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Die Menge an technischem Equipment, das über das Internet of Things (IoT) vernetzt ist, wächst kontinuierlich. Im privaten Umfeld sind zum Beispiel Kühlschrank oder Rasenmäher mit dem Netz verbunden, in der Industrie Maschinen und ganze Fertigungsstraßen. Weltweit sind es aktuell fast neun Milliarden Geräte, die gemeinsam eine unaufhörliche Flut von Daten erzeugen - Tendenz stark steigend.
In Unternehmen bilden diese Informationen die Grundlage für ausführliche Analysen der Geschäftsprozesse sowie innovative Anwendungen und schaffen die Grundlage für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Predictive Maintenance. Doch um sie tatsächlich nutzen zu können, ist angesichts des enormen Durchsatzes ein hochperformantes Datenmanagement erforderlich. Hier ein paar Tipps an Unternehmen, die das Internet der Dinge für sich arbeiten lassen wollen.
Interoperabilität sicherstellen
Auch wenn Daten im Internet der Dinge in Hülle und Fülle vorhanden sind, ist es dennoch (oder gerade deshalb) eine sehr große Herausforderung, in ihm an tatsächlich verwendbare Daten zu gelangen. Zum einen ist es dazu erforderlich, die Datenströme aus diversen Quellen (Maschinen, Fahrzeugen und anderen Geräten) zu managen, und zum anderen weisen die entsprechenden Daten zumeist äußerst heterogene Formate auf. Unternehmen benötigen daher ein Datenmanagementwerkzeug, das ausgereifte Interoperabilitätsfunktionalitäten besitzt. Das heißt, um die IoT-Daten zu verarbeiten, bedarf es einer Datenplattform, die zuverlässig eine große Bandbreite unterschiedlicher Datentypen und -formate erfassen, zusammenführen, speichern sowie verwerten kann. Das hilft Anwendern, schnell und leicht die richtigen Schlüsse aus dem Datenschatz zu ziehen.
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Geschwindigkeit meistern
Hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit ist für viele Prozesse im Internet der Dinge eine unabdingbare Voraussetzung. Idealerweise ermittelt, analysiert und verarbeitet die eingesetzte IoT-Anwendung auch sehr große Datenmengen in Echtzeit. Ein schneller Mobilfunkstandard - Stichwort "5G" - ist die Basis für eine stabile und leistungsfähige Datenübertragung, dank der sich selbst Daten von den Rändern des IoT-Netzwerks via "Edge Computing" nicht nur direkt analysieren, sondern auch unmittelbar übermitteln lassen. Folglich gilt es bereits zu Beginn der Entwicklung von zukunftsfähigen IoT-Anwendungen, die Weichen für eine schnelle Datenübertragung und -analyse zu stellen - und das unabhängig davon, wie groß die Datenvolumen sind.
Skalierbarkeit einplanen
Ebenso wichtig beim IoT-Datenmanagement ist eine uneingeschränkte Skalierbarkeit der eingesetzten Lösung. Sie spielt für 58 Prozent der Entscheider eine Schlüsselrolle bei der Suche nach einer geeigneten Datenplattform für das Internet der Dinge . Denn um stets optimal zu funktionieren, muss die eigene Lösung in der Lage sein, jedes denkbare Datenaufkommen zu verarbeiten. Vor dem Hintergrund des prognostizierten exponentiellen Wachstums der Datenvolumen im Internet der Dinge ist flexible Skalierbarkeit zudem ein entscheidender Faktor, um fit für künftige Herausforderungen zu sein.
Zukunftsfähigkeit und Ease of Use beachten
Das Internet der Dinge wird kontinuierlich weiterentwickelt und täglich entstehen neue Anwendungsfälle, Funktionen und Services. IoT-Anwendungen sind deshalb nur dann wirklich zukunftsfähig, wenn sie sich auch anpassungsfähig zeigen. Sie müssen sich parallel zum Internet der Dinge entwickeln. Zielführend ist dabei eine offene Programmierumgebung mit entsprechend vielfältigen Schnittstellen, um ein hohes Maß an Flexibilität zu gewährleisten. So eine unkomplizierte Handhabung legt den Grundstein dafür, dass sich neue Entwicklungen schnell vornehmen und implementieren lassen.
Anwendungen nach Maßgabe der stetig steigenden Anforderungen zu entwickeln, ist entscheidend für den Erfolg im Internet der Dinge. Benötigt wird eine Technologie für das Datenmanagement mit einem Leistungsprofil einer performanten Datenplattform, die bereits für verschiedenste IoT-Anwendungen genutzt wird. Mit ihrer Hilfe lassen sich IoT-Anwendungen in einer einheitlichen Umgebung konsistent entwickeln, realisieren und warten. Sobald dann verlässliche IoT-Daten vorliegen, können Unternehmen Trendthemen wie künstliche Intelligenz, "Machine Learning" oder "Predictive Maintenance" (vorausschauende Wartung) systematisch angehen und entsprechende Projekte vorantreiben.