IoT-Daten in Business Value verwandeln: Ein praktischer Leitfaden

Adam Mayer, Senior Manager bei Qlik, reflektiert über die sich entwickelnde Diskussion um das Internet of Everything (IoE) und seine Wurzeln im Internet of Things (IoT).

Wenn neue Technologie ankommt, ist der Instinkt „mehr, mehr, mehr“. Doch Sensoren an jedes Licht, jede Tür oder Toilette zu hängen, ohne klare Strategie, führt zu Data Overload ohne echten ROI. Dies spiegelt die frühen Big-Data-Tage wider, wo Volumen nicht automatisch Insight gleichsetzte. Der Schlüssel zum Freisetzen von IoTs Wert liegt darin, wie diese Daten exploriert, visualisiert und in umsetzbare Entscheidungen verwandelt werden.

Das Breathe London Project, betrieben von C40 Cities in Partnerschaft mit der Greater London Authority, illustriert dieses Prinzip. Ein Netzwerk von 100 Sensor-Pods an Laternen und Gebäuden, gekoppelt mit mobilen Sensoren an Google Street View Cars, erfasste Luftqualitätsdaten quer durch London in Echtzeit. Während der Datensatz überzeugend ist, entsteht der wahre Nutzen, wenn Policymaker ihn nutzen, um Verschmutzungs-Hotspots zu targeten.

Barrieren bei der Analyse von IoT-Daten

Die Integration von IoT-Daten ist für viele Organisationen herausfordernd. Qliks Research mit IDC zeigt, dass 37 % der Unternehmen Schwierigkeiten nennen, disparate Daten in Standard-Analytics-Formate zu konvertieren, als großes Hindernis. Die IoT-Schicht verstärkt dieses Problem durch Proliferation von Quellen, oft in unstrukturierten Formaten, die Transformation vor Analyse erfordern.

Zweitens können die schiere Menge und Velocity der Sensor-Outputs traditionelle Pipelines überwältigen. Kontinuierliche Messwerte generieren Daten in einer Rate, die die Kapazität vieler Visualisierungstools übersteigt, sodass Insights erst mit Verzögerung ankommen. Wenn der Lag zwischen Datengenerierung und Entscheidungsfindung signifikant ist, verpassen Organisationen Chancen für Echtzeit-Intervention.

Schritt halten mit Daten-Velocity

Um IoT effektiv zu nutzen, brauchen Unternehmen eine Data Supply Chain, die Information schnell ingested und transformiert. Klassische Extract, Transform, Load (ETL)-Ansätze sind zu langsam und arbeitsintensiv, besonders da 31 % der globalen Organisationen Schwierigkeiten haben, qualifiziertes Personal für Datenverarbeitung zu finden.

Change Data Capture (CDC) bietet eine praktische Alternative. Durch kontinuierliches Replizieren inkrementeller Updates liefert CDC Daten an Warehouses oder Lakes in Near-Real-Time, steigert Durchsatz ohne umfangreiches Coding. Diese Fähigkeit ermöglicht downstream Analytics-Plattformen, up-to-date Informationen zu visualisieren und actionable Insights zu surfacen.

Zudem wird die nächste Generation von Business-Intelligence-Tools proaktive Alerts und kognitive Engines einbetten – Active Intelligence genannt – um Nutzer nicht nur über aufkommende Trends zu informieren, sondern konkrete Aktionen zu empfehlen und Entscheidungszyklen zu beschleunigen.

Eine Data Pipeline, die IoTs Versprechen hält

Unternehmen müssen der Falle entgehen, Rohdaten um ihrer selbst willen zu jagen. Erfolgreiche IoT-Implementierungen hingen an einer Pipeline, die Transformation und Analyse priorisiert und Organisationen erlaubt, in Echtzeit zu lernen, zu handeln und zu reagieren. Wenn das gesamte Daten-Ökosystem – von Ingestion bis Insight – mit der Geschwindigkeit des Business bewegt, kann IoT vom Sensor-Sammelsurium zum strategischen Asset werden, das messbare Outcomes treibt.

Autor: Adam Mayer, Senior Manager bei Qlik.