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IoT: Datenanalyse in der Cloud – skalierbar und schnell - Teil1

IoT: Datenanalyse in der Cloud – skalierbar und schnell - Teil1

Die gesammelten IoT - Daten erlangen erst dann einen Wert, wenn sie sich unkompliziert und schnell auswerten lassen. Denn nur dann können Unternehmensverantwortliche bessere Entscheidungen treffen und zielgerichtete Maßnahmen einleiten.

Bisherige BI-Ansätze gestalteten sich oftmals kompliziert, es dauerte lange, bis den Anwendern nachweislicher Nutzen entstand. IoT-Sensoren nehmen die Maschineninformationen auf und übergeben sie an die BI-Plattform, wo sie zunächst validiert und bereinigt und dann angereichert und verarbeitet werden, um schließlich Reports, Alerts und Handlungsempfehlungen zu generieren.

Alleine im Maschinen- und Produktionsanlagenumfeld ergeben sich daraus erhebliche Vorteile: Wenn die Betreiber technischer Anlagen deren Status in Echtzeit überwachen können, reduzieren sich Ausfallzeiten, weil man vor der Entstehung eines möglichen Schadens eingreifen kann.

Auch lassen sich Reparatur- und Wartungsaktivitäten viel exakter und bedarfsgerechter planen. Die Endausbaustufe ist schließlich eine Mustererkennung, die dank der dauerhaften Analyse diverser Maschinen- und Umgebungsparameter per IoT-Sensorik (Temperatur, Licht, Bewegung, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck) die vorausschauende Wartung der Anlagen ermöglicht.

Globales Datenvolumen steigt stetig an

Bis zum Jahr 2025 wird das globale Datenvolumen lt. IDC auf über 165 Zettabyte anwachsen. Ein Vergleich von 2018 zu 2025 zeigt damit eine Steigerungsrate von über 400%. Interessanterweise wird erwartet, dass 80% davon unstrukturierte Daten sein werden. Um diesen Zuwachs bildlich darzustellen - "Wenn man 165 Zettabyte auf Bluray-Disk abspeichern würde, entstünde ein Stapel von Discs, mit den man 23 Mal zum Monat gelangen kann."

Close up of human hand holding blue glowing moon

 

Strukturierte und unstrukturierte Daten

Die oben genannten 80% beim Datenzuwachs für die unstrukturierten Daten ist eine verblüffende Zahl, aber was noch erstaunlicher ist, ist, dass sich Unternehmen nur geringfügig im Umgang mit ihren unstrukturierten Daten verändert haben. Die meisten Unternehmen nutzen nur 40% der strukturierten Daten und 31% der unstrukturierten Daten für Business- und Customer Insights sowie Entscheidungsfindungen.

Unstruktierte_struktierte_Daten

 

Fazit

Unabhängig vom Format, können alle Daten gewinnbringend genutzt werden.

Wie sich IoT auswirken wird?

Verbraucher IoT

Unsere Häuser sind von dumm zu intelligent geworden und vereinen Sicherheit, Energiemanagement und Komfort.

Im Inneren werden sie mit verbundenen Produkten ausgestattet, von Zahnbürsten über Geräte bis hin zu Betten. An unserem Körper tragen wir eine neue Kategorie von IoT-Produkten, die uns und unsere Umwelt quantifiziert. Und unsere Autos werden autonomer und besser als wir, eine Leistung, die schätzungsweise 30.000 Menschenleben pro Jahr allein in den Vereinigten Staaten retten wird.

Kommerzielles IoT

Gewerbliche Branchen wie der Verkehr verbessern das Flottenmanagement mit Telematik.

Im Gesundheitswesen erweitert das IoT das Wissen und die Fähigkeiten unserer Ärzte und befähigt ihre Patienten mit den Informationen, die sie benötigen, um Krankheiten zu managen oder zu verhindern.

Und die Versicherung misst das menschliche Verhalten und prognostiziert das Maschinenverhalten, um die Risikokosten besser einschätzen zu können. Überall, wo Sie hinschauen, werden Geräte instrumentiert, um Daten an die Eigentümer weiterzugeben, um ihre Geschäfts- und Kundenbeziehungen zu verbessern.

Industrielles IoT

Die Industrie befindet sich in der nächsten Revolution. Das Internet der Dinge ermöglicht es der Fertigung, bessere Produkte herzustellen und mehr Autos, mehr Maschinen und mehr Chemikalien zu niedrigeren Kosten anzubieten. Die Öl- und Gasindustrie analysiert Sensordaten, um ihre Produkte effizienter zu gewinnen, zu verarbeiten und zu liefern. Der Bergbau steigert den Ertrag und die Sicherheit mit autonomen Anlagen, die rund um die Uhr im Einsatz sind.

Fazit - IoT wird zum integralen Bestandteil jedes Unternehmens

IoT-Datenanalyse und BigData

Möglichst große Datenmengen (BigData) sind die Grundlage sämtlicher IoT-Konzepte, so der Irrglaube. Die Datenmenge ist nicht entscheidend, die Analyse von Daten ist der Kern von IoT.

Wenn die Datenmenge nicht entscheidend ist, was ist dann erforderlich? In allen Formen der Datenanalyse gibt es zwei Hauptkomponenten:

IoT Datenanalyse und Big Data

Die Daten kommen von Sensoren, meist in Form von Zeitreihen, und von externen Systemen in unstrukturierter Form. Daten definieren und verbessern das Modell und werden mit dem Modell auf verschiedene Weise verglichen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Abhängig von der Aufgabenstellung kann die IoT - Analyse in allen Architekturen funktionieren, die Public Cloud, die Private Cloud und als Embedded System. 

Wie Sie feststellen, ist dieses Themengebiet sehr umfangreich und besteht aus weiteren Themenblöcken, wir werden in den kommenden Monaten weitere Bereiche hier auf unseren Blog veröffentlichen.

 

Sie finden das Thema spannend und würden gerne mehr erfahren, wie Sie als Unternehmen eine IoT -  Datenanalyseplattform im Zuge der Digitalisierung einsetzen können?

Wir haben uns mit den folgenden Bereichen bereits auseinander gesetzt und können entsprechende praktische Erfahrungen vorweisen:

  • Welche Arten der IoT Datenanalyse gibt es?
  • Welches IoT - Analysepaket Sie wählen sollten?
  • Welche Herausforderung liegen beim Aufbau einer IoT - Datenanalyse - Plattform vor und was sollten Sie auf jeden Fall beachten?
  • Was sind die Erfolgsfaktoren für den Aufbau einerIoT Datenanalyse – Plattform?

In diesem Rahmen bieten wir Ihnen einen kostenlosen Workshop an.

Sie erhalten einen auf Sie und Ihr Unternehmen ausgerichteten 1-tätigen Workshop.  

Swen_Goellner

Swen Göllner, Gründer & Geschäftsführer der bimanu GmbH

Sie wünschen eine persönliche Beratung oder wollen mehr erfahren?

Sie erreichen mich mobil +49 (0) 151/ 23541136 oder per E-Mail unter swen.goellner@bimanu.de