Diese fünf Unternehmen setzen Echtzeit-Analysen ein, um ihre Agilität zu verbessern, auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, die Preisgestaltung zu optimieren und Leistungsschwächen zu identifizieren, die sich auf ihr Geschäftsergebnis auswirken. [...]
Für Unternehmen, die einen Mehrwert aus ihren Daten ziehen wollen, während diese in die Datensysteme fließen, sind Echtzeit-Analysen der richtige Weg. Diese aufstrebende Disziplin verbindet Technologie und Prozesse, um Unternehmen bei der Verbesserung interner Arbeitsabläufe zu unterstützen oder Einblicke in Kundenaktivitäten und Markttrends zu gewähren, während diese sich entfalten.
Echtzeit-Analyse-Strategien sorgen für geschäftliche Flexibilität, unabhängig davon, ob sie so ausgelegt sind, dass Ihr Unternehmen auf Kunden reagieren kann, wenn sich deren Bedürfnisse ändern, die Preisgestaltung bei schwankenden Marktbedingungen optimieren oder Schwachstellen in den Geschäftsprozessen identifizieren kann, die sich auf Ihren Gewinn auswirken.
Unternehmen setzen zunehmend auf Echtzeit-Analysen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, insbesondere auf Streaming-Analysen, bei denen Daten während des Betriebs analysiert werden. Grand View Research prognostiziert, dass der globale Markt für Streaming-Analytik bis 2025 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29 Prozent steigen wird, ausgehend von 6,32 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018, da Unternehmen immer weiter in die Verbesserung ihrer Leistung und ihres Betriebs investieren.
Hier sind vier Beispiele dafür, wie Unternehmen heute Echtzeit-Analytik einsetzen, um ihre Leistung zu verbessern.
Echtzeit-Daten helfen Bayer bei der Neugestaltung ihrer Geschäftsstrategie
Bayer Crop Science hat „virtuelle Fabriken“ geschaffen, um dynamische digitale Darstellungen der Ausrüstung und der Prozesse seiner neun nordamerikanischen Maissaatgut-Produktionsstätten zur Verfügung zu stellen. Das Projekt mit dem Titel „Shaping Business Strategy and Future Operations Through Virtual Factory“ hat eine dynamische Darstellung der Ausrüstung, der Prozess- und Produktflussmerkmale, der Materialliste und der Betriebsvorschriften für jeden der neun Standorte erstellt.
Wenn das Commercial Team des Unternehmens neue Saatgutbehandlungsangebote oder neue Preisstrategien einführt, kann das Unternehmen die virtuellen Fabriken nutzen, um die Bereitschaft jedes einzelnen Standorts zu bewerten, seine Betriebsabläufe anzupassen, um diese neuen Strategien umzusetzen, erklärt Naveen Singla, der Leiter des Data Science Center of Excellence bei Bayer Crop Science.
„Wir können jetzt unsere Geschäftsprozesse neu überdenken. Wir können unsere Entscheidungen durch die Anwendung dieser Algorithmen oder Simulationen des maschinellen Lernens neu überdenken“, betont Singla und fügt hinzu, dass das Unternehmen nun in der Lage ist, komplexe Geschäftsfragen bezüglich des SKU-Mix, der Anlagenkapazität, der Prozessauftragsgestaltung und der Netzwerkoptimierung zu klären.
Singlas Ratschlag: Kennen Sie das Geschäft. Singla würdigt die Zeit, die Shrikant Jarugumilli, Leiter der Abteilung Decision Science – Connected Virtual Systems bei Bayer Crop Science, und sein Team an den Produktionsstandorten verbrachten, um sich mit den Besonderheiten der Saatgutproduktion vertraut zu machen. „Es war so wichtig, dass unsere Datenwissenschaftler die Domäne des Unternehmens verstanden haben“, so Singla.
Penn Medicine nutzt Echtzeit-Daten zur Verkürzung der ICU-Aufenthalte
Viele Patienten auf Krankenhaus-Intensivstationen (ICUs) sind zum Überleben auf Beatmungsgeräte angewiesen. Kritisch kranke Patienten selbstständig atmen zu lassen, ist ein wesentlicher Schritt, um sie sicher aus der Intensivstation zu bringen und Betten für andere Patienten freizumachen. Penn Medicine setzt Echtzeit-Analytik ein, um effizienter erkennen zu können, wann Patienten bereit sind, die Beatmungshilfe abzusetzen.
