Big-Data-Analyse Der Wert des Internet of Things liegt in den Daten

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Wenn in der Embedded-Branche über die neue vernetzte Welt diskutiert wird, taucht unweigerlich die Frage auf: „Was soll das eigentlich mit diesem ‚Internet der Dinge’? Worin liegt der Hype darum begründet?“

Die Antwort ist wohl auch eine Frage der Perspektive: Betrachtet man das Thema aus einem konventionellen M2M-Blickwinkel oder der Internet-of-Things (IoT)-Perspektive?

Aus dem konventionellen M2M-Blickwinkel betrachtet, scheint sich zum heutigen Stand nicht viel verändert zu haben: Wir nutzen dieselbe Technologie, und alle Geräte einer IoT-Lösung bestehen aus Bausteinen wie einem Sensor, einem Antrieb und einer Kommunikationseinheit in Verbindung mit einem Mikrocontroller. Oberflächlich betrachtet also erst einmal nichts Neues.

Aber aus der anderen Perspektive betrachtet, hat das Internet der Dinge das Potenzial, eine Revolution zu werden und unser tägliches Leben wie auch unsere Wirtschaft ebenso grundlegend zu beeinflussen wie einst das Internet. Es könnte das weltweite Wachstum auf viele Jahre hinweg antreiben. Ganz entscheidend ist es jedoch, wie wir die gewonnenen Daten auf sinnvolle und intelligente Weise nutzen. Dabei geht es nicht nur um Daten, die von Sensoren in zukünftigen IoT-Lösungen erfasst werden, sondern auch um Daten, die an anderer Stelle erzeugt werden, wie zum Beispiel in den sozialen Medien.

Konventionelles Maschine-zu-Maschine-Modell vs. IoT

In einer konventionellen M2M-Konstellation messen Geräte die physische Umgebung und kommunizieren entweder mit anderen Geräten, die Teil derselben Anwendung sind, oder mit einem zentralen Server. Alle Anwendungen werden wie Silos gemanagt, das heißt es gibt keinen direkten Weg, die erzeugten Daten direkt im Internet oder mit Dritten zu teilen. Viele dieser Anwendungen nutzen proprietäre Methoden für die Kommunikation, das Gerätemanagement und die Datenspeicherung.

Im IoT-Ansatz werden die ermittelten Informationen jedoch vernetzt und über das Internet zugänglich gemacht. Die Vision ist es, Dinge und Objekte aus der echten Welt zu vernetzen, miteinander kommunizieren und interagieren zu lassen, so wie es bereits Menschen über das Internet tun.

Sobald die Daten im Internet zur Verfügung stehen, können sie mit Informationen aus anderen, zusätzlichen Quellen aggregiert werden, wie GPS-Daten, Wetterdaten und zum Beispiel auch persönlichen Infos aus den sozialen Medien. Das ermöglicht es, sie mit zugriffsberechtigten Dritten zu teilen, die spezielle Daten für ihre spezielle Anwendung benötigen.

Stressmonitoring als Anwendungsbeispiel

Ein Beispiel, das die verschiedenen Ansätze für eine Lösung desselben Problems verdeutlicht, ist das Individuelle Stressmonitoring. Studien haben gezeigt, dass 50 % aller Gesundheitsrisiken von Arbeitnehmern mit Stress zusammenhängen. Stress lässt sich mit Hilfe von Sensoren messen, etwa durch Erfassen der Herzfrequenz oder der galvanischen Hautreaktion. Messgeräte, die diese Aufgaben umsetzen, sind bereits verfügbar, etwa in Form von Armbändern, die Messungen durchführen und über einen integrierten Bewegungssensor Daten zur Bewegung der Person liefern.

In der konventionellen „M2M-Silo-Welt“ würde die Lösung Sensordaten vom Armband empfangen und diese Daten an einen zentralen Server zur Analyse weiterleiten. Dieser Server könnte zwar viel mit den Daten tun, aber hat nicht genug Informationen darüber, was den Stress bei der betreffenden Person eigentlich ausgelöst hat.

