Big Data in der Logistik

Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung


Hausarbeit, 2019

19 Seiten, Note: 1,3


Inhaltsangabe oder Einleitung

Ziel dieser Arbeit ist es, Anwendungsbereiche für Big Data in der Logistik zu beschreiben und Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung aufzuzeigen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erläutert. Hierfür werden grundlegenden Begriffe aus dem Big Data-Umfeld, technische Anforderungen und datenschutzrechtliche Herausforderungen geklärt. Anschließend werden aktuelle Anwendungsbereiche beschrieben. Abschließend werden zwei Bereiche angeführt, die noch offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenakzeptanz aufzeigen.

Big Data ist das Zusammenführen und Analysieren einer großen Zahl von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen von unterschiedlicher Struktur und Qualität. Dies Geschieht in Echtzeit und zur Gewinnung eines Nutzens.

Betrachtet man den Hype Circle von Gartner, liegt Big Data bereits im Jahr 2013 im Mittelpunkt der Trendskala. Bis heute ist die Zahl der Logistikunternehmen, die komplexere Big Data-Technologien nutzen, sehr gering. Und das obwohl die Logistikbranche die geeigneten Grundvoraussetzungen bietet und die Potenziale vielversprechend sind.

Details

Titel
Big Data in der Logistik
Untertitel
Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung
Hochschule
Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln
Note
1,3
Autor
Jahr
2019
Seiten
19
Katalognummer
V501696
ISBN (eBook)
9783346048509
ISBN (Buch)
9783346048516
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Logsitik, Marketing, Big Data, IoT, Industrie 4.0, Datamining, Datenbank
Arbeit zitieren
Alexander Ley (Autor), 2019, Big Data in der Logistik, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501696

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