Das Internet der Dinge (IoT) ist eine der disruptivsten Technologien unserer Zeit. Vernetzte Gerätenetzwerke können Abläufe optimieren und das Kundenerlebnis komfortabler machen – ihr Potenzial geht jedoch über diese naheliegenden Anwendungsfälle hinaus.
Kurz gesagt: Wer diese Technologie vollständig ausschöpfen will, muss IoT-Analytics einsetzen.
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Was ist IoT-Analytics?
Wie der Name schon sagt, ist IoT-Analytics die Anwendung von Datenanalysen auf aus dem IoT stammende Daten. Weltweit gibt es heute mehr als 11,3 Milliarden vernetzte IoT-Geräte – eine riesige Datenmenge, die Unternehmen zur Verfügung steht. Mit IoT-Analytics können Unternehmen diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Angesichts der großen Bandbreite und Vielfalt des IoT unterscheiden sich diese Analyseprozesse erheblich. Einige Anwendungen sind sehr spezifisch, etwa der Einsatz vernetzter Maschinensensoren, um zu erkennen, wann Geräte gewartet werden müssen. Andere sind offener angelegt, beispielsweise die Analyse des Nutzerverhaltens zur Erstellung personalisierter Erlebnisse.
IoT-Analytics kann sich auch danach unterscheiden, wo die Daten verarbeitet werden. Die meisten Architekturen senden Daten von IoT-Endpunkten zur Stapelanalyse an einen zentralen Standort, während Edge-Analytics die Daten jedes Geräts direkt an der Quelle verarbeitet. Unabhängig von den konkreten Details helfen diese Workflows dabei, auf die von IoT-Geräten erfassten Informationen zu reagieren und effektivere Geschäftspraktiken zu entwickeln.
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Warum Unternehmen IoT-Analytics benötigen
Die Implementierung von IoT-Analytics kann für mehr Einblick und Kontrolle über die Feinheiten Ihres Betriebs sorgen. Prädiktive Ansätze gehen noch einen Schritt weiter und helfen Ihnen, sich auf künftige Veränderungen vorzubereiten. Je wettbewerbsintensiver die Branchen werden und je größer der Datenreichtum wird, desto mehr werden auch diese Vorteile zunehmen.
Da die Nutzung des IoT rasant zunimmt, müssen Unternehmen alles daransetzen, ihre IoT-Umgebungen optimal zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Bereits 59 % aller Unternehmen in einigen Branchen setzen derzeit IoT-Netzwerke ein. Vernetzte Geräte allein reichen nicht mehr aus, um sich einen Vorsprung zu sichern. Unternehmen müssen ihre IoT-Daten gewinnbringend nutzen – und genau das ermöglicht Analytics.
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IoT-Analytics implementieren
Da IoT-Analytics-Umgebungen sehr unterschiedlich ausfallen können, gibt es nicht den einen Weg, der für jedes Unternehmen geeignet ist. Einige wichtige Überlegungen gelten jedoch für alle Anwendungsfälle. So kann Ihre Organisation IoT-Analytics-Projekte planen und implementieren.
1) Ziele und Datenumfang festlegen
Der erste Schritt besteht darin, festzulegen, was Sie von Ihrem Analytics-Projekt erwarten. Suchen Sie zunächst nach einem Bereich, in dem IoT-Analytics einen Mehrwert schaffen könnte, etwa durch niedrigere Betriebskosten oder einen verbesserten ROI, und formulieren Sie anschließend konkrete Ziele innerhalb dieses Rahmens.
Sobald Ihre Ziele feststehen, können Sie den Umfang Ihrer Daten definieren. Legen Sie fest, welche Daten Sie benötigen und wie Sie sie über das IoT erfassen können.
Die schiere Datenmenge ist das größte Hindernis für effektive Analysen; 62 % der CIOs im öffentlichen Sektor nennen sie als ihre größte Herausforderung. Viele Unternehmen haben damit Schwierigkeiten, weil sie mehr Daten erfassen und analysieren, als sie benötigen. Wenn Sie den Datenumfang im Voraus festlegen, lässt sich diese Übererfassung vermeiden.
