 Erhöhung von operativer Effizienz und Transportleistung
III. 1.1 Last Mile Logistik
III. 1.2 Vorausschauende Netzwerk- und Kapazitätsplanung
III.2 Kundenerlebnis und -Orientierung
III.3 Neuartige Geschäftsmodelle

IV Zusammenfassung

Abbildungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

I Einleitung

Heutzutage kann man mit einem Klick vieles von zu hause aus herausfinden und erledigen, wie beispielsweise: Wie ist heute das Wetter?, Was geschieht in der Welt?, Wo kann ich Schnäppchen machen?, Wo gibt es einen Job für mich?, Was macht mein Freund gerade?, Wo ist mein Packet gerade? Und vieles mehr...

Unsere Welt ist fast in allen Bereichen digitalisiert. All die Informationen, die zur Beant­wortung der oben genannten Fragen erforderlich sind, werden von Menschen überall auf der Erde hinterlassen und in der digitalen Welt gespeichert. „Diese enorme Zahl an Teilnehmern in Kombination mit der stetig wachsenden Anzahl an unterschiedlichen Diensten verursacht ein unvorstellbares Datenaufkommen, sowohl an Nutzdaten, als auch an Profildaten und statistischen Daten.“1 Diese Daten bilden heute einen neuen Produktionsfaktor neben den klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Kapital und Boden.2

Insgesamt wird damit gerechnet, dass das weltweit erzeugte jährliche Datenvolumen von 2010 bis 2020 exponentiell um den Faktor 50 anwächst, wie in Abb. 1 gezeigt. „Daten sind der Rohstoff, der Unternehmen in den kommenden Jahren einen entscheidenden Wettbe­werbsvorsprung bringen soll. So sind beispielsweise Informationen über Kunden, ihr Kauf­verhalten, ihre Vorlieben und ihre Aufenthaltsorte bares Geld wert.“3

Abbildung in dieser Leseprob nicht enthalten

Abbildung 1: Exponentieller Anstieg des weltweiten Datenvolumens von 2010 bis 2020 (Quelle: Gantz und Reinsel [7, S.3])

Während diese Informationen in vielen Bereichen der Wirtschaft bereits intensivst ge­nutzt werden, bieten sich in der Logistikbranche noch ungenutzte Potentiale, um mit Big Da­ta Technologien kommende Herausforderungen zu meistern. Diese Arbeit soll einen Überblick über aktuelle und zukünftige Anwendungsmöglichkeiten von Big Data im Logistik-Umfeld geben. Dazu wird zunächst der Begriff Big Data und die damit verbundenen Methoden genauer beschrieben und anschliefiend konkret auf Einsatzpotentiale in der Logistik einge­gangen.

II Grundlagen von Big Data

II. 1 Definitionsansätze für Big Data

Der Begriff Big Data ist in den letzen Jahrzehnten zum Trendbegriff geworden, dessen Bedeu­tung einer stetigen Veränderung unterworfen und dessen Definition im Großen und Ganzen schwammig ist.4 Auch sein Ursprung und die erstmalige Verwendung sind nicht so eindeu­tig festzustellen.5 Bekannt ist, das der Begriff schon im Jahr 1997 in einer Veröffentlichung auftauchte.6 Von der ersten frei verfügbaren Version von Hadoop, eines Java Frameworks für verteilte Rechenprozesse für große Datenmengen, bis zum ersten Wikipedia-Artikel über Big Data vergingen 5 Jahre. Seit 2009 steigt die Zahl der Begriffsnennungen von Big Data in Sozialen Netzwerken allerdings rapide an, woran die Aktualität des Themas sichtbar wird.7

In diesem Abschnitt sollen verschiedene Ansätze zur Begriffsbestimmung und Abgren­zung vorgestellt werden. Die Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik beschreibt Big Data als „Datenbestände, die aufgrund ihres Umfangs, Unterschiedlichkeit oder ihrer Schnellle- bigkeit nur begrenzt durch aktuelle Datenbanken und Daten-Management-Tools verarbeitet werden können.“8. Laut Wikipedia[19]sind unter Big Data „Daten-Mengen, die zu groß, oder zu komplex sind, oder sich zu schnell ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten“, zu verstehen. Bereits diese beiden Kurzde­finitionen stimmen darin überein, dass es nicht ausreicht, dass eine Datenmenge groß ist, um Sie bereits unter den Begriff Big Data einzuordnen, sondern spezielle Eigenschaften der Daten, die neuartige Verarbeitungsmethoden erfordern, ausschlaggebend sind. Eine weit verbreitete genauere Definition von Big Data erfolgt anhand der „3 V’s“.9 10 11

Diese stehen für Volume, Velocity und Variety und wurden bereits 2001 als Herausfor­derungen im Bereich des Datenmanagements diskutiert.12

Volume Hiermit wird auf die enorme Größe von Datenmengen, wie sie Z.B. in sozialen Netzwer­ken wie Facebook, aber auch im technischen Umfeld wie beispielsweise im Flugbetrieb erzeugt werden, angespielt. Während der reine Festplatten-Speicherplatzbedarf der Daten häufig noch kein Hindernis darstellt, liegt der Flaschenhals zumeist in den Li­mitierungen von CPU und Arbeitsspeicher, die zur Verarbeitung der Daten erforderlich sind.13

Velocity Das Stichwort Geschwindigkeit bezieht sich sowohl auf die Aktualität der Daten als auch auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei deren Analyse. Eine rasche Verarbei­tung ist beispielsweise zur Analyse von politischen oder gesellschaftlichen Stimmungen, wie sie im Internet durch Twitter-Meldungen und Blogs verbreitet werden, unbedingt

[...]


1 Hilein u. a.[11]

2 Lindner [14, S.2]

3 Reder[16]

4 Wikipedia [19, Big Data]

5 Klein u. a.[11]

6 Cox und Ellsworth [4, S.1]

7 Freiknecht [6, S.9]

8 Plattner[15]

9 Freiknecht [6, S.10]

10 Dabidian und Clausen [5, S.2]

11 LKlein u. a.11

12 Laney [13, S. 1 ff]

13 Freiknecht [6, S.10]

Ende der Leseprobe aus 15 Seiten

Details

Titel
Big Data in der Logistik. Grundlagen und Herausforderungen
Hochschule
Hochschule Heilbronn Technik Wirtschaft Informatik
Note
1,3
Autor
Jahr
2015
Seiten
15
Katalognummer
V339676
ISBN (eBook)
9783668839243
ISBN (Buch)
9783668839250
Sprache
Deutsch
Schlagworte
data, logistik, grundlagen, herausforderungen
Arbeit zitieren
Lola Reiter (Autor), 2015, Big Data in der Logistik. Grundlagen und Herausforderungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/339676

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