Im Jahr 2016 begann Penn Medicine (bestehend aus der Raymond and Ruth Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania und der University of Pennsylvania Health System) mit der Entwicklung eines Dashboards, das die Echtzeit-Datenströme des Anbieters von elektronischen Patientenakten (EHR) nutzt, um das Beatmungs- und Pflegepersonal zu alarmieren, wenn Interventionen erforderlich sind und wenn Patienten möglicherweise bereit sind, vom Beatmungsgerät abgesetzt zu werden.
Die Implementierung der Anwendung – genannt ABC, für Awakening and Breathing Coordination – erforderte, dass Penn Medicine sein Penn Center for Health Care Innovation mit den Informationsdiensten (IS) und den datenwissenschaftlichen Abteilungen zusammenführt. Das Innovationszentrum und das IS bauten das Dashboard auf Grundlage klinischer Entscheidungsunterstützungs-Regelmaschinen und Warnmeldungen auf, die von den klinischen Experten von Penn Medicine erstellt und von der datenwissenschaftlichen Abteilung programmiert wurden.
„Dies war das erste Projekt, das die enge Zusammenarbeit mit diesen drei Abteilungen wirklich vorantrieb“, so Michael Draugelis, leitender Datenwissenschaftler bei Penn Medicine. „Dieses Projekt, diese Interaktion, hat unsere Arbeitsweise verändert. Wir verändern organisatorisch die Art und Weise, wie wir unsere Projekte verwalten“.
Im Jahr 2019, so Penn Medicine, habe das ABC die Zeit, die Patienten auf der Intensivstation an einem mechanischen Beatmungsgerät verbringen, um mehr als 24 Stunden verkürzt.
Draugelis‘ Ratschlag: Konzentrieren Sie sich auf die Daten, nicht auf die Anbieter. Eine der größten Verzögerungen bei dem Projekt ergab sich aus der Entscheidung von Penn Medicine, den Lieferanten der elektronischen Patientenakte (EPA) bereits Monate nach Beginn des Pilotprojekts zu wechseln. Das Unternehmen konzentrierte sich jedoch darauf, wie es die Daten nutzen könnte, und sammelte schließlich wertvolle Erfahrungen, die zur Entwicklung einer besseren Anwendung beitrugen. „Der Aufbau unseres ersten Einsatzes auf unserer ersten EHR führte definitiv dazu, dass die Anforderungen hinsichtlich der Art und Weise, wie wir mit unserer neuen EHR arbeiten wollten, gestiegen sind, und dieser Prozess verallgemeinerte unsere Schnittstellen mit diesen beiden unterschiedlichen Systemen“, erklärt Draugelis. „Dadurch wurde er robuster und half uns, unser derzeitiges System fundierter zu gestalten.“
Land O‘ Lakes optimiert Vertrieb und Marketing mit Echtzeit-Analysen
Das „Land O‘ Lakes Data to Value“-Programm bringt KI-Techniken in die Verkaufs- und Marketing-Aktivitäten des Unternehmens ein. Das Projekt nutzt Datenanalyse-Tools und unterschiedliche Datenquellen, um einen Einblick in die Rentabilität des Unternehmens, die Erfolgsfaktoren für Verkaufsgespräche und die Rohstoffmärkte zu erhalten.
Das Programm umfasst eine Neigungsmodellierung, um zu ermitteln, welche Molkereiverkäufer die höchste Neigung haben, die größten Mengen zu kaufen, während die Rohstoffprognose dem Risikomanagementteam des Unternehmens dabei hilft, Entscheidungen in Bezug auf Absicherung, Bestandsstrategie und Ausgaben zu treffen.
„Aufgrund der Bemühungen und Ergebnisse dieses Projekts haben wir mehr Vertrauen denn je, dass unsere Vertriebsmitarbeiter mit den richtigen Produkten zu den richtigen Preisen für die richtigen Kunden ausgestattet sind“, so Jeremy Dumond, Director of Business Intelligence bei Land O‘ Lakes.
