Was sind IoT-Daten? IoT-Analytics erklärt
Um den Wert der IoT-Daten (Internet of Things) zu maximieren, benötigen Organisationen eine Cloud-Architektur und eine effektive Analytics-Strategie.
- Übersicht
- Die Funktionsweise von IoT
- Der Wert von IoT-Daten
- Die Elemente der IoT-Architektur für IoT-Analytics
- Best Practices für die IoT-Analytics-Architektur
- Ressourcen
Übersicht
Der Wert des Internet of Things (IoT) liegt in den Daten, die von einem Netzwerk aus vernetzten Geräten und Sensoren produziert werden. Diese Daten müssen jedoch mit anderen Systemen und Daten integriert werden, um daraus die wertvollsten Einblicke zu gewinnen. Ein vollständiger Informationsfluss umfasst Daten aus IoT, IT und Betriebstechnologie (Operational Technology, OT). Diese bewegen sich durch ein Netzwerk und landen schließlich auf einer Datenplattform, wo sie verarbeitet, analysiert und gespeichert werden. Sehen wir uns den Wert von IoT-Daten in verschiedenen Branchen, die Komponenten der zugehörigen Architektur und Best Practices für Analytics an.
Die Funktionsweise von IoT
IoT beginnt mit Sensoren und Geräten, die Daten aus ihrer Umgebung erfassen. Diese Daten können unter anderem Temperaturmessungen, geografische Standortinformationen, Audio- oder Videofeeds umfassen. Edge Computing ist eine Strategie für die Datenverarbeitung an dem Ort, an dem die Daten gesammelt oder verwendet werden. Mit dieser Strategie können IoT-Daten am Rande des Netzwerks gesammelt und verarbeitet werden, anstatt die Daten an ein Rechenzentrum oder eine Cloud zu senden. Welche Methode verwendet wird, hängt von der jeweiligen Anwendung ab, je nach den Anforderungen an Stromverbrauch, Reichweite und Bandbreite. Wenn die IoT-Daten in der Cloud-Plattform ankommen, können sie mit einer Vielzahl von Methoden verarbeitet und analysiert werden, darunter maschinelles Lernen und KI-Algorithmen.
Der Wert von IoT-Daten
IoT-Geräte und -Sensoren eignen sich in vielen Bereichen zum Sammeln von Daten. Aus diesem Grund nutzen Unternehmen in allen Branchen IoT-Daten, um das Geschäftswachstum anzukurbeln. Die folgenden Beispiele veranschaulichen den Wert, den diese Daten liefern können.
Optimierte Anlagenverwaltung und -wartung: Fertigungsunternehmen nutzen IoT-Sensoren und Analytik zur Messung von Vibrationen, Wärme und anderen wichtigen Kennzahlen, um festzustellen, wann Geräte gewartet werden müssen. IoT-fähige Geräte können auch Informationen über Verschleiß und drohende Probleme übermitteln und so die vorausschauende Wartung unterstützen.
Effiziente Bestandsüberwachung und Lagerverwaltung: IoT-Sensoren überwachen den Standort des Inventars und verkürzen so die Zeit, die das Personal benötigt, um Produkte zu finden. Intelligente Regale und Behälter erkennen Lagerbestände in Echtzeit. Zudem können IoT-Geräte Muster aufzeichnen, um die Abläufe im Warenlager zu optimieren.
Schnellere Diagnosen: Organisationen im Gesundheitswesen und Krankenhäuser setzen IoT-Geräte ein, um Daten zu sammeln, mit deren Hilfe Ärzt:innen präzisere Diagnosen stellen können – mitunter sogar, bevor signifikante Symptome auftreten.
Fundierte Produktentwicklung: Unternehmen aus verschiedenen Branchen nutzen die Daten von IoT-Geräten, um Möglichkeiten zur Verbesserung vorhandener Produkte oder zur Entwicklung neuer Produkte zu erkennen. Daten über die Nutzung und das Interesse der Kund:innen liefern wertvolle Erkenntnisse über die Marktnachfrage.
Verbesserte Stadtverwaltung und Versorgungsleistungen: IoT-Sensoren können auf vielfältige Weise zur Verbesserung der kommunalen Leistungen eingesetzt werden. Zum Beispiel können Sensoren der Müllabfuhr mitteilen, wann eine Mülltonne geleert werden muss. Wasserstand und -qualität können aus der Ferne überwacht und verwaltet werden. Zudem kann mit intelligenten Straßenlaternen Energie effizienter genutzt werden.
Die Elemente der IoT-Architektur
Die Einrichtung einer geeigneten Architektur sorgt dafür, dass Sie Zugang zu verwertbaren Erkenntnissen aus Daten haben, genau dann, wenn Sie sie brauchen. Beachten Sie alle folgenden Elemente.
