Um sich den zukünftigen Herausforderungen mit IoT zu stellen, benötigen Unternehmen eine Speicherinfrastruktur für die ständig wachsenden Datenzuflüsse
Das Internet der Dinge, die maßgeblich zu den riesigen Datenmengen auf der ganzen Welt beitragen, benötigt schlankere Ansätze für das Datenmanagement und eine erhöhte Sensibilität für Datenschutz und Datenverwaltung. Das beispiellose Maß an Heterogenität, Volumen und Konnektivität von heute erfordert IoT-Datenmanagement- und Analysestrategien, die Umfang, Datengravitation und Integration berücksichtigen.
Was treibt den Bedarf an Datenmanagement innerhalb einer Organisation an? Im Folgenden finden Sie einige Antworten:
Das IoT-Datenmanagement kann Ihnen helfen, Muster zu verstehen und zu nutzen, die dann in den Entscheidungszyklus einfließen, um das Produktdesign und die Produktentwicklung zu verbessern. Dank Datenmanagementstrategien können Unternehmen Fehler erkennen, die Leistung analysieren und schnell auf Kennzahlen zugreifen. All dies bietet Einblicke in die Produktnutzung, die wiederum dazu beitragen, Bereiche zu erkennen, die weiterentwickelt werden müssen, und bestehende Produktversionen zu verbessern. Infolgedessen führen Erkenntnisse, die in die Produktentwicklung einfließen, zu einer besseren Benutzererfahrung.
Das Datenmanagement im Internet der Dinge gilt auch für Verschleißprognosen für Ihre vernetzte Infrastruktur und Anlagen. Letztlich hilft Ihnen das IoT-Datenmanagement dabei, die Lebenszyklen Ihrer Geräte zu überprüfen und Wartungspläne zu erstellen. Sie können erkennen, ob Geräte und/oder Benutzer außerhalb etablierter Muster arbeiten, und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen. Wenn Sie die Erkenntnisse aus dem Nutzer- und Geräteverhalten kombinieren, können Sie prädiktive Analysen durchführen und Bereiche identifizieren, in denen Ihr Produkt überdacht werden muss.
Der heutige Markt für IoT-Datenmanagement ist auf Rationalisierung und Effektivität ausgerichtet. In einer IoT-Umgebung für Verbraucher ermöglicht das Datenmanagement einen besseren Einblick in die Art und Weise, wie Benutzer mit Ihren Produkten umgehen. Dank dieser Erkenntnisse sind Sie besser gerüstet, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Indem Sie beobachten, wie Nutzer mit Ihrem Angebot interagieren, können Sie die bevorzugten Funktionen einschätzen, den Verlauf der Interaktionen verfolgen und eine Verschlechterung ausschließen.
In einer industriellen IoT-Umgebung hilft Ihnen das Datenmanagement dabei, eine Vielzahl einzelner Geräte im Griff zu haben. Wenn diese Geräte als Teil eines Systems betrieben werden, können sie beginnen, von den etablierten Verhaltensmustern abzuweichen. Bei Datenmanagementtechniken geht es nicht nur darum, Daten von einzelnen Geräten zu sammeln, sondern auch um die Übertragung, Speicherung und Organisation von (manchmal riesigen Mengen von) IoT-Daten. Dank des IoT-Datenmanagements können Sie Probleme frühzeitig erkennen und die Leistung des Gesamtsystems validieren.
• Datenvolumen. Um den zukünftigen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge in großem Maßstab begegnen zu können, benötigen Unternehmen eine optimierte Speicherinfrastruktur für die ständig wachsenden Zuflüsse von Big Data.
• Zeitsensitivität in Echtzeit im Vergleich zur Stapelverarbeitung. Eingehende IoT-Gerätedaten müssen im Speicher in Echtzeit (neu) organisiert werden. Die aktuelle Alternative zu diesem Ansatz ist die Stapelverarbeitung, die ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringt.
• Heterogenität (keine Datenstrukturstandards). Sie können Daten mithilfe verschiedener Protokolle und Standards sammeln und streamen.
• Kontrollen des Datenflusses. Den Überblick über Datentransformationen zu behalten, ist unerlässlich, wenn Sie Transparenz und einen sauberen Datenfluss erreichen möchten. Sie können diese Aufgabe mithilfe von dynamischem SQL, Metadatenprotokollierung oder grafischen Pipedarstellungen erledigen.
• Verwaltung von Metadaten. Der Netzwerkzustand und die Streaming-Optimierung müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Es ist auch wichtig, die Eigenschaften von Datenquellen wie Maschinen, der Werksumgebung oder Gerätedaten im Auge zu behalten.
• Datenqualität, Transformation für Benutzerfreundlichkeit. Fehlende Daten im Lager sind auch heute noch ein Problem. Um dem abzuhelfen, sollte ein möglichst transparenter Prozess eingeführt und das Qualitätsmanagement automatisiert werden. Dies erfordert eine Kombination aus Metadatenmanagement und Datenflusskontrollen.
• Große Datenhistorien erstellen. In der IoT-Welt des Datenmanagements müssen Sie den Überblick über Zeitreihen und Tags behalten, die den Datenprozessen entsprechen. Die Automatisierung der Historisierung und Versionierung sollte ein Standard sein.
