Big Data, Fast Data und Internet of Things (IoT) – Die Fähigkeit, eine zunehmend größere Datenflut immer schneller und besser zu bewältigen ist ein wichtiger Wettbewerbsfaktor. Entscheider stehen vor der Herausforderung, Big Data und IoT effizient für Innovationen zu nutzen und den sich bietenden Mehrwert für ihr Unternehmen zu sichern, indem Kundenbedürfnisse besser und schneller erkannt und erfüllt werden. Die gekonnte Auswertung der großen Datenmengen verhilft damit den Unternehmen zu mehr Umsatz und Wachstum. Wie können Unternehmen die durch IoT verursachte Datenflut erfolgreich beherrschen?
Illustration: jeferrb absmeier
Vom Smart Home bis zum vernetzten Auto – IoT gehört für viele Verbraucher längst zum Alltag. Gleichzeitig werden durch die verknüpften Dinge viele Nutzungsdaten erhoben, die für die Anbieter der Geräte ganz neue Möglichkeiten eröffnen: Big Data entwickelt sich zu einem immer stärker werdenden Wachstumsmotor für Unternehmen. Mit marktverändernden Innovationen dringen aktuell Big Player wie Amazon, Google und Facebook mit Hilfe von IoT in alle Bereiche des Alltags und zunehmend auch in die Industrie vor. Ein sprachgesteuertes Audiogerät, das Musik spielt, Nachrichten abruft und auf Fragen antwortet oder ein digitaler Assistent zur Umsetzung von Sprachbefehlen oder gesprochenen Antworten auf Geräten sind nur zwei Beispiele für aktuelle Erfolgsprodukte der IoT-Riesen. Die anderen Unternehmen stehen nun vor der Herausforderung, mitzuziehen und ihre Innovationen in Hinblick auf den Umgang mit Big Data zu optimieren.
Der Experte Dr. Karsten Rönner, Geschäftsführer von Swarm64 (www.swarm64.com) erklärt, wie Unternehmen die damit verbundenen technischen Schwierigkeiten bewältigen, um das Potenzial von IoT-Geräten für Ihr Unternehmen zu sichern.
Potenzial von Big Data durch Echtzeitanalysen voll ausschöpfen
Der Wert von IoT besteht darin, mehr Informationen zu erheben, um auf Ereignisse und Kundenbedürfnisse schneller und flexibler zu reagieren. Dies erhöht die Kundenzufriedenheit und damit auch die Kundenbindung. Dazu müssen Daten unverzüglich verarbeitet und ausgewertet werden. Wenn der Kunde etwa im Auto unterwegs ist und laut Benzinstand nur noch wenige Kilometer fahren kann, muss ihm rechtzeitig ein Hinweis auf die nächstgelegene Tankstelle gegeben werden und nicht erst, wenn er bereits daran vorbeigefahren ist. Die Voraussetzung hierfür ist, dass die Daten in Echtzeit verknüpft und verarbeitet werden. »Die Geschwindigkeit ist der Dreh- und Angelpunkt. Wenn ein Unternehmen seine Daten nicht schnell genug auswertet, wird es von der Konkurrenz überholt werden. Echtzeitanalysen sind daher der Kern einer auf Wachstum und Kundenzufriedenheit angelegten IoT-Strategie«, sagt Dr. Rönner.
Technische Hürden von IoT überwinden
Unternehmen, die vernetzte Geräte anbieten, stehen meist vor diversen technischen Problemen: Die Geräte senden die Daten oftmals nicht kontinuierlich, sondern in zeitlich ungeordneter Reihenfolge. Darüber hinaus gehen Daten sogar verloren oder werden mehrfach gesendet. Zudem ist das Datenformat in der Regel vom Gerät abhängig. »Unternehmen stehen hier vor der Herausforderung, die Daten schnell zu sortieren, zu klassifizieren und dann effizient zu verarbeiten. Die Reaktion auf Ereignisse, die aus den Daten abgelesen werden, muss so schnell von statten gehen, dass kontinuierliche Prozesse und Interaktionen mit Personen mit nur unmerklicher Verzögerung erfolgen«, erklärt Dr. Rönner von Swarm64.
