Big Data in der Logistik

Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung


Dossier / Travail, 2019

19 Pages, Note: 1,3


Résumé ou Introduction

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.

Résumé des informations

Titre
Big Data in der Logistik
Sous-titre
Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung
Université
Cologne University of Applied Sciences
Note
1,3
Auteur
Année
2019
Pages
19
N° de catalogue
V501696
ISBN (ebook)
9783346048509
ISBN (Livre)
9783346048516
Langue
allemand
Mots clés
Logsitik, Marketing, Big Data, IoT, Industrie 4.0, Datamining, Datenbank
Citation du texte
Alexander Ley (Auteur), 2019, Big Data in der Logistik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501696

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Titre: Big Data in der Logistik



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