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94% der Befragten der BearingPoint-Studie „Big Data im Bereich Automotive“ unter 120 Entscheidern von Automobilherstellern und Zulieferern messen dem Technologietrend Big Data & Analytics große Bedeutung zu, zugleich ist dieser allerdings bei nur 7% der Unternehmen voll im Einsatz. Der Anwendungsbereich erstreckt sich hierbei über alle Disziplinen im Unternehmen.

Automotive Digital Analytics
Warum Predictive Analytics? Warum jetzt?

Without Big Data Analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the web like a deer on a freeway.

Geoffrey Moore, American organizational theorist, management consultant and author

Die Bedeutung und der Umfang von Daten ist in den vergangenen Jahren signifikant gestiegen. Eine der größten Herausforderungen in der Automobilindustrie ist die intelligente Auswertung und Nutzung der großen Datenmengen im Unternehmensumfeld und in Fahrzeugen. Advanced Analytics ermöglicht es, künftige Entwicklungen frühzeitig zu prognostizieren und komplexe Muster in den Daten zu identifizieren.

Hierbei stehen die Verarbeitung und die Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen immer mehr im Fokus, da erst eine ganzheitliche Betrachtung die Abhängigkeiten und Verknüpfungen zwischen den einzelnen Geschäftsbereichen aufzeigt.

Diese Relevanz spiegelt sich auch unter den BearingPoint Studienteilnehmern wider. Drei von vier sind der Meinung, dass man die aktuelle Entwicklung nicht verpassen dürfe und Big Data & Analytics-Lösungen einführen müsse.

Predictive Analytics versucht, die Zukunft vorherzusagen. Dies steht im Gegensatz zur herkömmlichen deskriptiven Analyse, die sich auf die umfassende Analyse von Vergangenheitsdaten konzentriert. Unter Einsatz modernster Algorithmen aus Bereichen wie Machine Learning oder Artificial Intelligence können komplexe Muster in riesigen Datenmengen erkannt werden und dadurch Aussagen zu künftigen Ereignissen getroffen werden. Bei der präskriptiven Analyse geht man einen Schritt weiter, indem in Echtzeit direkte Handlungsempfehlungen gegeben werden, wie etwa Real-time-Offering oder -Pricing.

So ermöglicht beispielsweise unser Quality Navigator unseren Kunden, die Produktqualität entlang des gesamten Produktentwicklungsprozesses durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu steigern:

Quality Navigator – A new age of quality analytics

Im Bereich Predictive Analytics sehen wir folgende typischen Herausforderungen, die Expertise im Bereich Big Data & Analytics erfordern:

  • Data Engineering:
    • Herstellung von digitaler Konnektivität zu Industrie 4.0 und Smart Devices.
    • Sammeln, Aufbereiten und Speichern von Daten in unterschiedlichen Formaten und Systemen (Hadhoop).
  • Data Science:
    • Analyse und Definition relevanter Daten und Informationen mithilfe moderner Tools und Algorithmen (R, Python, AI, Machine Learning, Deep Learning)
    • Definition von Handlungsempfehlungen in Zusammenarbeit mit Industrie- und Prozessexperten
    • Zielgruppenspezifische Visualisierung in Reporting-Tools (BOARD, Tableau, Qlik Sense, SAP BI)
  • Datensicherheit
  • Datenqualität und Datenkonsistenz

Warum BearingPoint?

BearingPoint ist der geeignete Partner für Sie im Bereich Predictive Analytics:

  • Wir blicken auf zahlreiche, erfolgreich durchgeführte Predictive Analytics-Projekte in der Automobilindustrie zurück
  • Wir kombinieren spezifisches Prozess Know How entlang der gesamten Automotive-Wertschöpfungskette mit dem Einsatz moderner Data Science-Technologie
  • Wir decken den gesamten Service-Bereich von Datengewinnung, Auswertung bis hin zu betriebswirtschaftlichen Handlungsempfehlungen ab
  • Mit unserer BearingPoint Predictive Workbench stehen alle modernen Data Science Tools zur Verfügung

Nachstehend finden Sie eine Auswahl unserer Use Cases, bei denen durch den Einsatz von Predictive Analytics-Lösungen erfolgreich Potenziale identifiziert und umgesetzt wurden.

Digital Analytics Use Cases