Maximierung des Wertes von IoT-Daten

Nick Sacke von Comms365

Viele Technologiekommentatoren haben von Daten als dem „neuen Öl“ gesprochen. Nach den Folgen der aktuellen Epidemie könnten Daten auch als Versorgungsunternehmen angesehen werden – wie Strom, Wasser und Breitband; eine lebenswichtige Ressource für die Gestaltung, Unterstützung, Sicherung und Optimierung allen Lebens.

Durch das schnelle Wachstum von Internet of Things (IoT)-Implementierungen erfassen Unternehmen mehr Daten als je zuvor. Aber es gibt noch eine Reihe von Fragen rund um die Verwendung von Daten, die Klarheit brauchen. Welchen Wert haben die Daten? Wie kann es verfügbar gemacht und effektiv genutzt werden, um allen Beteiligten – Räten, Bürgern und Unternehmen – zu helfen? Wie kann es, wenn überhaupt, monetarisiert werden?

Angesichts der DSGVO und der Post-COVID-19-Landschaft ist dies ein hochaktuelles Gebiet. Da die Bereitstellung von IoT-Sensoren in Smart Cities, Versorgungsunternehmen, Krankenhäusern, Schulen, Landwirtschaft, Verkehrsnetzen und vielen anderen Orten ausgeweitet wird, erklärt Nick Sacke, Head of IoT and Products bei Comms365, dass die Beteiligten vollständig verstehen müssen, wie diese neuen Datenquellen integriert werden können in bestehende Datenplattformen integrieren und den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen.

Mining der Data Lakes

Der Einsatz von IoT fügt zusätzliche Datenströme von neuen Geräten, Umgebungen und Prozessen hinzu, mit denen Unternehmen bisher keine Verbindung herstellen oder erkunden konnten. Diese Daten können in der Proof-of-Concept-Phase als eigenständige Ressource behandelt werden, aber das Endziel besteht darin, sie mit anderen Daten zu kombinieren, um „Data Lakes“ zu erstellen, die analysiert und genutzt werden können. Doch während viele Organisationen und Einrichtungen wie lokale Behörden diese Daten in hohem Tempo sammeln, müssen sie diese Daten noch effektiv auswerten, sie untersuchen, um neue Informationen zu generieren und ihren wahren Wert zu maximieren.

Da immer mehr IoT-Projekte bereitgestellt und ausgereift sind, werden riesige Mengen an Datenpunkten, möglicherweise in Milliardenhöhe, zu bestehenden Repositorys hinzugefügt. Daten werden in erheblichem Maße gesammelt und diese Daten werden für Organisationen und Bürger wertvoll und nützlich sein. Einige Daten können so konzipiert sein, dass sie gesammelt und aktiv an Dritte weitergegeben werden, um die Entscheidungsfindung für Gemeinschaften zu unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist die Smart-City-Infrastruktur – Stadtplaner, Bauunternehmen, Versorgungsunternehmen, öffentliche Ermittlungen, Dienstleister u. a. möchten Zugriff auf bestimmte Daten zum Planen, Bauen oder zur Verbesserung von Serviceangeboten.

Auf der anderen Seite kann es bei der Einführung des IoT zu Konflikten bei der gemeinsamen Datenfreigabe kommen. Beispielsweise kann es eine zunehmende Anzahl von Datenpunkten geben, die Klima und Umweltverschmutzung messen, aber dies könnte Daten über den steigenden CO2-Wert einer Stadt liefern, was dazu führt, dass die Stadt einer Überprüfung unterzogen und mit Geldstrafen belegt wird. Die Messung der Luftqualität hat jetzt höchste Priorität, da der Zusammenhang zwischen der Belastung durch Schadstoffe und der Anfälligkeit für die Auswirkungen der neuen „Megaviren“ hergestellt wurde. Die Abwägung von Dateneinblick gegenüber den potenziellen gesellschaftlichen und kommerziellen Auswirkungen könnte zu einem komplexen Thema werden.

Zuerst müssen die Daten jedoch so analysiert und strukturiert werden, dass sie verwendet werden können. Daher muss ein System vorhanden sein, wer die Berechtigung zur Verwendung dieser Daten hat. Sind die Daten kostenlos oder auf kommerzieller Basis verfügbar? Oder sind die Daten vertraulich und ausschließlich für den internen Gebrauch bestimmt? Die jüngsten Entwicklungen mit der Öffnung von Track-and-Trace-Daten während der Covid-19-Epidemie haben die Bedenken der DSGVO außer Kraft gesetzt – wird dies zur normalen Praxis werden, um die Gesundheit unserer Stadtbevölkerung zu gewährleisten?

Im öffentlichen Sektor wird viel über die Verwendung von Daten, die Einstellung von Data Scientists oder die Verwendung von Ressourcen von Drittanbietern und die Zusammenstellung der Tools für ein effektives Data Mining aufgeklärt – das richtige Know-how an Bord zu holen ist entscheidend. Es ist auch wichtig, die richtigen Fragen zu stellen und die Abfragen für die Datensätze zu definieren.

Es bringt wenig, immer mehr Daten zu sammeln, wenn Sie nicht die richtigen Fragen stellen, um die meisten Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Zu den Vorteilen der Nutzung einer IoT-Plattform zur Datenverarbeitung gehören leistungsstarke Analysen und Visualisierungen, die Trendanalysen und sogar einen Return on Investment (ROI) liefern. Diese Tools und Visualisierungen können an einzelne Abteilungen und Interessengruppen angepasst und personalisiert werden.

