Wie der Einkauf von Swisscom durch potenzielle Big Data Use Cases Mehrwert generieren kann
Big Data ist der heisse Trend und das neue Öl der heutigen Zeit, von dem viele Branchen und Unternehmen profitieren können. Durch Big Data sind Unternehmen in der Lage, vergangene und aktuelle Trends zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen.
Kastrati, Fetim, 2021
Art der Arbeit Bachelor Thesis
Auftraggebende Swissscom (Schweiz) AG
Betreuende Dozierende Simic, Radovan
Keywords big data, einkauf, use cases
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Der Schweizer Telekommunikationsmarkt ist nahezu gesättigt und es herrscht ein starker Konkurrenzkampf. Durch die gezielte Nutzung von Big Data können neue Erkenntnisse gewonnen werden, die zu Wettbewerbsvorteilen führen. Der Einkauf leistet einen signifikanten Wertbeitrag zur Optimierung der Unternehmenskennzahlen. Die Daten werden heute nur zum Teil analysiert, erfasst, ausgewertet und dargestellt. Dabei werden weder prädiktive noch präskriptive Analysen eingesetzt. Um Vorteile von Big Data im Einkauf optimal nutzen zu können, muss der Einkauf Big Data Use Cases definieren.
Big Data ist ein grosser Begriff, deswegen enthält die Bachelorarbeit im ersten Teil eine ausführliche Erläuterung von Begriffen und Methoden. Es wird auch auf die Grundlagen eingegangen, um Big Data im Einkauf erfolgreich anwenden zu können. In dieser Hinsicht sind die relevanten praktischen Aspekte, die untersucht werden müssen, auch wichtig, um potenzielle Big Data Use und Herausforderungen in der Beschaffung aufzuzeigen. In diesem Zusammenhang werden mögliche Big Data Use Cases für die Beschaffung betrachtet und mit Experten diskutiert.
Die vorliegende Bachelorarbeit hat das Potential für den Einkauf anhand Big Data Use Cases unter-sucht und drei konkrete Handlungsempfehlungen entwickelt. Die erste Handlungsempfehlung konzentriert sich auf den Use Case Preishinweis und Preistrend. Der Use Case ist die Vorhersage eines Waren-/ Produkt-/ Dienstleistungspreises durch die Auswertung verschiedener Faktoren wie Eigenschaften, Nachfrage, saisonale Trends oder Preise anderer Waren (z.B. Rohstoffe). Der Einkauf kann den optimalen Zeitpunkt für den Kauf eines Rohstoffs durch Big Data für Produkte oder Dienstleistungen, die einen Rohstoff benötigen (Holz, Metall, Kupfer, Papier), vorhersagen, wodurch die Beschaffungskosten gesenkt werden können, Die zweite Handlungsempfehlung konzentriert sich auf den Use Case Supply-Chain-Risikomanagement (SCRM). In diesem Use Case wird das Risk-management durch das Sammeln, Analysieren und Überwachen von SCM Echtzeitdaten verbes-sert. Der letzte Use Case, welcher empfohlen wird, ist die Vertragsanalyse. Die Verträge liefern für SCM wichtige Informationen, die mittels Analysen Mehrwert schaffen können.
Studiengang: Betriebsökonomie (Bachelor)
Vertraulichkeit: vertraulich