„Small Data“: Definition, Unterschiede zu „Big Data“ und Anwendung in der Logistik

Im Zeitalter der Information spielen Daten eine entscheidende Rolle für die Entwicklung und den Erfolg eines Unternehmens. Zwar hat sich das Konzept von Big Data in den Unternehmen durchgesetzt, aber es gibt noch einen anderen, ebenso relevanten, aber weniger bekannten Begriff: Small Data.

Small Data bietet in der Logistik zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die zur Verbesserung von Effizienz, Servicequalität und Kundenzufriedenheit beitragen. Indem sich Unternehmen auf spezifische und detaillierte Daten konzentrieren, können sie bessere Entscheidungen treffen, sich schnell an die Marktanforderungen anpassen und eine bessere Wettbewerbsposition einnehmen.

Was versteht man unter „Small Data“?

Small Data, auch bekannt als Mikrodaten, bezieht sich auf einen hinsichtlich Größe und Umfang begrenzteren Datensatz im Vergleich zu Big Data, der sich auf eine Kombination von Daten bezieht: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit der Verarbeitung. Small Data zeichnen sich durch ihre bessere Überschaubarkeit aus, sind hochgradig fokussiert und umfassen spezifische Informationen.

Das Konzept von Small Data, das der Marketingexperte Martin Lindstrom in seinem Buch Small Data: The tiny clues that uncover huge trends populär gemacht hat, ist eine Folge des exponentiellen Wachstums von Daten in der digitalen Welt. Mit der wachsenden Menge an verfügbaren Daten wuchs auch die Komplexität ihrer Verarbeitung und Umwandlung in nützliche Informationen. Vor diesem Hintergrund stellen Small Data eine Alternative dar, um relevante und wertvolle Informationen zu erhalten, ohne die Herausforderung von Big Data in Angriff nehmen zu müssen.

Laut Martin Lindstrom können Small Data tiefgreifende Einblicke in das menschliche Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher vermitteln. So können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und effektivere Strategien zur Erfüllung der Marktanforderungen ausarbeiten. Nach Auffassung von Lindstrom basiert Small Data auf der Überlegung, dass man nicht alles durch riesige Datensätze und massive Analysen verstehen kann. Der Schlüssel, um die Kaufgewohnheiten, Emotionen und Bedürfnisse eines Kunden nachzuvollziehen, liegt manchmal in der Beobachtung der kleinsten und wesentlichsten Details seines Alltags: „Eine kleine Datenmenge ist fast nie ausreichend, um einen Fall aufzustellen oder eine Hypothese zu bilden, aber in Kombination mit anderen Erkenntnissen und Beobachtungen aus der ganzen Welt können diese Daten eine Lösung schaffen, die den Grundstein für eine zukünftige Marke oder ein Unternehmen legt“, sagt Lindstrom.

Unterschiede zwischen „Small Data“ und „Big Data“

Die Unterschiede zwischen Small Data und Big Data sind beträchtlich und beruhen vor allem auf dem Volumen, dem Ansatz und der Art der Verarbeitung und Analyse von Datensätzen.

• Datenmenge. Bei Small Data werden viel kleinere Datensätze verarbeitet, so dass sie mit einfacheren Ressourcen und Tools bearbeitet und analysiert werden können. Bei Big Data hingegen wird mit umfangreichen Daten gearbeitet, die spezielle Technologien und Tools für die effiziente Speicherung, Verarbeitung und Analyse aller Informationen erfordern.
• Fokus und Relevanz. Small Data konzentrieren sich auf spezifische und detaillierte Daten, mit einem zielgerichteteren und präziseren Ansatz. Dabei werden die wichtigsten Informationen ausgewählt, um bestimmte Probleme oder Bedürfnisse zu lösen, was eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht. Der Ansatz von Big Data ist oft breit gefächert und umfasst ein breites Spektrum an Daten, einschließlich verschiedener Informationen, die für ein bestimmtes Ziel nicht immer relevant sind.
• Tools und Ressourcen. Die Verarbeitung und Analyse von Small Data kann mit leichter zugänglichen und kostengünstigeren Tools durchgeführt werden: Unternehmen können standardmäßige Datenanalysesoftware verwenden, um Informationen in kleinere Datensätze umzuwandeln. Die Analyse von Big Data hingegen erfordert aufgrund der enormen Datenmenge und der Notwendigkeit, diese schnell zu verarbeiten, moderne technologische Infrastrukturen und Tools.
• Anwendungen und Ziele. Small Data werden zur Gewinnung spezifischerer und gezielterer Informationen verwendet, um Kunden besser zu verstehen, Erfahrungen zu individualisieren, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung in Situationen zu verbessern, bei denen die Analyse großer Datenmengen nicht erforderlich ist. Big Data werden hingegen zur Erkennung von Mustern und Trends in riesigen Datensätzen verwendet. Dies ermöglicht strategische Entscheidungen, prädiktive Analysen und eine verbesserte betriebliche Effizienz in verschiedenen Bereichen wie z. B. Marketing und Finanzen.

