Was ist IoT-Analytik?

Die IoT-Analytik ist ein Datenanalyse-Tool, das die breite Palette der von den mit dem Internet der Dinge verbundenen Geräten gesammelten Daten bewertet. Die IoT-Analytik bewertet riesige Datenmengen und erzeugt daraus nützliche Informationen.

IoT-Analytik wird normalerweise zusammen mit dem Industriellem IoT (IIoT) verbunden. Die Daten werden von einer Vielzahl von Sensoren in der Fertigungsinfrastruktur, Wetterstationen, intelligenten Zählern, Lieferwagen und allen Arten von Maschinen gesammelt. IoT-Analysen können auf die Verwaltung von Rechenzentren und Anwendungen für den Einzelhandel und das Gesundheitswesen angewendet werden.

In vielerlei Hinsicht ähneln IoT-Daten Big Data. Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist nicht nur die Datenmenge, sondern auch die Palette der Quellen, aus denen sie stammen. All diese Daten müssen zu einem einzigen, verständlichen Datenstrom verarbeitet werden. In Anbetracht der verschiedenen Arten von Informationsquellen wird die Datenintegration ziemlich schwierig, und hier macht die IoT-Analytik trotz gelegentlich auftretender Schwierigkeiten bei der Entwicklung und Implementierung einen Unterschied.

Geräte für die IoT-Analytik

Es gibt eine Vielzahl von IoT-Geräten, die Daten sammeln:

Wearables

Dedizierte Ortungsgeräte wie Fitbit oder andere Smartwatches sind über die Ortung hinausgegangen. Sie können die Fitnessaktivitäten Ihrer Freunde verfolgen, mit ihnen konkurrieren, Nachrichten senden und sogar ans Telefon gehen, indem Sie Ihre Geräte über das Internet verbinden. Diese Informationen werden von Fitnessunternehmen verfolgt, sodass diese bei der Anmeldung maßgeschneiderte Pakete erstellen können. Dies kann Trainingsroutinen, Ernährung, Ziele und mehr beinhalten. Die neuesten Smartwatches überwachen sogar Herzfrequenz und -rhythmus und haben Herzprobleme bei ihren Trägern genau diagnostiziert.

Smart Home

Smart Homes verfügen über Sicherheitssysteme, auf die Sie zugreifen und die Sie steuern können, wenn Sie nicht zu Hause sind, sowie über Geräte, die Sie mit digitaler Unterstützung ein- und ausschalten können. Es gibt eine Vielzahl von Geräten, die Sie in Ihr Zuhause integrieren können, und eine Vielzahl von Daten, die gesammelt werden können, um Nutzungsmuster, die Effizienz von Systemen und vieles mehr zu bewerten.

Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen verfügt über eine breite Palette von IoT-Geräten. Die Bluetooth-Technologie erstellt Hörgeräte, zeichnet Herz- und Blutdruck auf und überwacht pulsbasierte Alarmsysteme, die Hilfe rufen können. Das hat zu einem großen Teil zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung beigetragen. Die gesammelten Daten sind für die Schaffung neuerer und besserer Technologien von unschätzbarem Wert.

Alles mit Sprachsteuerung

Digitale Assistenten sind eine Form von IoT-Geräten. Alexa, Siri und Google machen sich Notizen, suchen Informationen, spielen Musik ab, bestellen Taxis, machen eine Wettervorhersage, stellen Alarme ein und alles andere. Das Internet aktualisiert diese digitalen Assistenten regelmäßig, um die Funktionalität zu verbessern. Ihre Daten helfen Unternehmen dabei, ihre Services auf der Grundlage Ihrer täglichen Interaktion mit digitalen Assistenten für Sie maßzuschneidern.

Funktionsweise und Anwendungen von IoT-Analytik

Mit einer Vielzahl von Geräten gibt es einen endlosen Datenstrom in enormen Mengen. Die IoT-Analytik hilft bei der Analyse dieser Daten auf allen angeschlossenen Geräten ohne Hardware oder Infrastruktur. Wenn sich die Anforderungen Ihres Unternehmens ändern, werden Rechenleistung und Datenspeicher entsprechend nach oben oder unten skaliert, sodass Ihre IoT-Analytik über die erforderliche Kapazität verfügt.

1. Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln, die aus einer Vielzahl von Quellen, in verschiedenen Formaten und mit mehreren Frequenzen aggregiert wurden.
2. Diese Daten werden dann mit einer Vielzahl von externen Quellen verarbeitet.
3. Die Informationen werden dann zur Analyse in einer Zeitreihe gespeichert.
4. Die Analyse kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden — mit benutzerdefinierten Analysesystemen, mit Standard-SQL-Abfragen oder mit Analysetechniken des maschinellen Lernens. Mit den Ergebnissen kann eine Vielzahl Prognosen erstellt werden.
5. Mit den erhaltenen Informationen können Unternehmen mehrere Systeme und Anwendungen erstellen, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen.

