Top IoT Data Analytics Platforms

Ein Großteil der Daten, die durch die mehr als 20 Milliarden Dinge generiert werden, die Gartner prognostiziert, werden die bis zum nächsten Jahr mit dem Internet verbunden sind, werden über IoT-Datenanalyseplattformen geleitet. Um einen Mehrwert aus den Erkenntnissen zu ziehen, die durch verbundene Geräte generiert werden können, wenden sich viele Unternehmen speziell Cloud-basierten Lösungen zu.

Laut Analysten eignet sich Cloud Computing am besten für Speicherung, Skalierung und Geschwindigkeit, wenn es um die großen Workloads und Gigabyte an IoT-Daten geht. Und angesichts der Hunderte von verfügbaren IoT-Plattformen ist es für ein Unternehmen am besten, mit einem Anbieter oder Dienstleister mit Erfahrung in seiner eigenen Branche zusammenzuarbeiten, sagte Christian Renaud, Research Vice President of IoT bei 451 Research.

„Kunden kaufen Ergebnisse; sie wollen eine schnelle Wertschöpfung“, sagte er. „Sie brauchen jemanden, der Ihren Markt und Ihre Branchen versteht.

„Und Sie müssen herausfinden, welche Analysen Sie benötigen und welche Erkenntnisse Sie benötigen.“

Wenn 90 % der Unternehmen laut einer Forrester-Studie erwarten, dass datengesteuerte Erkenntnisse bis Ende dieses Jahres zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal werden, benötigen sie Unterstützung in der Cloud.

Praktische Überlegungen zur Bereitstellung von Konnektivität zu Remote-Standorten sowie ein allgemeiner Verdacht hinsichtlich der Sicherheit, Leistungsfähigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Public-Cloud-Anbietern sind laut Forrester weitgehend verschwunden. Und da weniger Unternehmen im IoT-Bereich in den Aufbau eigener Netzwerke von Rechenzentren investieren, ist die Public Cloud genau das Richtige für Sie.

Während Unternehmen, die sich in der Anfangszeit mit IoT-Projekten beschäftigten, lediglich Überwachungsfunktionen benötigten, besteht heute Bedarf an Analysen, maschinellem Lernen und KI.

„Anbieter müssen Analysen, Einblicke und Maßnahmen tief in ihre Plattformangebote integrieren, um vorausschauende Wartung, durch maschinelles Lernen unterstützte Workload-Optimierung und -Planung und mehr zu unterstützen“, so Forrester Research.

Branchenanalysten empfehlen vor dem Kauf, die IoT-Datenanalyseplattformen zu testen, um zu sehen, wie gut sie mit Ihren Anwendungsfällen umgehen, wie einfach sie für verschiedene IoT- und Geschäftsanwendungen konfiguriert werden können und wie der Zugriff kontrolliert wird.

Die Analysefunktionen sollten mindestens Folgendes beherrschen:

• Beschreibende Analysen für das, was zu einem bestimmten Zeitpunkt passiert.
• Predictive Analytics zur Vermeidung unerwünschter und kostspieliger Ausfallzeiten.
• Vorschreibende Analysen zur Beantwortung von Fragen zum ROI, zu neuen Geschäftsmodellen und Möglichkeiten zur Maximierung von Leistung und Effizienz.

Ein kritischer Aspekt jeder IoT-Plattform im Allgemeinen ist ihre Fähigkeit, die generierten Datenmengen zu verwalten und Benutzern die Möglichkeit zu bieten, umsetzbare Ergebnisse zu integrieren, so 451 Research.

„Dazu gehört nicht nur das Arbeiten mit den von den Geräten im IoT-Netzwerk generierten Daten, sondern auch die Möglichkeit, Datenströme aus anderen Quellen zu integrieren, um Kontext und Bedeutung für reichere Ergebnisse zu schaffen“, heißt es in der Auswahlhilfe für IoT-Plattformen von 451. „Zu oft werden IoT-Daten isoliert betrachtet. Obwohl es einen intrinsischen Wert hat, ist es für ein Unternehmen viel leistungsfähiger, wenn es mit Daten aus dem Rest des Unternehmens vermischt wird.“

Die IoT-Datenanalyseplattform sollte strukturierte, unstrukturierte und Zeitreihendaten automatisch aufnehmen; verarbeiten; treffen Sie intelligente Entscheidungen in Echtzeit; und dann die Entscheidungen automatisieren, sagten Branchenanalysten. Einige Plattformen bieten eine Mischung aus vorgefertigten Tools, die es ihren Kunden ermöglichen, ihre eigenen geschäftsspezifischen Analysen zu erstellen und auch Standardlösungen zu unterstützen.

Die Preise unterscheiden sich je nach Anbieter, wobei sich viele von Festpreisen zu gemessenen oder ergebnisbasierten Modellen mit Pay-per-Use verlagern. Gartner sieht neue Bereitstellungsmodelle, die von der Systemintegration zu Insights as a Service übergehen. Die Gartner-Forschung schätzt außerdem, dass bis 2022 über die Hälfte der Daten- und Analysedienste von Maschinen statt von Menschen erbracht werden.

Um den Lesern die Wahl zwischen IoT-Datenanalyseplattformen zu erleichtern, haben wir eine Liste der Top-Produkte in diesem Bereich zusammengestellt. Unsere Liste konzentriert sich auf Anbieterangebote im Zusammenhang mit Cloud-basierter IoT-Datenanalyse und nicht auf Anbieter von IoT-Datenanalysen im Allgemeinen. Um in die Liste aufgenommen zu werden, verfügten die Anbieter über dedizierte IoT-Tools und zumindest eine gewisse Unterstützung für industrielle IoT-Analyseanwendungen, die einen erheblichen Teil der gesamten IoT-Anwendungen darstellen. Diejenigen, die insgesamt über starke Analysefähigkeiten verfügten, sich jedoch weniger auf den Industriemarkt konzentrierten, kamen nicht in die Liste. Wir haben auch hohe Rankings von Analysten berücksichtigt, die sich auf IoT-Branchen spezialisiert haben.

Die unten aufgeführten Top-IoT-Datenanalysetools weisen die meisten, wenn nicht sogar alle der folgenden Schlüsselmerkmale auf:

• Die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, die von IoT-Geräten und SCADA-Systemen generiert werden.
• Die Fähigkeit, nicht nur das Volumen, sondern auch die Vielfalt der Daten und mit höherer Geschwindigkeit zu handhaben.
• Edge- und lokale Verarbeitungsfunktionen.
• Sicherheitsprotokolle, die überprüfen, woher Daten fließen, insbesondere wenn sie Edge-fähig sind.
• KI und maschinelles Lernen über APIs.
• Geräteverwaltung.

Hier ist die Liste der Top 11 (wir wollten 10, aber es gab ein Unentschieden) Cloud-basierte Datenanalyseplattformen, die alphabetisch präsentiert werden (erfordert Registrierung):