2) Regulatorische Vorgaben prüfen
Bevor Sie Hardware kaufen oder mit dem Aufbau von IoT-Netzwerken beginnen, müssen Sie auch alle geltenden Vorschriften berücksichtigen. Der IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020 und ähnliche Gesetze können von IoT-Umgebungen bestimmter Organisationen verlangen, bestimmte Sicherheitsstandards einzuhalten. Auch wenn keine IoT-spezifischen Gesetze gelten, können Datenschutzvorschriften relevant sein.
Wenn Sie IoT-Geräte ausschließlich zur Datenerfassung in Ihren eigenen Prozessen einsetzen, müssen Sie wahrscheinlich keine bestimmten Standards erfüllen. Benötigt Ihr IoT-Analytics-Projekt jedoch Kundendaten, sollten Sie prüfen, welche Informationen Sie erfassen und wie Sie sie schützen.
Datenschutzvorschriften können einschränken, welche Datentypen Sie erfassen dürfen oder welche Sicherheitsmaßnahmen Sie umsetzen müssen. Diese Einschränkungen bestimmen, welche Geräte und Programme Sie verwenden können. Daher ist es wichtig, diese Aspekte zu prüfen, bevor Sie fortfahren.
3) Erforderliche Geräte und Software beschaffen
Sobald Sie Ziele, Umfang und regulatorische Anforderungen definiert haben, können Sie die benötigte Hard- und Software beschaffen. Die wichtigste Frage in diesem Schritt lautet, ob Sie eine eigene Lösung entwickeln oder eine bestehende Plattform nutzen.
Prüfen Sie zunächst den Datenumfang und die Sicherheitsanforderungen, um die benötigten Gerätetypen zu bestimmen. Wenn handelsübliche Lösungen verfügbar sind und sich einsetzen lassen, ist der Kauf vermutlich kostengünstiger als eine Eigenentwicklung. Benötigen Sie jedoch hochspezialisierte Hardware oder Netzwerkkonfigurationen, kann es sinnvoll sein, mit einem Entwickler für IoT-Analytics eine maßgeschneiderte Lösung zu erstellen.
Auch Ihre Ziele können Aufschluss darüber geben, welche Software Sie benötigen, um Ihre IoT-Daten zu analysieren und auf die Ergebnisse zu reagieren. Mit mehr als 65 wichtigen Akteuren der Branche ist der Markt für IoT-Analytics groß und vielfältig genug, dass bestehende Plattformen viele spezifische Anforderungen erfüllen können.
4) Wo möglich standardisieren und automatisieren
Wenn Sie mit der Implementierung Ihrer IoT-Geräte beginnen und Ihre Analytics-Workflows entwerfen, sollten Sie den Prozess so weit wie möglich standardisieren. Es gibt mehr als 21 IoT-Konnektivitätsstandards, und nicht jedes Gerät unterstützt dieselben Standards. Zwar müssen nicht unbedingt alle Endpunkte dasselbe Protokoll verwenden, doch eine Standardisierung erleichtert die Verwaltung dieser Netzwerke.
Auch die Standardisierung von Datentypen und Speicherlösungen, wo immer möglich, trägt dazu bei, die Analyse zu optimieren. Wenn im gesamten Netzwerk alles einheitlich ist, lassen sich erforderliche Sicherheitsmaßnahmen und Aktualisierungen leichter anwenden. Außerdem erhalten Sie ein vollständigeres Bild Ihrer IoT-Daten.
Automatisierung kann den Prozess zusätzlich optimieren. Automatisierte Updates, Reporting-Tools, Netzwerkscans und andere Systeme verschaffen Ihnen mehr Zeit für weniger repetitive und wertschöpfendere Aufgaben. Das ist besonders für große, komplexe IoT-Netzwerke wichtig.
