Aktuelles, Branche, Gastbeiträge - geschrieben von am Sonntag, Juni 16, 2019 20:16 - noch keine Kommentare

Mit Automatisierung Mehrwerte aus dem Internet der Dinge holen

Nicht die Technologie, sondern den höchstmöglichen Wert aus der Datenflut zu schöpfen, ist die unternehmerische Herausforderung

Von unserem Gastautor Neil Barton, CTO, WhereScape

[datensicherheit.de, 15.06.2019] Nach Schätzungen von Juniper Research wird die Gesamtzahl der an das IoT angeschlossenen Sensoren und Geräte bis 2022 auf über 50 Milliarden ansteigen werde. Momentan liegt diese nach Juniper bei geschätzten 21 Milliarden. Die Zahl der Unternehmen, die zukünftig in IoT-Technologien investieren wollen, wird aufgrund des technologischen Fortschritts, der ständig kleinere, kostengünstigere und effektivere Sensoren hervorbringt, weiter schnell wachsen. Die Herausforderung liegt heute nicht mehr bei der Umsetzung der Technologie, sondern in dem Mehrwert, den Unternehmen aus den gesammelten Daten schöpfen können. IT-Teams, die neue IoT-Lösungen einsetzen und diesen Mehrwert liefern müssen, den die Unternehmen für ihre Investitionen erwarten, stehen sich jedoch mit mehreren Hindernissen bei der Erfüllung dieser Aufgabe gegenüber. Die gewünschten Werte zu gewinnen, indem man Einblicke aus Daten schnell und einfach für das Unternehmen zugänglich macht, war schon immer schwierig. Das Hinzufügen weiterer Daten, Datenquellen, Datentypen und Streaming-Daten zum bestehenden Datenmix kann dies mit den vorhandenen Methoden der Datenverarbeitung, -speicherung und -analyse nahezu unmöglich machen. Um das Beste aus ihren Investitionen in das IoT herauszuholen, müssen Unternehmen notwendige Taktiken innerhalb ihrer Strategie aufeinander abstimmen.

Neil Barton, CTO von WhereScape

Bild: WhereScape

Neil Barton, CTO von WhereScape

Automatisierung

Aufgrund der vielen vernetzen Geräte und der daraus resultierenden Datenmengen ist die Automatisierung die einzige realistische Lösung, um mit den enormen Mengen an IoT-Daten fertig zu werden. Automatisierung hilft Unternehmen aus den IoT-Rohdaten, wertvolle Daten und abgeleitete Erkenntnisse in Echtzeit zu empfangen, zu bearbeiten und zur Nutzung bereitzustellen. Sie kann sicherstellen, dass IT-Teams auch astronomische Datenvolumen verwalten können und in der Lage sind, Erkenntnisse so zu liefern, dass ein Unternehmen sie nutzen und daraus Wert schöpfen kann. Die Automatisierung reduziert den Bedarf an menschlicher Interaktion, da die manuelle Programmierung und die wiederkehrenden, zeitaufwändigen Anforderungen von Dateninfrastrukturprojekten entfallen. Dies hat mehrere entscheidende Vorteile: Erkenntnisse aus den Daten lassen sich in wesentlich kürzerer Zeit zu niedrigeren Kosten bei deutlich verbesserter Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse liefern. Darüber hinaus erlaubt es den zuständigen Mitarbeitern, sich auf die eher strategischen Inhalte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Aber es reicht nicht aus, nur die Verarbeitung der Daten zu automatisieren. Der einzige Weg, Daten effizient zu verarbeiten, ist das Data-Streaming vor Ort. Und zwar sobald sie erstellt werden, und nicht zu einem späteren Zeitpunkt. Ein Beispiel eines Transportunternehmens veranschaulicht, warum es wichtig ist, Live-Data-Streaming einzusetzen, um Echtzeit-Analysen nutzen zu können:

Man stelle sich ein Busunternehmen vor, das jeden Tag Hunderte von Bussen auf der Straße hat. Das Unternehmen möchte so zeitnah wie möglich verstehen, wie seine Busflotte läuft, um die Effizienz des Dienstes insgesamt zu maximieren. Mit den von On-Board-Sensoren erfassten IoT-Daten kann das Busunternehmen diese Daten in Echtzeit im Feld analysieren und so Probleme sofort diagnostizieren. In der Vergangenheit wurden die Daten am Ende des Arbeitstages von den Bordsensoren heruntergeladen. Dies war problematisch, da ja ein Bus bereits einen ganzen Tag ausgefallen sein oder aus anderen Gründen hinter seinem Zeitplan zurückgeblieben sein könnte. So gab es einen ganzen Tag lang keine Möglichkeit, Daten zu nutzen, um spätere Probleme zu vermeiden. Bei Streaming-Daten könnte das Problem jedoch von Sensoreinheiten in Echtzeit erfasst und dann Maßnahmen ergriffen werden. Zum Beispiel, wenn ein Bus ausfallgefährdet ist. Durch die Verarbeitung der Daten in Echtzeit könnte das Busunternehmen sofort erkennen, ob die Bremsbeläge dünner wurden, und dann die mechanische Abteilung benachrichtigen, sie zu ersetzen, bevor der Bus ausfallen könnte.