Geschäftsanwendungsfälle der IoT-Analytik

Intelligente Landwirtschaft: Vernetzte landwirtschaftliche Maschinen arbeiten auf der Grundlage von Informationen aus der IoT-Analytik. Zu den Analysefaktoren gehören Zeit, geografische Lage, Wetter, Höhe und lokale Umweltbedingungen. Bewässerungssysteme können beispielsweise so optimiert werden, dass sie die Wassermenge entsprechend den Niederschlagsvorhersagen liefern.

Regelmäßiges Auffüllen der Vorräte: Überwachen Sie die Bestände in Echtzeit. Ein Händler, dessen Verkaufsautomaten vernetzt sind, kann seine Bestände automatisch auffüllen lassen. Wenn die Bestände in der Maschine ein bestimmtes Niveau erreichen, wird eine Bestellung ausgelöst.

Prädiktive Wartung: Unterschiedliche Infrastrukturen müssen regelmäßig gewartet werden. Mit der IoT-Analytik können vordefinierte Vorlagen dabei helfen, qualitativ hochwertige Modelle für die prädiktive Wartung zu ermitteln, die auf spezifische Anforderungen angewendet werden. In Ferntransportfahrzeugen mit Heiz- und Kühlsystemen kann die IoT-Analytik beispielsweise ermitteln, wann Fahrzeuge gewartet werden müssen, um sicherzustellen, dass die Fracht nicht beschädigt wird.

Bewertung der Prozesseffizienz: Jedes Unternehmen arbeitet mit einer Reihe von Prozessen. IoT-Analytik kann die Effizienz dieser Prozesse messen und die erforderlichen Änderungen daran vornehmen. Ergebnisse der IoT-Analytik können aktuelle und potenzielle Engpässe identifizieren und die Effizienz steigern.

Die Vorteile und Herausforderungen der IoT-Analytik

IoT-Analytik bietet eine Vielzahl von Vorteilen, wie verwertbare Informationen und unschätzbare Erkenntnisse. Diese können zu Folgendem führen:

• Bessere Sichtbarkeit und bessere Kontrolle und damit eine schnellere Entscheidungsfindung
• Flexible Skalierung der Geschäftsanforderungen und Expansion in neue Märkte
• Senkung der Betriebskosten durch Automatisierung und bessere Ressourcennutzung
• Neue Einnahmequellen, die sich aus der Bewältigung operativer Herausforderungen ergeben
• Schnellere Lösungen durch genaue Lokalisierung von Problemen
• Schnellere Lösung von Problemen verhindert ein erneutes Auftreten
• Verbessertes Kundenerlebnis basierend auf einer Analyse der Kaufhistorie
• Schnellere und relevantere Produktentwicklung.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Während die vielen Vorteile der IoT-Analytik ziemlich klar sind, ist die Implementierung mit Schwierigkeiten verbunden. Zu den größten Herausforderungen der IoT-Analytik gehören:

Ermittlung von Zeitreihen und Datenstrukturen: Sensoren sind Teil der IoT-Analytik und liefern häufig eine Flut statischer Daten. Diese Daten bleiben gleich, bis sich etwas ändert. Was die Veränderung während dieser langen Zeiträume beeinflusst, ist schwer zu ermitteln, und ihre Auswirkungen auf die Analyse können nicht immer bestimmt werden. Dies kann sich auf diagnostische und prädiktive Maßnahmen auswirken.

Ausgleich zwischen Geschwindigkeit und Speicher: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, die richtige Datenmenge zu speichern und sie schnell zu analysieren. Die Skalierung dieser beiden Prozesse, insbesondere bei zeitkritischen Daten, kann eine Herausforderung sein, vor allem, wenn historische Daten für Vergleiche benötigt werden. Historische Daten müssen über lange Zeiträume gespeichert werden. Das erhöht die Speicherkosten und belastet die finanziellen Ressourcen.

Suche nach den richtigen Fachleuten: Um IoT-Analytik durchführen zu können, muss ein Unternehmen Fachleute aus verschiedenen Bereichen einstellen. Sie benötigen Entwickler, Datenbankspezialisten, Data Scientists, Datenverarbeitungsspezialisten und andere spezifische Kompetenzen, die vom Unternehmen und seiner Geschäftstätigkeit abhängen.

Mit der zunehmenden Beliebtheit von IoT-Geräten sind Daten reichlich vorhanden. In Unternehmen fließen kontinuierlich Daten von persönlichen Geräten, Smart-Home-Geräten, Autos und mehr. Für Unternehmen, die davon profitieren möchten, ist der Aufbau eines robusten, auf IoT-Analytik basierenden Systems von entscheidender Bedeutung. IoT-Analytik kann das wahre Potenzial von IoT-Daten erschließen und eröffnet mehrere Möglichkeiten, die ein Unternehmen nutzen kann, um sich von der Konkurrenz abzuheben.