Mit Daten Geld verdienen

Unternehmen erfassen mittlerweile Unmengen von Daten, die bislang meist ungenutzt bleiben", weiß Marcus Gropp, Chef der E-Commerce-Abteilung von Fiege Logistik (siehe Kasten Seite 25). Eine riesige Verschwendung von Ressourcen sei dies. Um das zu ändern, haben Fiege und ein Team aus Wissenschaftlern der Fachhochschule Münster im Oktober 2017 Westphalia DataLab gegründet, das Gropp mit Datenwissenschaftler Professor Reiner Kurzhals und Doktorand Cornelius Brosche als Geschäftsführer leitet. Mittlerweile beschäftigt das Team knapp 40 Mitarbeiter - meist Betriebswirtschaftler, Informatiker und Data Scientists, alles Absolventen der Hochschulen in Münster. Soeben wurde das Start-up eröffnet. "Wir wollen damit für andere Firmen, aber auch für Fiege, Daten automatisiert analysieren und ihnen so helfen, ihre Kostentreiber besser zu identifizieren und ihre Umsatzpotenziale zu heben", beschreibt Gropp die Ziele. Westphalia DataLab sichte dafür Massendaten, bewerte diese mittels künstlicher Intelligenz und könne so Vorhersagen zu bestimmten Themenbereichen treffen. "Firmen können so Wissen über ihre Kunden und interne Abläufe generieren, um daraus Maßnahmen für Marketingaktivitäten, Verbesserungen der eigenen Prozesse oder ganz neue Geschäftsmodelle abzuleiten - ohne dafür extra teure Daten-Spezialisten und -Analytiker beschäftigen zu müssen." Sogar vorausschauende Instandhaltung, sogenanntes Predictive Maintenance, bietet das Start-up. Aber auch Fiege profitiert von Westphalia DataLab, insbesondere im E-Commerce-Geschäft, das sehr stark von Peaks geprägt ist. "Am Montag wussten wir manchmal gar nicht, wie viel bei uns aufschlägt. Das war für unsere Personalplanung sehr schwierig", nennt Gropp ein Beispiel. Mit der Folge, dass Fiege einmal zu viele, ein anderes Mal zu wenige Mitarbeiter einplante. Kosten-Effizienz sieht anders aus. Personalbedarf passgenau planen Erst als Fiege die Bestelldaten von Kunden der letzten ein bis zwei Jahre analysierte - kombiniert mit Wetter- und sonstigen Daten, ließen sich laut Gropp aus der Vergangenheit gewisse Muster erkennen, aus denen sich bestimmte Entwicklungen in der Zukunft ableiten ließen. "Heute können wir unseren Personalbedarf in der Logistik und in den Callcentern für die nächsten zehn bis 30 Tage passgenau im Voraus planen", schwärmt er. "Diese Forecasts können wir unseren Schichtleitern automatisiert übermitteln. Sie wissen so, wie viele Aufträge oder wie viele Calls am Tag eingehen, und können die Zahl ihrer Mitarbeiter sauber planen. Dadurch konnten wir bei uns bislang zehn bis 20 Prozent Kosten einsparen, was wir natürlich auch an unsere Kunden weitergeben." Und mittlerweile nutze Fiege das Datenanalyse-Tool auch im Fashion-, Elektronik-, Health-Care- und gar im Reifensegment. "Die Branche ist da letztlich egal. Wir brauchen nur die Sendungs- und Bestelldaten und idealerweise die Käuferprofile, wer also die Waren bestellt. Je mehr Daten wir haben, desto besser." Im nächsten Schritt werde Fiege die neuen Tools dazu nutzen, um passgenauer die Kapazitäten im Transport planen, blocken und ordern zu können, verrät Gropp. "Das Ganze geht bis in die Tourenplanung und Zeitfensterbuchung, etwa in der Lebensmittellogistik." Die Datenanalyse als Service von Westphalia DataLab ist nicht nur auf die Logistik beschränkt. Selbst Krankenkassen könne das Start-up unterstützen, sagt Gropp - für sie könne man die Abwanderungstendenzen bestimmter Kunden ermitteln -, bis hin zu möglichen Prognosen für den Handel, welche Produkte künftig stärker, welche weniger gut abverkauft werden dürften. Aber natürlich dürfe man nicht alles machen, betont Gropp, der Datenschutz setze klare Grenzen, insbesondere bei der Nutzung personenbezogener Daten. Zudem dürfe Fiege die Daten einzelner Kunden nur bedingt mit denen anderer Kunden vergleichen. "Wir holen dafür immer die Erlaubnis aller Kunden ein", versichert er. Die größte Herausforderung sei aber die Datenqualität. "Wir müssen die Daten ja erst entsprechend aufbereiten, Dubletten herausfiltern, prüfen, ob sich die Daten logisch einordnen lassen, ob ihre Formate einheitlich sind - das frisst die meiste Zeit." Oft hapere es schlichtweg daran, dass die Firmen ihre Daten nicht sauber pflegen. "Viele erkennen ja erst jetzt zunehmend, wie wichtig Datenqualität für ihren Erfolg ist." Und wo will das Start-up einmal stehen? "Wir wollen Firmen mittelfristig hochautomatisiert Big-Data-Lösungen anbieten", sagt Gropp. "Sie sollen so mit wenigen Klicks im Internet ihre Daten erhalten, um ihre Personalplanung kostengünstig und automatisiert zu machen." Mehr zum Thema im Dossier Logistik-Start-up www.verkehrsrundschau.de/dossiers

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