Datenquellen: Intelligente Geräte, Sensoren und andere IoT-Geräte erzeugen kontinuierlich Daten.
MQTT-Protokoll und ein IoT Message Broker: Aufgrund der häufig unzuverlässigen Internetverbindung kommunizieren IoT-Geräte über das MQTT-Protokoll und einen IoT Message Broker. Der Message Broker interagiert über einen Veröffentlichungs- und Abo-Mechanismus mit anderen Diensten, die bestimmte Themen innerhalb des Brokers abonnieren, um auf Gerätedaten zuzugreifen.
Streaming-Dienst: Die Echtzeit-Gerätedaten werden über einen Streaming-Dienst erfasst und zwischengespeichert. Dadurch können die Daten zuverlässig erfasst und an eine Staging-Tabelle im Cloud Data Warehouse übermittelt werden.
Cloud-Objektspeicher: In Fällen, in denen die Rohdaten für eine spätere Stapelverarbeitung (Batch-Verarbeitung) benötigt werden, dient der Cloud-Objektspeicher als Staging-Bereich. So können beispielsweise minutengenaue Daten im Cloud-Objektspeicher gesichert werden, während zusammengefasste Daten über einen längeren Zeitraum im Cloud Data Warehouse gespeichert werden können.
Unterstützung für Streaming-Daten: Ein Cloud Data Warehouse sollte native Unterstützung für JSON und andere semistrukturierte Datenformate bereitstellen, um die Erfassung von Gerätedaten zu erleichtern.
Best Practices für die Nutzung von IoT-Daten
Die folgenden fünf Best Practices unterstützen Sie dabei, das Beste aus den IoT-Daten herauszuholen.
Nutzen Sie die Möglichkeiten der Cloud: IoT erzeugt eine riesige Menge an Daten, die typischerweise unstrukturiert oder semistrukturiert sind. Dies setzt voraus, dass Unternehmen die beträchtliche Rechenleistung und den Speicherplatz nutzen, den die Cloud bietet. Cloud-Lösungen verfügen zudem häufig über integrierte Tools zur Verbindung, Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten.
Zeitreihendaten gehören zu den Funktionen, die bereits in der Cloud verfügbar sind und effektiv genutzt werden können. Fertigungsunternehmen erhalten so im Laufe der Zeit einen stetigen Informationsfluss über verschiedene Prozesse, Geräte und Ergebnisse. Aus diesen Daten können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die den Betrieb optimieren und datengestützte Entscheidungen unterstützen.
Stellen Sie eine Architektur bereit, die das IoT unterstützt: Der Ausgangspunkt sollte eine geeignete IoT-Datenarchitektur sein, damit Sie die IoT-Daten effizient verwalten und daraus Erkenntnisse gewinnen können, wenn Ihre Organisation wächst und sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln. Daten aus dem IoT stellen eine Herausforderung dar. Dazu gehören ein manchmal unzuverlässiger Netzwerkzugang und Geräte, die oft über große geografische Entfernungen verteilt sind und mehrere Protokolle erfordern. Außerdem muss Ihre IoT-Architektur Data-Mining-Techniken unterstützen, die für die Analytik der riesigen Datenmengen aus dem IoT erforderlich sind.
Kombinieren Sie IoT-Daten mit anderen Unternehmensdaten: Ein ganzheitlicher Blick auf IoT- und Unternehmensdaten kann einen erheblichen Wert freisetzen, indem der Blick auf Betriebsabläufe, Kund:innen und Assets erweitert wird. Durch die Integration von Echtzeit-Erkenntnissen aus vernetzten Geräten mit vorhandenen CRM-, ERP- und Supply Chain-Daten können Unternehmen Muster erkennen, Trends prognostizieren und fundiertere Entscheidungen treffen. Diese Zusammenführung von Datenströmen fördert die betriebliche Effizienz, verbessert die Kundenerfahrungen und führt letztlich zu Innovationen und Wettbewerbsvorteilen.
Setzen Sie Sicherheit und Governance an die erste Stelle: Governance-, Sicherheits- und Datenschutzmechanismen sind für IoT-Daten von zentraler Bedeutung, da viele dieser Daten sensibel oder urheberrechtlich geschützt sind. Berücksichtigen Sie IoT-Datenrisiken auf der Grundlage von Datenschutz-, Vertraulichkeits- und Aufbewahrungsanforderungen und entscheiden Sie sich für IoT-Lösungen, die robuste Sicherheits- und Governance-Funktionen enthalten.
Denken Sie an die KI: Mit KI kann der Wert von IoT-Daten erheblich gesteigert werden. Zumindest wird sie oft bei der Datenanalytik benötigt und um Entscheidungen zu treffen, die aus den Daten abgeleitet werden können. Dadurch können sich weitere Anwendungsfälle ergeben.