Vom IoT erzeugte Datentypen

Hunderte Sensoren in Bussen, Tausende von Sensoren in einem modernen Verkehrsflugzeug, Videoüberwachungskameras, Maschinen in einer Fabrik – es gibt eine enorme Vermengung verschiedenster Datenquellen und Formate, die allesamt von IoT-Geräten stammen. Ein Teil davon sind traditionelle, strukturierte Daten, aber es gibt eine rasant wachsende Menge  halb- und unstrukturierten Daten, die bestenfalls in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Aber bevor all diese Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden können, müssen sie gesammelt und in eine handhabbare Form gebracht werden. Eine Aufgabe viel zu komplex, als dass sie von Menschen durchgeführt werden könnte – die Automatisierung ist der einzige Weg, der dies effizient ermöglicht.

Indem komplette Datenströme genutzt werden, lässt sich deren Wert teilweise steigern. Diese Datensätze sind vollständig speicherbar und können später analysiert werden, um daraus etwa Trends abzulesen. Generell ist es vorteilhafter, alle Daten während der Aufnahme zu filtern und zu bearbeiten. Um genau zu verstehen, was mit den verschiedenen IoT-Datenströmen zu tun ist, müssen Unternehmen einen genauen Informationsfluss aufbauen, der einen Gesamtüberblick darüber vermittelt, welche Bedeutung kritische, zeitsensible Informationen haben können. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen historischen Informationen speichern, die dabei helfen,  künftige Entwicklungen zu erkennen.

Eine Data-Lake-Architektur kann als Speicherort nützlich sein, um die gesamte Menge an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem ursprünglichen Format abzulegen. Allerdings braucht es in diesem Fall wiederum Automatisierungstools, um die Daten aus einem Konglomerat von Einsen und Nullen in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Die Auswirkungen des IoT auf die Datenspeicherung

Geht es um die Infrastruktur von IoT-Umgebungen, ist die erste Reaktion auf den enormen Datenzuwachs meist: viel mehr Datenspeicher kaufen. Da das Wachstum der IoT-Daten jedoch exponentiell ist, ist dies eine kostspielige und kurzfristige Strategie. Stattdessen müssen Unternehmen darüber nachdenken, wie sie die Daten während des Prozesses ihrer Speicherung transformieren – und damit reduzieren. Die Datenanalyse in Echtzeit bedeutet, dass Unternehmen kondensierte Daten und nicht riesige Transaktionstabellen für zukünftige Analysen speichern können. Dies spart nicht nur Speicherkosten, sondern beschleunigt auch zukünftiges Reporting und verbessert die Qualität und Zuverlässigkeit der Erkenntnisse. Es geht darum, herauszufinden, was wertvoll ist und was nicht. Oft ist es sinnvoll, die Rohdaten für einen gewissen Zeitraum zu speichern, um neue Workloads zu testen. Hierfür kann Cloud-Storage eine kostengünstige kurzfristige Option als Teil einer Data-Lake-Infrastruktur sein. Es wird aber auch hier entscheidend sein, Automatisierung einzusetzen, um diese Informationen zu organisieren, die Schemata zu verwalten und die Daten im effektivsten Format analysieren, abfragen und durchsuchen zu können.

Der IoT-Markt wächst weiter

Sensoren für jeden erdenklichen Zweck sind mittlerweile erschwinglich. Der wirtschaftliche Wert des Marktes wird bis 2025 voraussichtlich 11,1 Milliarden US-Dollar erreichen. IoT-Umgebungen nutzen längst nicht mehr nur große Unternehmen mit entsprechenden Budgets. Auch viele kleinere Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, ihr Geschäft auf Grundlage von IoT-Informationen voranzutreiben. Neben Sensoren und Anwendungen stehen auch ausgereifte Automatisierungstools zur Verfügung, um die Time-to-Value zu verkürzen und damit sofortige Auswirkung für das Geschäft zu erzielen. Der nächste Schritt für viele Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu verwalten und zu steigern, wird die Implementierung von künstlicher Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning sein. Dann geht es nicht mehr darum, sich die Technologie leisten zu wollen oder nicht, sondern dann wird die Kreativität der Unternehmen gefragt sein, inwiefern sich die gewonnenen Erkenntnisse wertschöpfend anwenden lassen.

Fazit

Unabhängig von ihrer Größe, sind für die meisten Unternehmen Daten eines der wertvollsten Güter. Denn damit lässt sich ein geschäftlicher Vorsprung gegenüber den Mitbewerbern erzielen. Sensoren für IoT-Anwendungen sind kostengünstiger geworden und können Unternehmen mit allen möglichen Daten versorgen. Aber die Investition in das IoT wäre sinnlos, wenn das Unternehmen nicht in der Lage wäre, daraus nutzbringende Erkenntnisse und Werte für sein Geschäftsfortkommen zu gewinnen. Um das Potenzial ihrer Investitionen zu maximieren, müssen Unternehmen einige wichtige Teile ihrer IoT-Strategie anpassen. Automatisierungswerkzeuge sind absolut kritisch, da sie das riesige Datenvolumen einer Vielzahl von Daten in der Phase ihrer Entstehung verarbeiten können. Sie verarbeiten die riesigen Rohdatenmengen automatisch zu kleineren, aber besser nutzbaren Erkenntnissen im richtigen Format, ohne manuelle Eingriffe durch IT-Mitarbeiter. In welcher Phase der IoT-Implementierung ein Unternehmen auch sein mag, die Automatisierung muss ein entscheidender Bestandteil sein, um seine Investition zum Erfolg zu führen.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 05.06.2019
IIoT: 5 Säulen der Sicherheit

datensicherheit.de, 17.02.2019
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