Gamechanger Internet of Things und die Datenintegration

Der Mobile World Congress – so eine große IT-Zeitschrift – hat es zu Tage gefördert: Das “Internet of Things” ist da. Und tatsächlich gab es auf dem MWC zahlreiche Belege dafür, dass dem wirklich so ist. Auch auf der CeBIT ist das IoT ein Dauerbrenner, sei es in Kontext mit dem Leitthema d!conomy oder in zahlreichen Vorträgen von Herstellern, Medien und Organisationen. Und genauso wird es auf der Hannover Messe sein.

Aber seien wir mal ehrlich: Im Privatleben ist das IoT doch schon seit geraumer Zeit allgegenwärtig. Mit vernetzten Heizkörper-Thermostaten, Connected Cars oder der über Bluetooth mit dem Handy verbundenen Zahnbürste. Und in den Fabriken und Produktionsstätten sind Maschinen schon seit Jahren vernetzt und produzieren Megabytes an Daten. Diese werden unter anderem für das Monitoring verwendet und verschwinden in manchen Fällen genauso schnell wieder, wie sie entstanden sind.

Warum also jetzt? Was konkret hat sich verändert? Mit der technischen “Verarbeitbarkeit” von Big Data und günstigem on-premise oder Cloud Storage können wir Daten aus Maschinen, Flugzeugen und den unterschiedlichsten Geräten heute erstmals nicht nur erzeugen, sondern auch einfach und flexibel speichern und sie für neue und mehrwertschaffende Anwendungen (weiter)verwenden.

Damit kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass eine Flugzeugturbine ausfällt, anhand der gesammelten Sensordaten mit Ausfallmustern verglichen werden. Piloten sehen im Idealfall dann kein Warnlicht im Cockpit mehr, sondern erhalten weit vorher eine Angabe zur prozentualen Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls, und können so frühzeitig die Wartung veranlassen.

Die Herausforderung beim IoT liegt aber nicht primär im Speichern, sondern im Management von Daten, deren Analyse und Integration. Das IoT setzt voraus, dass all diese Themen  neu angegangen werden. Denn wenn die Daten beispielsweise von Maschinensensoren nicht zu einem persistenten Speicher zur Analyse übertragen werden können, funktioniert das ganze Szenario nicht. Deshalb müssen Unternehmen, die ernsthaft IoT-basierte Systeme einführen wollen, zwei Dinge tun: Zum einen brauchen sie eine Strategie, wie sie Daten aus Geräten, sei es ein Roboterarm oder ein Audi A8, extrahieren wollen. Zum anderen benötigen sie eine Strategie, wie sie all die ungleichen Daten, die in Megadatenmengen pro Sekunde generiert werden, dahin bekommen, wo sie in Echtzeit genutzt werden können sollen.

Allerdings funktionieren die meisten Maschinen und Geräte nicht wie IT-Systeme. In Datenintegrationsprojekten ist das A und O daher, die Daten so nutzen zu können, wie sie von diesen Geräten produziert werden und nicht anders herum. Technologien für das Datenmanagement und deren -Integration müssen entsprechend anpassbar sein. Sie müssen in der Lage sein, gestreamte und unstrukturierte Daten in eine Datenbank oder einen Data Lake zu überführen und zwar auch dann wenn, die Daten im laufenden Betrieb vom Gerät übertragen werden. Für Anbieter wie uns ist das eine riesige Chance, da wir die speziellen Anforderungen des IoT an die Daten als auch die Technologie zur Verfügung stellen, die die Anwender nutzen können, um IoT-basierte Systeme zu entwickeln. Aber die größten Gewinner werden Unternehmen sein, die lernen wie man IoT für Dienstleistungen <<for their customers>> nutzen kann, die so vorher nicht möglich gewesen wären.