Vorteile von „Small Data“

Small Data bieten eine Reihe bedeutender Vorteile, insbesondere in Situationen, in denen große Datensätze nicht notwendig oder zweckmäßig sind.

• Mehr Flexibilität bei der Entscheidungsfindung. Kleinere Datensätze können schnell verarbeitet und analysiert werden, was die Entscheidungsfindung beschleunigt.
• Der Kunde im Mittelpunkt. Small Data ermöglichen eine detailliertere und individuellere Analyse von Kundendaten. Wenn Unternehmen die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen, können sie maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten und so die Kundenerfahrung und -zufriedenheit verbessern.
• Optimierung von Ressourcen. Die Unternehmen können dadurch Zeit und Kosten sparen, da sie nicht in komplexe und teure Infrastrukturen investieren müssen, um große Datenmengen zu verarbeiten.
• Verbesserte Qualität der Daten. Durch die Konzentration auf spezifische und relevante Daten erweisen sich Small Data in der Regel als zuverlässiger und genauer. Die Informationen können aus ausgewählten und überprüften Quellen erhoben werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und redundanten Daten verringert wird.
• Ermittlung von Geschäftsmöglichkeiten. Durch die Konzentration auf spezifische Details können Unternehmen neue Marktnischen, aufkommende Trends und Verbesserungsbereiche aufdecken, die für ihre Geschäftsziele von Bedeutung sind.
• Datenschutz und Datensicherheit. Durch die Reduzierung der gespeicherten Datenmenge können Unternehmen die Risiken für den Datenschutz und die Datensicherheit mindern und die Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen erleichtern.

Anwendungen für „Small Data“ in der Logistik

In der Logistik bietet die Verwendung von Small Data zahlreiche Anwendungen und Vorteile, die die Effizienz, Entscheidungsfindung und Kundenzufriedenheit verbessern.

• Optimierung von Routen und Zustellungen. Durch die Analyse von Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lieferplänen können die Transportrouten optimiert werden. Unternehmen können mithilfe spezifischer und detaillierter Informationen die Logistikplanung verbessern, die Vorlaufzeiten verkürzen und die Versandkosten senken.
• Bestandsverwaltung. Durch die Verfolgung und Analyse von Bestandsdaten in Echtzeit werden Probleme mit Fehlbeständen oder Überbeständen vermieden. Mithilfe von Small Data ist eine genauere Bestandskontrolle möglich, wodurch die Lagerkosten gesenkt und Verluste aufgrund veralteter oder abgelaufener Produkte vermieden werden können.
• Vorhersage der Nachfrage. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten und Kauftrends lassen sich mit Small Data zukünftige Produktnachfragen vorhersagen. Damit können Unternehmen ihre Lagerbestände anpassen und die Nachfrage effektiv decken, um Verluste aufgrund von Fehlbeständen oder Überbeständen zu vermeiden.
• Verbesserung der Kundenerfahrung. Mit Small Data können Daten über Kundenpräferenzen und -verhalten erhoben und analysiert werden. Auf diese Weise kann das Einkaufserlebnis personalisiert werden und es können Produkte und Dienstleistungen angeboten werden, die den Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen.
• Analyse der Logistikkosten. Small Data vereinfachen die Analyse der Kosten, die im Zusammenhang mit der Lieferkette stehen, wie Transport, Lagerung und Warenumschlag. Anhand von detaillierten Informationen über die Kosten können Unternehmen Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und unnötige Ausgaben reduzieren.
• Erkennung von Unregelmäßigkeiten. Dank der Analyse von Leistungs- und Logistikbetriebsdaten ermöglichen Small Data die Erkennung von Unregelmäßigkeiten und potenziellen Problemen in der Lieferkette.

„Small Data“, kleinere aber genauso effiziente Daten

Big Data zeichnen sich durch die massive Verarbeitung von Informationen aus, während Small Data auf spezifische und besser verwaltbare Daten ausgerichtet sind. Damit lassen sich konkrete Probleme lösen und agile Entscheidungen treffen, die sich an den Bedürfnissen der Benutzer oder Kunden orientieren. Diese Art von Informationen ist besonders für kleinere Unternehmen wertvoll oder für diejenigen, die schnelle Lösungen für bestimmte Kunden oder Probleme in Umgebungen benötigen, in denen die Menge der Daten kein entscheidender Faktor ist.

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