Datenflüsse sichern

Wenn es um die Implementierung einer Netzwerkinfrastruktur für IoT geht, hat Sicherheit Priorität. Für viele IoT-Implementierungen muss eine Kombination aus öffentlichen und privaten Datenquellen verwendet werden, aber wie werden die Datenflüsse sicher verwaltet? Einige der Daten beziehen sich auf geschäftskritische Infrastruktur und Betrieb (wie Verkehrsströme, Energie- und Wasserinfrastruktur).

Öffentliche oder „offene“ Daten, die von der Zentralregierung, lokalen Behörden und öffentlichen Stellen veröffentlicht werden, umfassen Umwelt (Wetter, Überschwemmungen, Luftqualität), Verkehr (Flughäfen, Straßen, Elektrofahrzeuge, Parkplätze, Busse), Städte (Wohnungen, Stadtplanung) , Freizeit, Abfall und Energie), Bildung, Gesundheit (Krankenhäuser, medizinische Leistung) und andere.

Hier ist Middleware erforderlich, die das Datennetzwerk effektiv segmentieren und den entsprechenden Datenverkehr priorisieren kann, sodass Daten korrekt und effizient an die richtigen Repositorys und Analyse-Engines weitergeleitet werden können. Je mehr Daten gesammelt werden, desto größer wird die Herausforderung. Erforderlich ist eine umfassende Datenstrategie, die nicht nur die Vielfalt der Datenquellen umfasst, sondern auch die Wege und Erhebungsmethoden, mit denen die Daten eingebracht werden.

Kulturelle Anliegen ansprechen

Die Kultur ist nach wie vor ein bedeutendes Hindernis für die Einführung, wenn es um IoT-Bereitstellungen geht. Die Vorstellung einer 24/7-Überwachung oder der Zugriff von Unternehmen auf unsere personenbezogenen Daten macht die Menschen nervös. Dies liegt in erster Linie an den unbekannten Fakten darüber, was mit diesen Daten passiert und der Frage, wem sie letztendlich gehören? Ohne Einsicht in diese und die positive Nutzung von Daten ist die automatische Reaktion auf die Datenerfassung und -nutzung eine erste Skepsis.

Die gute Nachricht ist, dass IoT-Daten in einem anonymisierten, sicheren Format gesammelt und bereitgestellt werden. Diese Daten werden im Rahmen eines nachverfolgten Prozesses entschlüsselt, zusammengestellt, analysiert und mit anderen Datensätzen integriert. Der Datenverbund wird in erster Linie verwendet, um ein Gesamtbild zu liefern und Trends und Veränderungen im Vergleich zu personenbezogenen Daten, die von einer E-Commerce-Site gesammelt werden, zu verfolgen. Privacy by Design ist eine integrierte Funktion einer IoT-Systemlösung, die Datenschutzbedenken mindert.

Da das IoT weiterhin zu einem Teil unseres täglichen Lebens wird, werden wir wahrscheinlich eine Weiterentwicklung dieses Setups erleben, vielleicht sogar auf einer granularen Ebene, bei der die Erlaubnis erteilt wird, bestimmte Daten für bestimmte Zwecke zu verwenden. Bildung ist daher entscheidend, um kulturelle Bedenken zu überwinden und die Vorteile der IoT-Datennutzung zu kommunizieren. In intelligenten Gebäuden beispielsweise, wie sich das IoT positiv auf Elemente wie den Energieverbrauch auswirken kann, nicht nur im Hinblick auf die Senkung der Rechnungen, sondern auch auf die Reduzierung der Auswirkungen auf die Umwelt und viele weitere Folgevorteile. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung von Luftqualitätsdaten, um personalisierte Ansichten und Routenplanungen in Schule und Beruf zu ermöglichen.

Derzeit mangelt es an einem gesetzlichen Rahmen für die gemeinsame Nutzung von Daten, und die Branche schreit danach. Inzwischen ist die DSGVO der einzige universelle Mechanismus rund um den Datenaustausch und die Datenverarbeitung, erfordert jedoch eine Erweiterung und Lokalisierung. Wir befinden uns jetzt in der Early-Adopter-Phase des Datenaustauschs, in der Unternehmen Best Practices und Beratungsleistungen widerspiegeln möchten, indem sie das replizieren, was andere in Bezug auf Data Mining und Management tun, um die besten Strategien zu identifizieren, aber auch neue Methoden ausprobieren und Innovationen, um die Auswirkungen zu sehen.

Die Entwicklung rund um die Nutzung von IoT-Daten entwickelt sich kontinuierlich weiter, kann aber auch für Unternehmen eine Herausforderung darstellen, die wachsende Datenmengen aus Initiativen und Projekten ansammeln. Die Kombination von IoT-Daten mit anderen Quellen, das Mining und ihre Bereitstellung auf immer flexiblere und maßgeschneiderte Weise für eine Vielzahl von Interessengruppen ist eine komplexe Aufgabe, die Fachwissen und Teamwork erfordert.

Organisationen, die das neue Datendienstprogramm effektiv nutzen möchten, sollten versuchen, ein Ökosystem aus sich ergänzenden Experten und Anbietern zu schaffen, die in der Lage sind, die Datensammlung, -gewinnung und -verteilung durch die Komplexität zu führen und alle notwendigen Hürden zu überwinden, einschließlich Infrastruktur, Sicherheit und kultureller Barrieren . Der potenzielle Gewinn, der in der Nutzung von Daten steckt, ist groß – ein besseres, sichereres und effizienteres Leben für alle.

Der Autor ist Nick Sacke, Head of IoT and Products bei Comms365.