Der Supercomputer der ETH ist der schnellste in Europa. Was der Piz Daint an einem Tag schafft, dafür braucht ein Heim-PC rund 109 500 Tage oder 300 Jahre. Der Turborechner hat die Petaflop-Marke passiert. Wettersimulationen mit noch höherer Genauigkeit sind für ihn kein Problem.
Lieferketten werden immer komplexer. Gleichzeitig nimmt auch die Regulierung des internationalen Handels stetig zu. Als Folge davon müssen Unternehmen heute beim Supply Chain Management immer weitreichendere regulatorische Massnahmen berücksichtigen. Bei der Handhabung ihrer Handelsdaten und der Gewährleistung der Trade Compliance sollten sie auf eine professionelle Lösung setzen.
Nicht zuletzt die jüngsten Enthüllungen über internationale Datenspionage haben das Thema «Big Data» auch in der Schweiz ins Licht der öffentlichen Aufmerksamkeit gerückt. Auch in Logistik und Supply Chain Management existiert ein grosses Potenzial für Big-Data-Anwendungen. Allerdings bestehen noch zahlreiche Unsicherheiten in Bezug auf den Begriff «Big Data» und die Reife von Big-Data-Anwendungen. Dies zeigt eine Befragung von Logistikexperten im Rahmen der Logistikmarktstudie Schweiz, Band 2015.
Stefan Regli, Leiter E-Commerce bei der Schweizerischen Post und Mitglied der Geschäftsleitung von PostLogistics, über das Online-Weihnachtsgeschäft, Paketmengen- Rekorde bei der Schweizerischen Post und Big-Data-Experimente in den USA.
Die Schweizerische Post hat eine E-Commerce-Offensive gestartet. Dafür greift sie tief in die Tasche. In neue logistische Dienstleistungen, eine Logistiklösung mit Namen YellowCube sowie eine neue Sortieranlage im Paketzentrum Härkingen flossen bisher insgesamt rund 30 Millionen Franken.
Logistik ohne IT? Kaum mehr vorstellbar! Gläserne, flexiblere Supply Chains? Kosteneffizientere Logistiklösungen? Bessere Transportvolumenprognosen? Ist Big Data hierfür die neue Zauberlösung?
Der Begriff «Datenautobahn» könnte schon bald eine neue Bedeutung gewinnen: Selbstfahrende Lkws, die mit anderen Fahrzeugen und Verkehrsleitstationen kommunizieren, sollen zumindest nach dem Willen von Daimler bereits in zehn Jahren Realität sein. Doch der führerlose Lkw beschäftigt nicht nur Ingenieure und Programmierer, sondern auch den Gesetzgeber.
Big Data ermöglicht eine veränderte Form der Wertschöpfung für Unternehmen. Big Data kann aber auch die Privatsphäre bedrohen. Bei personenbezogenen Daten müssen das Recht auf Privatsphäre und der Schutz von Personendaten gewahrt werden. Wo aber liegen die Grenzen zwischen Big Data und Datenschutz? Dieser Beitrag wurde erstmals in den PwC LEGALeNEWS veröffentlicht.
Bislang suchte man eine quantitative Big-Data-Studie in der D-A-CH-Region vergebens. Das Business Application Research Center (BARC) hat jetzt eine Studie vorgestellt, die Anwendungsszenarien von Big Data in Unternehmen in den Mittelpunkt rückt.
Gerade Logistikunternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände. Eine DHL-Studie zeigt, wie man diese nutzen könnte und welche Vorteile daraus erwachsen.
Das Volumen maschinell erzeugter Daten verdoppelt sich alle zwei Jahre. Getrieben wird diese Entwicklung durch den wachsenden Zugriff auf Telekommunikations- und Internetdienste und durch die automatisierte Datenerzeugung von Sensoren aller Art in der Wirtschaft, im öffentlichen Raum und in der Wissenschaft. Nur automatisierte Algorithmen können diese Daten zu sinnvollen Mustern auswerten. Die Analyse persönlicher Datenspuren wirft Fragen des Datenschutzes auf.