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Embedded Analytics im Internet of Things (IoT) Die Verschmelzung von Big Data Analytics mit der IT

| Autor / Redakteur: Oliver Schonschek / Nico Litzel

Von „Embedded-Big-Data-Analysen“ spricht man zum einen, wenn sich Big Data Analytics direkt in bestehende Anwendungen einbetten lässt. Doch auch im Internet of Things (IoT) spielt Embedded Analytics eine tragende Rolle.

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(Bild: © garrifrotto – Fotolia.com )

Die Verheißungen der Big-Data-Analysen sind gut bekannt: Zu den großen Vorteilen von Big Data Analytics gehört es, dass große Datenmengen in kurzer Zeit gezielt ausgewertet werden können, um so geschäftsrelevante Entscheidungen zu unterstützen. Die datenbasierten Entscheidungsgrundlagen sind in nahezu Echtzeit verfügbar.

Doch manche Kritiker sagen, dass sich die Unternehmen so sehr mit Big Data Analytics befassen, dass die Entscheidungen eher nicht nach kurzer Zeit gefällt werden können. Das läge alleine schon daran, dass die Big-Data-Analysen getrennt von den Fachanwendungen erfolgen. Die Entscheidungen und Folgeaktionen müssen aber über die Fachanwendungen abgebildet und initiiert werden. Die Forderung, dass Big Data Analytics möglichst nahe an den Datenquellen und den Entscheidungsstellen erfolgen sollte, erscheint deshalb gut nachvollziehbar.

Automatisierung: Embedded Analytics verkürzt die Wege

Nicht nur geschäftliche Entscheidungen werden durch Big Data Analytics unterstützt, auch die automatisierten Reaktionen im Internet of Things (IoT). Auf Basis von Sensorwerten reagieren IoT-Systeme auf die aktuelle Umgebung und leiten automatisch bestimmte Aktionen ein. Damit dies schnell erfolgt, sollten die Analytics-Funktionen nahe an den IoT-Geräten genutzt werden können, als Edge Analytics direkt bei den IoT-Geräten oder als Embedded Analytics, wobei die Analysen (zumindest teilweise) innerhalb der IoT-Systeme erfolgen. Beispiele sind Cisco ParStream, PointGrab CogniPoint oder das Projekt Quarks.

Genau wie IoT Analytics wird auch Industrial Analytics immer wichtiger. Ein Beispiel liefert die BearingPoint-Umfrage „Big Data & Analytics in der Automobilindustrie“. Das Thema Big Data & Analytics ist demnach in der Automobilindustrie immer stärker im Kommen und wird von der Mehrheit der Unternehmen bereits als zunehmend relevant eingestuft. Diese Umfrage zeigt aber genau wie die Studie „Industrial Analytics 2016/2017“ der Digital Analytics Association e. V., dass Know-how und Fachleute fehlen, um Big Data Analytics voranzubringen, ein Grund mehr, die Analyse-Funktionen in bereits bekannte Applikationen und in die Geräte selbst einzubetten.

Embedded Analytics: Von Gerät und Maschine bis zur Applikation

Der Trend, dass Big Data Analytics nicht mehr als separate Anwendung oder als getrenntes Verfahren betrachtet wird, muss sich nach Ansicht von Insider Research durch alle Bereiche ziehen, in denen Big-Data-Analysen durchgeführt werden. Man kann sagen, dass Big Data Analytics mit den IT-Systemen zunehmend verschmelzen muss. Embedded Analytics wird dann zunehmend zum Standard. Das gilt für Geräte (Embedded IoT Analytics), auf denen Teile der Analysen stattfinden, das gilt auch für Applikationen, denen die Analyse-Funktionen integriert werden (Embedded Application Analytics).

Während Embedded Analytics bei IoT-Systemen meistens ohne Interaktion mit dem Nutzer erfolgt und Teil der Automatisierung ist, haben eingebettete Big-Data-Analysen bei Nutzer-Applikationen spezielle Oberflächen, über die die Nutzer die Analysen steuern und über Dashboards die Ergebnisse einsehen können. Diese Form von Embedded Analytics ist Gegenstand einer aktuellen Untersuchung von Insider Research.

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