Big Data und Data Science in der strategischen Beschaffung by Stefan Zeisel

Autor:Stefan Zeisel
Die sprache: deu
Format: epub
ISBN: 9783658312022
Herausgeber: Springer Fachmedien Wiesbaden

© Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020

S. ZeiselBig Data und Data Science in der strategischen Beschaffungessentialshttps://doi.org/10.1007/978-3-658-31202-2_5

5. Einfluss von Big Data auf die Beschaffungsteams

Stefan Zeisel1

(1)Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach, Deutschland

Stefan Zeisel

Email: [email protected]

Eine erfolgreiche Umsetzung von Big Data in der Beschaffung impliziert, dass man neben geeigneten IT-Werkzeugen auch über ein geschultes Team verfügen muss. Zudem bedarf es für den Einsatz von Big Data und Data Science auch einer Kulturveränderung: weg von emotionalen Bauchentscheidungen und hin zu einer permanent hinterfragenden, datengetriebenen Unternehmenskultur. Eine solche Big-Data-Kultur benötigt eine hohe Kommunikations- und Informationskompetenz innerhalb der Organisation sowie eine fachliche und mentale Veränderungskompetenz der Mitarbeiter (Hertweck und Kinitzki 2015, S. 17).

Es ist häufig schwierig, genügend Mitarbeiter mit den umfassenden Fähigkeiten zu gewinnen, die komplexe Fragestellungen mathematisch beschreiben und mit Hilfe von Big Data und zugehörigen Data-Science-Werkzeugen lösen können. Zumindest müssen Mitarbeiter mit relevanter Software, z. B. für Datenabfragen, umgehen können. Bisweilen muss sogar ein neuer Software-Code entwickelt werden. Dies erfordert gute bis sehr gute IT-Kenntnisse. Das allein ist aber noch nicht hinreichend. Die perfekten Mitarbeiter müssen auch ein solides Problemverständnis und eine Kenntnis der betroffenen Organisation haben. Nur dies gewährleistet, dass sie effektiv kommunizieren und überzeugende Lösungen aufzeigen können.

Die Anforderungen an Einkaufsmitarbeiter im Zeitalter der Digitalisierung werden sich somit deutlich ändern. Dies geschieht vor dem Hintergrund, dass die Beschaffung auf dem Weg vom nationalen Bestellbüro zum globalen Lieferantenmanager ohnehin schon sehr viel Veränderung gesehen hat und immer noch durchläuft. Die neue Herausforderung geht aber weniger in die Richtung Sprachkenntnisse, Internationalisierung oder Soft Skills, sondern vielmehr in eine noch stärkere Akademisierung und die Entwicklung von Fähigkeiten auf dem Gebiet der Big-Data-IT und von Data Science, wie man sie zur Lösung von komplexen analytischen Problemen benötigt. Dabei ist es sehr wichtig, dass die Beschaffung eigene Spezialisten hervorbringt, denn die Anwendung der Data-Science-Verfahren setzt auch ein tiefergehendes Verständnis des Einkaufs voraus, um erfolgreiche mathematische Modelle zu erstellen. Auch bei der späteren Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen ist einkaufsspezifisches Know-how sehr wichtig. Ausgehend von der Digitalisierung werden IT-Fähigkeiten in Unternehmen, insbesondere in der Beschaffung, zum neuen wesentlichen Engpassfaktor. Dies unterstreicht auch eine Studie, bei der mehr als 1800 Stellenanzeigen zu Big Data und Business Intelligence im Allgemeinen hinsichtlich der gesuchten Kompetenzen ausgewertet wurden. Notwendige Fähigkeiten waren demnach IT-Kompetenzen (generelles IT-Verständnis als auch Kenntnisse zu speziellen Software-Tools), mathematische- und statistische Fähigkeiten und jeweils Erfahrungen in der zugrunde liegenden Branche oder Unternehmensfunktion (Debortoli et al. 2014, S. 324). Neben der Option, neue, junge Akademiker mit hervorragenden IT-Kompetenzen einzustellen, gibt es auch die Möglichkeit, die bestehende Belegschaft weiterzubilden (Koch et al. 2017b). Wenn man sich die anspruchsvollen Anforderungen an die Fähigkeiten zur Lösung von Big-Data-Fragestellungen vor Augen führt, kann man zu dem Schluss kommen, dass eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit bei diesen Themen sinnvoll und notwendig ist. Es gibt sogar Beispiele, wie in der Beschaffung kritische Analysen outgesourct werden können. So hat sich z. B. das amerikanische Baumaschinenunternehmen Caterpillar über die Data-Science-Plattform Kaggle ein Kostenmodell für Schläuche beschreiben lassen (Weise und Zeisel 2017).

Durch eine stärkere

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