Next ignition – Internet of Things zündet richtig mit Analytics of Things

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Oft denken viele Entscheider beim Thema Internet of Things (IoT) noch nicht weit genug. IoT Anwendungen werden häufig sehr eng definiert, und die Wertschöpfung die durch eine breite, intelligente Auswertung der Daten – Analytics of Things zu neudeutsch – erreicht werden kann, wird oft unterschätzt oder bei der Konzeption nicht ausreichend berücksichtigt.

Unternehmen sind je nach Branche unterschiedlich weit bei der Nutzung des Internets der Dinge vorangekommen. Tatsächlich genutzt wird nur rund ein Prozent der von der Sensorik produizierten Daten. Dies liegt nicht an der Leistungsfähigkeit der Analysesysteme, die inzwischen sowohl die großen Datenmengen speichern als auch schnell genug analysieren können, sondern an der traditionellen Herangehensweise: handeln auf Basis von vorab erdachten Entscheidungsregeln statt auf Basis von dynamischen, datenbasierten Analysen.

IoT Analytics Lab – Analytics of Things zum Ausprobieren

Wenn die Entwicklung in diesem Tempo weitergeht, besteht die Gefahr das IoT als Marketingblase am Himmel verpufft, da die erwartete Wertschöpfung nicht erzielt wird. Deshalb ist es wichtig, von Beginn an eine skalierbare analytische Strategie in Bezug auf alle Sensordaten aus dem Internet der Dinge zu definieren. Basis dieser Strategie muss die Überlegung sein, hunderte oder tausende analytischer Modelle schnell zu entwickeln und produktiv zu setzen – um zum Beispiel die Analysen in Echtzeit im Datenstrom auszuführen. Aber diese Strategie der Industrialisierung von Analytics muss noch deutlich weiter gehen und auch die laufende Verwaltung einer großen Zahl analytischer Modelle umfassen. Damit ist speziell die Performanceüberwachung der analytischen Modelle gemeint, um diese bei Bedarf neu zu trainieren bzw. zu aktualisieren. Klar: All das sieht nach großem Aufwand bei undeutlichem Nutzen aus, und kann daher abschreckend wirken – das wissen wir.

Deshalb möchten Unternehmen das Ganze vorher doch lieber einmal ausprobieren, bevor sie sich für eine Investition entscheiden ohne zu wissen, ob am Ende nur ein teures Gerippe entsteht. Zum Ausprobieren von Analytics of Things gibt es deshalb das IoT Analytics Lab, das sich im eigenen Rechenzentrum oder als Cloud-Lösung nutzen lässt.

Dieses Lab bietet probeweise die Möglichkeit, die Sensordaten viel breiter in einem Bottom-up-Prinzip zu sammeln, um dann z.B. beginnend bei einer Korrelationsanalyse Zusammenhänge in den Daten zu entdecken. Dieses „korrelationsbasierte“ Vorgehen macht den Unterschied zum klassischen Nutzerprinzip, das meistens auf der Erklärung einer vordefinierten Kausalität beruht. Aufbauend auf dem Ansatz des Labs stehen dann Möglichkeiten, wie der Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und die Ausführung analytischer Modelle im Datenstrom der Sensoren.

Es ist aber auch notwendig, den Blickwinkel zu öffnen und die analytische Datenbasis über die reinen Sensordaten hinaus zu erweitern. Nehmen Sie zum Beispiel Messdaten eines Wearable oder Informationen von einem Fahrzeug oder einer Maschine. Die von den Sensoren in den Geräten erfassten Daten bieten „nur“ einen technischen Blickwinkel. Kombiniert mit Informationen aus sozialen Netzwerken und anderen Quellen können analytische Modelle erzeugt werden, die eine viel breitere Basis für Geschäftsentscheidungen bieten. Die eingesetzten Systeme können die Daten filtern, aggregieren, analysieren und auf deren Basis geeignete Aktionen auslösen. Im IoT Analytics Lab können Firmen probeweise anhand eines definierten Szenarios ermitteln, welche nützlichen Informationen aus einer kombinierten IoT- und Big-Data-Analyse herauskommen können. Und zwar ganz ohne finanzielles Risiko.

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