In einer IoT-Welt wären mehr Daten verfügbar, mit tiefergehenden und umfangreicheren Informationen zum Kontext der betreffenden Person. Dabei handelt es sich etwa um das Wetter, Umweltbedingungen wie Helligkeit, Temperatur, Grad der Luftverschmutzung, Lärmpegel oder Arbeitsumstände, beispielsweise Arbeitsweg, Arbeitszeiten, Zahl unbeantworteter E-Mails, Freizeitaktivitäten und besondere gesellschaftliche Ereignisse. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, um so mehr kann analysiert und in Beziehung gesetzt werden, um Muster und Abhängigkeiten zu erkennen.

Offene Fragen und Herausforderungen

Die eingesetzten Technologien in M2M und IoT können also durchaus identisch sein – zumindest hinsichtlich der in der eingesetzten Geräte. Die Art, wie mit den Daten umgegangen wird, ist aber sowohl in technischer und wirtschaftlicher Hinsicht eine Andere. Deshalb ist es nötig, neue Geschäftsmodelle unter Einbeziehung der Daten zu entwickeln. Bei M2M werden die Daten ausschließlich von deren Verursacher genutzt. In der IoT-Welt könnten diese Daten geteilt werden und für verschiedene Zwecke wiederverwendet werden. Hier liegen die Vorteile, aber auch Herausforderungen wie etwa:

Wie können die Daten sicher geteilt und eine hohe Integrität gewährleistet werden? Sensible Daten, wie beispielsweise Patienteninformationen, müssen mit höchster Sorgfalt behandelt werden. Es sind Mechanismen notwendig, die sicher stellen können, dass diese Daten während ihrer gesamten Laufzeit niemals beschädigt werden. Zugleich darf auch die Integrität der Person, die im Besitz dieser Daten ist, zu keiner Zeit gefährdet sein.

Wie können Anreize für das Teilen von Daten geschaffen werden? Dazu ist die Entstehung von Datenplattformen nötig, auf denen Unternehmen und Endverbraucher Daten auf einfache Weise handeln können.

Wie kann diese extrem große Datenmenge intelligent verarbeitet werden? Es wird eine noch nie dagewesene Datenmenge erzeugt werden. Die Herausforderung wird sein, diese effizient und intelligent zu ermitteln, validieren, speichern und analysieren.

An Lösungen zu diesen Herausforderungen wird bereits gearbeitet, etwa im Rahmen von Industrieinitiativen. Beispiele sind:

• Big Data-Initiativen sowie Datenanalytik. Dieses Thema wird bereits seit Jahren hoch gehandelt und alle großen Datenbank-Anbieter und Social Media-Unternehmen konkurrieren um die effizienteste Datenspeicherung und -analyse.

• Information Driven Global Value Chain (I-GVC). Aktuell wird an der Definition einer Wertschöpfungskette gearbeitet, in der Information – und nicht Öl oder Gold – der Rohstoff ist. Eine Umsetzung liegt noch in der Zukunft, ist aber eine wichtige Maßnahme, um Impulse und Anreize für die Produktion relevanter Daten zu schaffen.

• Datensicherheit und -integrität über deren gesamte Lebensdauer. Security ist eines der heißesten Themen im IoT. Wie Daten in einer I-GVC sicher gehandhabt werden, muss immer noch geklärt werden.

Die Industrie hat den Weg in Richtung IoT eingeschlagen. Dieser Weg mag lang und nicht immer ohne Umwege sein. Aber mit all den Möglichkeiten, die sich hier ergeben, bin ich überzeugt, dass es genug gemeinsamen Enthusiasmus und Kraft gibt, das Internet der Dinge zum Erfolg zu führen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Elektronikpraxis. Verantwortlicher Redakteur: Sebastian Gerstl

* Jan Nyrén ist Produktmanager IoT-Technologies bei IAR Systems und bloggt auf www.iarconnect.com.

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