• Überprüfbarkeit der Daten. In vielen Fällen haben Daten einen geschäftlichen Wert oder werden gesammelt, um ein Problem zu lösen. Es ist einfacher, mit dem Speichermechanismus umzugehen, wenn Sie bereits über ein Prognosemodell verfügen, das auf einer Geschäftsfrage beruht.
Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Anforderungen an das Datenmanagement.
Angesichts der riesigen Datenmengen, die durch das Internet der Dinge generiert werden, müssen Unternehmen eine schnelle und nahtlose Erhöhung der Datenmengen ermöglichen. Aktuelle Infrastrukturen müssen problemlos skaliert werden können, und zwar auf globaler Ebene. Die Auseinandersetzung mit Problemen wie schwindender Speichergröße und Kosten sollte der Vergangenheit angehören. Das Innovationstempo und die Geschwindigkeit der IoT-Datenerfassung machen es unmöglich, sich Szenarien zu leisten, in denen Speicher und Kosten eine Rolle spielen. Vielmehr muss der Datenlebenszyklus über die infrastrukturellen Beschränkungen hinaus neu konzipiert werden.
Unternehmen sollten sich die Frage stellen, ob ihr vorhandenes Netzwerk, ihre IoT-Geräteverwaltungstechniken und ihre Infrastruktur große Datenmengen nachhaltig bewältigen können. Darüber hinaus sollten sie sich fragen, welche Speicherlösung die beste wäre — Cloud, Rechenzentrum, am Edge gespeicherte Daten oder ein Hybridmodell. Andererseits müssen Unternehmen die Zugriffsebenen auf die Daten, die Aufbewahrungspflichten und die rechtlichen Bedenken im Zusammenhang mit den Daten festlegen. Weitblick ist ebenfalls erforderlich, da die vorhandenen Infrastrukturen flexibel genug sein müssen, um die Datenverarbeitungsbemühungen in den kommenden Jahren zu unterstützen. Schließlich sollte die IoT-Geräteverwaltungssoftware robust genug sein, um einem wachsenden IoT-Ökosystem gerecht zu werden.
Volumen schafft Wert. Wenn das Volumen der IoT-Daten wächst, nimmt es zu Schwerkraft der Daten. Wachsende Datenmengen ermöglichen es anderen Anwendungen oder Funktionen, Wert aus den Daten zu generieren. Diese Anwendungen wiederum tragen dazu bei, dass noch mehr Datenmengen generiert werden.
Riesige Datenmengen sorgen für bessere Einblicke. Je größer also das Datenvolumen ist, desto größer ist ihr inhärenter Wert in Bezug auf verwertbare Informationen. Aus diesem Grund müssen Unternehmen in der Lage sein, stabile Infrastrukturen aufrechtzuerhalten, die diese Daten sicher sammeln, verwalten und Erkenntnisse daraus gewinnen können.
Das Konzept der Interkonnektivität durchdringt alles, was mit einem IoT-System zu tun hat, und definiert seinen Wert. Wir verfügen über verkabelte und kabellose Geräte, Prozessoren und Speicher, Dienste, Plattformen und Anwendungen, die Verbindungen in Mehrwert verwandeln. Mit anderen Worten: Der Wert des IoT liegt in seiner hohen Konnektivität.
Dies beinhaltet Kommunikation und gemeinsame Nutzung auf einer Vielzahl von Ebenen, angefangen beim Sensornetzwerk in Edge-Computing-Szenarien über den Transport von Sensordaten bis hin zur Umwandlung der Daten in wertvolle Erkenntnisse im Rahmen eines bestimmten IoT-Projekts.
Bevor wir also anfangen, über künstliche Intelligenz und bewährte Verfahren beim maschinellen Lernen zur Steigerung der Betriebseffizienz zu sprechen, müssen wir uns auf die Ebene der einzelnen Geräte, der Sensoren vor Ort und des drahtlosen Sensornetzwerks mit seinem einzigartigen Aufbau konzentrieren.
Die Integration von Datenquellen am Netzwerkrand ist der Schlüssel zu jeder IoT-Datenmanagementlösung. Dazu gehören die Echtzeitverarbeitung von Betriebsdaten, die sichere Integration von Komponenten und Verbindungen innerhalb einer IoT-Umgebung sowie die Sicherheitsvorkehrungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten im gesamten IoT-Netzwerk zu verbinden, zu sammeln, auszutauschen und zu verwalten.
Was ist hier also die beste Vorgehensweise? Zum einen können Sie die Probleme Skalierbarkeit, Datengravitation und Integration über eine globale IoT-Plattform mit einem integrierten Cloud-Datenstudio für IoT-Analysen effizient angehen. Auf diese Weise können Sie eine integrierte IoT-Infrastruktur verbinden, verwalten, skalieren und bereitstellen.
Anstatt Ihre IoT-Infrastruktur einzeln einzurichten, erhalten Sie Zugriff auf eine sichere IoT-Datenerfassungs- und Geräteverwaltungsplattform mit integrierten Suiten für IoT-Anwendungsentwicklung und Geräteorchestrierung. Komplexe Datenanalysen können innerhalb einer Cloud-IoT-Datenverwaltungsplattform mit datenwissenschaftlichen Funktionen durchgeführt werden.