Ab 2019 konnte Land O‘ Lakes dank Data to Value seine Erfolgsquote bei Verkaufsgesprächen um mehr als 40 Prozent steigern.
Dumonds Ratschlag: Finden Sie Partner in der Branche. Laut Dumond bestand die größte Herausforderung des Projekts darin, das Verbesserungspotenzial des Modells an die interne Vertriebsorganisation des Unternehmens zu verkaufen. Die Suche nach Sponsoren in der Unternehmensführung mit der Glaubwürdigkeit, die Vertriebsorganisation mit ins Boot zu holen, war unerlässlich. „Die Erstellung eines vom Markt unterstützten Projektplans in Partnerschaft mit vertrauenswürdigen Geschäftsführern und das Engagement der Unternehmensführung sind die Grundlage für den Erfolg“, so Dumond.
Jackson Health System zapft Datenströme an, um die Versorgung zu verbessern
Das Jackson Health System (JHS), ein gemeinnütziges akademisches Medizinsystem in Miami, Florida, und eines der größten öffentlichen Gesundheitssysteme in den USA, setzt über sein Overwatch-Datenintegrationsprogramm Echtzeitanalysen ein, um Kosten zu senken und den Druck auf seine Notaufnahmen (EDs) zu verringern.
Das Population Health Team von JHS kam 2017 mit einem Problem zum JHS-IT-Team: Es musste die „Hohen Nutznießer“ der Notaufnahme identifizieren. Hohe Nutznießer sind Patienten, die in der Regel unterfinanziert sind und die die Notaufnahme für die Primärversorgung nutzen, in der Regel, weil ihnen andere Optionen nicht bekannt sind. Das Population Health Team brauchte eine Möglichkeit, diese Patienten zu identifizieren, wenn sie JHS-Einrichtungen besuchten, um sie in ein finanziertes Programm einzubinden, das eine angemessene und kontinuierliche Versorgung bietet, ohne die Notfalldienste zu belasten.
„Wir hatten all diese Informationen, die durch diese Engine flossen, und wir lieferten sie an diese einzelnen Systeme, aber wir nutzten nicht die Tatsache aus, dass wir sie alle in dieser Engine im Transit und in Echtzeit hatten“, erklärt George Rosello, Associate Director of Enterprise Application Integration bei JHS.
Overwatch nutzt die Daten, die bereits durch die JHS-Integrations-Engine fließen, und liefert Echtzeit-Benachrichtigungen per Text und E-Mail an die entsprechenden Fallmanager, wenn ED-Hochnutzer eine der JHS-EDs betreten, und liefert Informationen über den Patienten, in welcher Service Line er sich befindet, wo er sich gerade befindet und was gerade mit ihm gemacht wird.
„Dadurch konnten wir als kommunales Sicherheitsnetz-Krankenhaus unsere Mission erfüllen, nämlich diese Patienten in die richtige Pflege zu bringen, sie in die richtige Wohltätigkeitsfürsorge zu vermitteln und ihnen die Hilfe zukommen zu lassen, die sie brauchen“, so Rosello. „Wir hatten Patienten, die gerade erst eingeliefert, stabilisiert und wieder entlassen wurden. Jetzt erhalten sie eine anhaltende Behandlung, die die Ursache ihrer Probleme an der Wurzel packt, und sie sind deshalb gesünder.“
Rosellos Ratschlag: Wissen Sie, wie Sie Erfolg zu messen haben. „Wenn Sie ein Projekt haben, vor allem Projekte, die eine Weile dauern, ist das Endziel des Projekts am Ende der Abschluss des Projekts“, meint Rosello. „Aber so hat es nicht angefangen. Das Endziel nicht aus den Augen zu verlieren, ist eine Herausforderung und etwas, das ich jedem raten würde, genau im Blick zu behalten. Was ist der wahre Erfolgsfaktor Ihres Projekts?“
*Thor Olavsrud deckt für CIO.com die Bereiche Datenanalyse, Business Intelligence und Datenwissenschaft ab.
Be the first to comment