Um im Internet der Dinge erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen die Komplexität vernetzter Geräte abstrahieren und gleichzeitig messen, weiterentwickeln und optimieren, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Application Intelligence ist längst zum entscheidenden Erfolgsfaktor geworden.
Das Internet der Dinge ist in Unternehmen angekommen – so das Ergebnis des IoT Barometer Reports 2017/18 von Vodafone. 29 Prozent der Unternehmen setzen demnach bereits IoT-Technologie ein. Außerdem hat sich die Zahl der Firmen, die über mehr als 50.000 vernetzte Geräte verfügen, in den vergangenen zwölf Monaten verdoppelt. Ein rasantes Wachstum, das auch die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Denn während einerseits die Anwendungen und die dahinterstehenden Systeme immer komplexer werden, beharren andererseits die Anwender auf einer möglichst einfachen Bedienung und hohen Nutzerfreundlichkeit. Je stärker vernetzte Technologien unser Leben prägen, desto wichtiger werden außerdem Performance und Zuverlässigkeit. Die Software, die unsere Fahrzeuge durch den Verkehr lenkt, unsere Versorgung mit Energie und Wasser sicherstellt, die Fließbänder in der Produktionshalle am Laufen hält oder die Raumtemperatur in unserem vernetzten Zuhause reguliert, muss reibungslos funktionieren.
Herkömmliche Analysen reichen nicht aus
Schon bald werden wir also von einem nahezu unsichtbaren Netzwerk aus Sensoren und Geräten umgeben sein, die auf weitläufigen Backend-Systemen, Software und APIs aufbauen. Die in vielen Unternehmen verbreiteten Analytics-Lösungen sind zu kleinformatig, um diese Komplexität und die dadurch bedingten vielfältigen Zusammenhänge zwischen Application Performance und Geschäftserfolg zufriedenstellend zu erfassen. Sie messen immer nur eine Dimension: Business Analytics etwa liefert Kennzahlen zu Umsatz, Neukundenwachstum und Kundenfluktuation – für technische Ursachen der betriebswirtschaftlichen Performance sind entsprechende Lösungen jedoch blind. Auch Marketing-Analytics-Lösungen decken vor allem die Symptome auf, liefern aber keine Erklärungen, weshalb sich Metriken wie die Konversions- oder die Absprungrate akut oder strukturell verändern. Wenn ein Marketing-Tool etwa anzeigt, dass in einem Onlineshop plötzlich mehr Käufe abgebrochen werden als bislang üblich, dann herrscht über die Ursachen zumeist Rätselraten.
Im IoT liegen diese oft auf der Anwendungsebene. Ein einzelnes überlastetes Gerät, ein fehlerhafter API-Call oder sogar eine einzelne Code-Zeile können Performance-Probleme und ein damit verbundenes Absinken der Konversionsrate, des Umsatzes oder anderer entscheidender Kennzahlen bedingen. Unternehmen benötigen deshalb eine Application-Intelligence-Lösung, die zwei Voraussetzungen erfüllt: Erstens muss sie in der Lage sein, die wachsende Komplexität des IoT zu handhaben. Unzählige Geräte und Anwendungen, aber auch Datenformate, Protokolle oder APIs dürfen die Technologie nicht überfordern. Sie sollte einen detaillierten Blick bis in einzelne Geräte hinein ermöglichen, um die Fehlerbehebung zu erleichtern. Je schneller sie die Ursachen identifizieren hilft, desto unwahrscheinlicher aber auch, dass es bei Problemen zur üblichen Kaskade
gegenseitiger Schuldzuweisungen zwischen den beteiligten Drittanbietern kommt. Zweitens muss sie die Zusammenhänge zwischen Application Performance und Geschäftserfolg transparent machen – und so aufbereiten, dass unterschiedlichen Nutzergruppen jeweils die für sie relevanten Informationen zur Verfügung stehen. Während sich ein IT-Verantwortlicher etwa für die Uptime von Geräten, Versionsstatus und andere technische Details interessiert, sind für einen Unternehmensentscheider vor allem harte wirtschaftliche Fakten von Bedeutung.
Den Endnutzer im Blick
Eine leistungsstarke Application-Intelligence-Lösung ist eine entscheidende Voraussetzung, um im Internet der Dinge erfolgreich zu sein. Darüber hinaus ist jedoch auch ein neuer strategischer Fokus notwendig. Viel zu viele Unternehmen lassen aktuell noch außer Acht, was eigentlich im Mittelpunkt ihrer IoT-Initiativen stehen sollte: die Nutzererfahrung. Wenn ein Entscheider auf Unternehmensseite an das Internet der Dinge denkt, dann denkt er an die gerade geschilderte Komplexität. Der Endnutzer hingegen sieht nur das vernetzte Thermostat in seinem Haus, den Fitnesstracker an seinem Arm oder das Web-Interface, über das er vom Schreibtisch aus Daten abrufen kann, die tausende in der Produktionshalle seines Arbeitsgebers verteilte Sensoren unablässig sammeln. Die komplexe Technologie dahinter ist für den Anwender unsichtbar – und das sollte sie auch sein. Denn je tiefer das IoT in unseren Alltag eindringt und je stärker es unser Leben prägt, desto inakzeptabler sind Unzuverlässigkeit, Performance-Probleme oder mangelnde Intuitivität. Alle Investitionen in IoT-Technologien sind deshalb umsonst, wenn das letztliche Produkt die diesbezüglichen Erwartungen der Nutzer nicht erfüllen kann.
