IoT & Big Data Analytics intelligent nutzen: Darauf sollten Sie achten

Expertenbeitrag

Robert Grünwald

Geschäftsführer , Novustat

Big Data Analytics IoT & Big Data Analytics intelligent nutzen: Darauf sollten Sie achten

29.10.2019 Von Marlene Mahlo 2 min Lesedauer

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Die Entwicklungsgeschwindigkeit des Internet der Dinge und Big Data ist enorm und hat Auswirkungen auf alle IoT Analytics-Bereiche eines Unternehmens. Wir zeigen Ihnen die Besonderheiten beim Einsatz von IoT Big Data Analytics für einen Drilldown oder eine Optimierung der Datenmengen.

Die Geräte und Sensoren des IoT produzierten stellen häufig auch für Big-Data-Analysen eine große Herausforderung dar.(Bild: gemeinfrei / Pixabay) — Die Geräte und Sensoren des IoT produzierten stellen häufig auch für Big-Data-Analysen eine große Herausforderung dar.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Durch die Verknüpfung der Geräte und Sensoren mithilfe diverser Kommunikationsprotokolle wie beispielsweise Bluetooth, BLE, ZigBee oder GSM entstehen sekündlich hohe Datenmengen. Ein typisches IoT-System generiert mehrere Millionen Megabyte pro Sekunde. Für die Verarbeitung dieser hohen Datenmengen werden IoT Data Analytics-Technologien eingesetzt. Die Verarbeitung dieser Datenmengen mithilfe der Technologien von IoT Big Data Analytics ist eine große Herausforderung, weil IoT-Geräte unter unterschiedlichen Umgebungsbedingungen ferngesteuert operieren und IoT-Daten auch über hohe Distanzen mithilfe diverser Netzwerktechnologien übermittelt werden.

Herausforderungen für IoT Big Data Analytics

Die großen Herausforderungen liegen in Datenvolumen, Problemen mit Zeit und Raum sowie der Datenqualität. In eine Organisation eingehende Daten können durch Millionen von IoT-Geräten und diversen Sensoren sehr hohe Volumina erreichen. Unternehmen und Analysesysteme für Big Data müssen nach oben skalierbar sein. Falls sich IoT-Geräte in diversen Zeitzonen und geografischen Standorten befinden, muss man diese Informationen bei der Auswertung ebenfalls berücksichtigen. Dadurch allerdings steigen wiederum das Datenvolumen und die Komplexität der Informationen. Bei der Generierung der Daten für IoT Data Analytics muss die Datenqualität sichergestellt werden, weil die Resultate der Analyse von der Vertrauenswürdigkeit und Integrität der Daten abhängig sind. IoT Big Data Analytics sollte außerdem Batch-Analytics und (Pseudo-) Echtzeitanalysen umfassen.

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