Unsere Welt ist fast in allen Bereichen digitalisiert. All die Informationen, die zur Beantwortung von verschiedenen Fragen erforderlich sind, werden von Menschen überall auf der Erde hinterlassen und in der digitalen Welt gespeichert. Diese Daten bilden heute einen neuen Produktionsfaktor neben den klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Kapital und Boden.
Insgesamt wird damit gerechnet, dass das weltweit erzeugte jährliche Datenvolumen von 2010 bis 2020 exponentiell um den Faktor 50 anwächst. 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 anschließend konkret auf Einsatzpotentiale in der Logistik eingegangen.
Inhaltsverzeichnis
- I Einleitung
- II Grundlagen von Big Data
- II.1 Definitionsansätze für Big Data
- II.2 Technologien für Big Data
- II.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
- III.1 Erhöhung von operativer Effizienz und Transportleistung
- IV Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit hat zum Ziel, einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in der Logistikbranche zu geben. Sie beleuchtet sowohl aktuelle als auch zukünftige Einsatzpotenziale. Der Fokus liegt auf der Beschreibung des Begriffs "Big Data" und der damit verbundenen Technologien, gefolgt von einer konkreten Betrachtung der Anwendungsmöglichkeiten in der Logistik.
- Definition und Charakteristika von Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
- Technologien zur Verarbeitung von Big Data
- Anwendung von Big Data zur Steigerung der operativen Effizienz in der Logistik
- Big Data im Kontext von Kundenerlebnis und -orientierung
- Entwicklung neuartiger Geschäftsmodelle durch Big Data in der Logistik
Zusammenfassung der Kapitel
I Einleitung: Die Einleitung beschreibt den exponentiellen Anstieg des weltweiten Datenvolumens und dessen Bedeutung als neuen Produktionsfaktor. Sie hebt die noch ungenutzten Potenziale von Big Data in der Logistik hervor und skizziert den Aufbau der Arbeit, der sich auf die Beschreibung von Big Data und dessen Anwendung in der Logistik konzentriert. Der Bezug auf die zunehmende Digitalisierung und die Verfügbarkeit von Informationen über das Internet unterstreicht die Relevanz des Themas. Die Einleitung veranschaulicht mit Beispielen den Einfluss von Big Data auf verschiedene Lebensbereiche und hebt die Bedeutung für zukünftige Entwicklungen hervor.
II Grundlagen von Big Data: Dieses Kapitel befasst sich mit verschiedenen Definitionsansätzen für Big Data. Es werden die bekannten "3 Vs" (Volume, Velocity, Variety) sowie das zusätzliche "V" der Veracity (Zuverlässigkeit) erläutert und anhand von Beispielen illustriert. Die Diskussion verschiedener Definitionen zeigt die Komplexität des Begriffs und die Notwendigkeit spezifischer Verarbeitungsmethoden. Der Abschnitt zu den Technologien beschreibt den Bedarf an spezialisierten Lösungen (NoSQL Datenbanken) für die effiziente Verarbeitung der großen und heterogenen Datenmengen. Die Kapitel verdeutlicht die Herausforderungen, die mit der Verarbeitung von Big Data verbunden sind, insbesondere hinsichtlich der Datenmenge, -geschwindigkeit und -vielfalt.
Schlüsselwörter
Big Data, Logistik, Datenanalyse, Datenmanagement, NoSQL Datenbanken, operative Effizienz, Kundenerlebnis, Geschäftsmodelle, Volume, Velocity, Variety, Veracity.
Häufig gestellte Fragen zum Dokument: Big Data in der Logistik
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Big Data in der Logistikbranche. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und ein Stichwortverzeichnis. Der Fokus liegt auf der Definition von Big Data, den zugehörigen Technologien und deren konkreten Anwendungsmöglichkeiten in der Logistik, inklusive der Betrachtung von Effizienzsteigerung, Kundenerlebnis und der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Welche Kapitel umfasst das Dokument?
Das Dokument gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Grundlagen von Big Data (inkl. Definitionsansätze, Technologien und Herausforderungen), Big Data Anwendungen in der Logistik (inkl. Steigerung der operativen Effizienz, Kundenorientierung und neuen Geschäftsmodellen) und Zusammenfassung.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die zentralen Themen sind die Definition und Charakteristika von Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity), die Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen, die Anwendung von Big Data zur Steigerung der operativen Effizienz in der Logistik, die Rolle von Big Data im Kontext des Kundenerlebnisses und die Entwicklung neuartiger Geschäftsmodelle durch Big Data in der Logistikbranche.
Wie wird Big Data in der Logistik definiert und angewendet?
Das Dokument erläutert verschiedene Definitionsansätze für Big Data, einschließlich der vier Vs (Volume, Velocity, Variety, Veracity). Die Anwendungen in der Logistik umfassen die Optimierung der operativen Effizienz (z.B. Last-Mile-Logistik, vorausschauende Planung), die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle. Es werden konkrete Beispiele und Technologien (z.B. NoSQL Datenbanken) beschrieben.
Welche Technologien werden im Zusammenhang mit Big Data in der Logistik erwähnt?
Das Dokument erwähnt den Bedarf an spezialisierten Technologien, insbesondere NoSQL-Datenbanken, zur effizienten Verarbeitung der großen und heterogenen Datenmengen, die im Kontext von Big Data in der Logistik anfallen.
Welche Herausforderungen werden im Zusammenhang mit Big Data in der Logistik angesprochen?
Die Herausforderungen betreffen vor allem die Verarbeitung der enormen Datenmengen (Volume), die hohe Geschwindigkeit der Datenanfall (Velocity), die Vielfalt der Datenformate (Variety) und die Sicherstellung der Datenqualität und -zuverlässigkeit (Veracity).
Welche konkreten Beispiele für Big Data Anwendungen in der Logistik werden genannt?
Als konkrete Beispiele werden die Optimierung der Last-Mile-Logistik und die vorausschauende Netzwerk- und Kapazitätsplanung genannt.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für dieses Dokument?
Die Schlüsselwörter umfassen Big Data, Logistik, Datenanalyse, Datenmanagement, NoSQL Datenbanken, operative Effizienz, Kundenerlebnis, Geschäftsmodelle, Volume, Velocity, Variety und Veracity.
Für wen ist dieses Dokument relevant?
Dieses Dokument richtet sich an alle, die sich mit der Anwendung von Big Data in der Logistikbranche befassen, einschließlich Studierende, Wissenschaftler und Fachleute aus der Logistikbranche.
- Arbeit zitieren
- Lola Reiter (Autor:in), 2015, Big Data in der Logistik. Grundlagen und Herausforderungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/339676
