Das Ende des Zufalls - Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht (German Edition)

erlauben es, Daten zu finden und zu vergleichen, sie übernehmen das Aussortieren und Formatieren, um sie verwendungsfähig anbieten zu können. Damit erhalten sowohl die Besitzer von Daten als auch die Käufer einen ökonomischen Zugang.

Die Daten-Labors der Handelsketten und globalen Marken
    Schönes Wetter morgen oder Regen? Der Unterschied für den Handel ist enorm. Zehn Grad mehr können 300 Prozent mehr Nachfrage nach Grillfleisch bedeuten, 30 Prozent mehr Salat und 50 Prozent mehr Grillzutaten, aber dafür auch einen um 30 Prozent geringeren Verkauf von Kohlsprossen. In Stadtlagen bringt ein warmer Wochentag einen Mehrverkauf fertiger Sandwiches, während das exakt gleiche Wetter am Samstag auf den Sandwich-Absatz keinerlei Einfluss hat.
    Die Wissenschaft um den Einfluss des Wetters auf unser Kaufverhalten ist kompliziert. Was an einem warmen Apriltag zu einem Anstieg des Verkaufs von typischen Grillutensilien führt, hat Wochen später keinen Einfluss mehr, weil sich viele dann schon eingedeckt haben. Wochentag und die Lage der jeweiligen Filiale spielen ebenfalls eine Rolle. Aber exakte Wettervorhersagen und ein valides Prognosemodell, wie sich das jeweilige Wetter in einer bestimmten Region auf das Einkaufsverhalten auswirkt, können Millionen sparen. Deshalb haben große Handelsketten schon heute hochkomplexe Vorhersagemodelle in Verwendung. Die internationale Supermarktkette Tesco mit ihren fast 3000 Filialen liefert pro Woche 16 Millionen Kisten Frischware aus. Damit dies wetteroptimal disponiert werden kann, unterhält Tesco einen eigens entwickelten Prognosedienst, der drei Mal pro Tag eine Vorhersage macht, die auf der Basis der Auswertung von fünf Jahren an Wetter- und Verkaufsdaten erstellt wird. Diese Vorhersagen stehen auch allen Lieferanten zur Verfügung. Simulationsmodelle ermöglichen zudem, die Auswirkungen der Ergebnisse der Prognosen auf die einzelnen Filialen auch schon vorab im Computer durchzuspielen, damit gar nichts dem Zufall überlassen bleibt. 104
     
    Wenn der Algorithmus die Semmeln bestellt
    Großbäckereien wie die Firma Ströck in Österreich vertrauen auf die Algorithmen der Kieler Firma Meteolytix. Auf der Basis statistischer Modelle erstellt Meteolytix tägliche Absatzprognosen für den Einzelhandels- und Dienstleistungssektor. Stückgenaue Vorhersagen für die zu erwartenden Verkäufe in den Filialen, unter anderem in Abhängigkeit vom Tageswetter, sind das Ziel des Prognosemodells. Mit diesem Wissen können Bäckereien die richtige Anzahl an unterschiedlichen Gebäcksorten vorrätig haben, Retourlieferungen von Lebensmitteln verringern und Kosten sparen. Eine Vielzahl an Daten, die zum Teil automatisch generiert werden, trägt dazu bei: differenzierte Wettervorhersagen aus hochauflösenden Vorhersagemodellen, tägliche Verkaufszahlen aus den Kassensystemen der Filialen, historische Verkaufszahlen aus den Warenwirtschaftssystemen. Auch Ferientermine und Feiertage, das lokale Wettbewerbsumfeld oder aktuelle Marketing-Aktionen fließen in das Modell ein. Den Zufall ausschalten bringt auch hier Vorteile für die Kunden und Unternehmen.
     
    Auch Preisreduktionen werden von ähnlichen Prognosemodellen gesteuert. Voll automatisiert errechnet das System eine Vorhersage, mit welcher Reduktion der größte Umsatzeffekt erzielt werden kann. Dies gilt sowohl für allgemeine Promotion-Aktionen als auch für Artikel, deren Ablaufdatum sich nähert. Allein durch diese Vorhersagen des optimalen Diskont-Verhaltens spart Tesco rund 30 Millionen Pfund im Jahr.
     
     
    Das „Social Genome“ von Walmart
     
    Es passiert wohl selten, dass der CEO eines Weltkonzerns wie Walmart, mit 8500 Filialen und über 2 Millionen Mitarbeitern, sich persönlich per Videokonferenz um einen neuen Mitarbeiter bemüht. Genau das tat Walmart-CEO Mike Duke aber, um Jeremy King dazu zu bringen, Chef von WalmartLabs zu werden. King hatte sich in Silicon Valley bereits einen Namen gemacht, weil er wesentliche Teile der eBay-Struktur geschaffen hatte. Und damit war er genau der richtige Mann für den Walmart-Chef, der sich geschworen hatte, aus Walmart auch einen „eCommerce Innovator“ zu machen. „WalmartLabs“, eine eigene Tochtergesellschaft, sollte der Inkubator für diese neue Richtung werden. Das war auch dringend notwendig, denn der Kaufhausriese spürte bereits in vielen Bereichen den Atem der digitalen Konkurrenz, allen voran Amazon, im Nacken.
    „The Social Genome“ nennt Walmart die entstehende