Um mit diesen Herausforderungen umzugehen, haben die Giganten des Big Data eigene Systeme entwickelt, die von Spezialisten bedient werden. Diese Technologien und die Spezialisten sind jedoch rar und machen die Arbeit mit Big Data gerade für kleinere Unternehmen unerschwinglich. Gleichzeitig würde die technische Umstellung viel Zeit in Anspruch nehmen und die Einführung zu lange verzögern. Dr. Rönner empfiehlt: »Um von den Vorteilen durch IoT und Big Data schnell zu profitieren, müssen Unternehmen erprobte und bereits im Haus verfügbare Technologien nutzen können. Diese Technologien müssen dann auch in der Lage sein, den Anforderungen zu genügen und Big Data verwalten können. Die Aufgabe besteht also darin, die technischen Voraussetzungen zu schaffen, beziehungsweise die bestehenden technischen Strukturen so zu optimieren, dass die Datenmengen schnell ausgewertet werden können. Eine IT-gestützte Beschleunigung der Datenanalyse ist ein möglicher Weg.«
Big-Data-Analyse effizient beschleunigen
Mittlerweile gibt es verschiedene technische Lösungen für die Verarbeitung von Big Data. Ein Beispiel sind Business-Intelligence-Tools, die auch Open Source verfügbar sind. Diese Software wertet die Daten aus, nachdem diese in einer Datenbank oder einem Data Warehouse gespeichert wurden. »BI-Tools ermöglichen, aus Daten effizient Informationen zu erzeugen, die für die Geschäftsanalyse und Kundeninteraktion wertvolle Dienste leisten. Für eine Echtzeitanalyse der Daten reichen aber BI-Tools allein leider nicht aus«, erklärt Dr. Rönner. Dazu müssen diese Tools auf eine leistungsfähige Datenbank zugreifen können.
Ein Lösungsansatz für die beschleunigte Datenverarbeitung sind In-Memory-Systeme. Das Besondere an diesen Anwendungen ist, dass die Daten hier vorwiegend im Arbeitsspeicher eines Computers vorgehalten werden und dadurch dann auch deutlich schneller verarbeitet werden können, als auf Festplattenlaufwerken. Dr. Rönner sagt: »Für analytische Verwendungen sind diese Systeme eine gute Lösung. Will ein Unternehmen aber große Datenmengen in der Datenbank halten, ist aufgrund der Kosten von In-Memory-Systemen abzuraten.«
Der Einsatz eines Datenbeschleunigers ist ebenfalls eine Option, die sich Unternehmen im Umgang mit Big Data bietet. »Um die Echtzeitverarbeitung von Big Data innerhalb eines bestehenden IT-Systems zu ermöglichen, nutzen wir als weltweit erster Anbieter für die Datenbeschleunigung FPGA-Technologie und darauf optimierte Softwarealgorithmen. Der Beschleuniger wird zusammen mit einer FPGA-Karte in den Server eingebaut, sodass mit den gewohnten Anwendungen weitergearbeitet und die Datenmengen in Echtzeit analysiert werden können«, sagt Dr. Rönner.
Aktuell ist der Datenbeschleuniger mit den drei Datenbanksystemen MySQL, PostgreSQL und MariaDB kompatibel – an der Unterstützung für andere Datenbanksysteme wird gearbeitet.
Unabhängig davon, für welche technische Lösung sich ein Unternehmen letztendlich entscheidet, ist die Entwicklung einer durchgängigen IoT-Strategie notwendig, um sich eine Marktposition zu sichern. IoT wird in den kommenden Jahren alle Lebens- und Geschäftsprozesse durchdringen und darum eine maßgebliche Rolle für den Erfolg von Unternehmen spielen.
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