5) IoT-Daten konsolidieren und bereinigen
Bei der Erfassung von IoT-Daten ist es wichtig, diese vor der Analyse zu konsolidieren und zu bereinigen. Dieser Schritt wird zwar leicht übersehen, ist aber für effektive Analytics-Programme unverzichtbar.
Daten von schlechter Qualität kosten Unternehmen jährlich 15 Millionen US-Dollar. Die meisten Qualitätsprobleme lassen sich jedoch vermeiden, indem Daten vor der Analyse bereinigt werden. Die Standardisierung von Formaten, das Entfernen redundanter Informationen, die Korrektur unvollständiger Datensätze und ähnliche Maßnahmen stellen sicher, dass Sie nicht auf irreführende Daten reagieren und dadurch Verluste verursachen.
Die Konsolidierung bietet ähnliche Vorteile. Wenn Sie Ihre Daten vor der Analyse an einem Ort zusammenführen, erhalten Sie das gesamte Bild auf einmal. Müssen Sie oder Analytics-Programme nicht verschiedene Teile der Situation zusammensetzen, gewinnen Sie zuverlässigere Erkenntnisse. Eine zentrale Datenspeicherung kann außerdem den Schutz sensibler Informationen erleichtern.
6) IoT- und Analytics-Umgebungen sichern
Nach der Implementierung Ihres IoT-Analytics-Systems müssen Sie es absichern. Cybersicherheit ist zwar für jedes IT-Projekt entscheidend, doch IoT-Umgebungen sind bekanntermaßen besonders gefährdet. Allein im ersten Halbjahr 2021 gab es 1,5 Milliarden Angriffe auf IoT-Geräte – sie verdienen daher besondere Aufmerksamkeit.
Zu den wichtigsten Maßnahmen gehört die Segmentierung von Netzwerken, um IoT-Geräte von sensibleren Systemen und Daten zu trennen. Auch die Verschlüsselung des gesamten IoT-Datenverkehrs und die Änderung von Standardpasswörtern sind entscheidend, da die Standardeinstellungen vieler Geräte keine starke Sicherheit gewährleisten.
Bei der Absicherung von IoT-Analytics-Umgebungen geht es auch um IoT-Sicherheit. Sie müssen zudem alle anderen Endpunkte, Datenbanken und Cloud-Plattformen schützen, die Sie zum Speichern oder Analysieren der Daten verwenden. Die Implementierung einer Zero-Trust-Architektur und der Einsatz automatisierter Überwachungstools können erforderlich sein.
7) Prozesse und Ergebnisse überprüfen
Denken Sie abschließend daran, dass IoT-Analytics ein fortlaufender Prozess und kein einmaliges Projekt ist. Legen Sie vor der Nutzung dieser Systeme Zielwerte anhand von KPIs fest, die direkt mit den in Schritt eins formulierten Zielen verknüpft sind. Erfassen Sie anschließend nach einer gewissen Nutzungsdauer die Ergebnisse und vergleichen Sie sie mit diesen Referenzwerten.
IoT-Analytics kann komplex sein, daher müssen Sie Ihr System möglicherweise anpassen, bevor es optimale Ergebnisse liefert. Angesichts dieser Unwägbarkeit ist es außerdem wichtig, klein anzufangen, bevor Sie diese Analytics-Workflows auf größere, geschäftskritischere Abläufe ausweiten.
Noch heute ein IoT-Analytics-Programm implementieren
IoT-Analytics ist der nächste Schritt für Unternehmen, die moderne Technologie optimal nutzen möchten. Wenn Sie diese Schritte befolgen und solche Projekte sorgfältig angehen, können Sie beeindruckende Renditen erzielen.
Das IoT wird von hier an weiter wachsen und noch mehr Möglichkeiten für die Analyse der von ihm erfassten Daten schaffen. Der Zugriff auf diese Erkenntnisse und die Umsetzung entsprechender Maßnahmen werden entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben, da immer mehr Unternehmen diese Technologie einsetzen. Überlegen Sie daher schon heute, wie Ihr Unternehmen von dieser Technologie profitieren kann.
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