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Thomas Joos

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Freiberuflicher Autor und Journalist

IoT-Analytics

Analyse im Internet der Dinge: Diese Tools sollten Entscheider kennen

| Autor/ Redakteur: Thomas Joos / Lisa Marie Waschbusch

Die Analyse von Daten spielt auch im Internet der Dinge eine wichtige Rolle. Nur so lassen sich Informationen von IoT-Geräten optimal auslesen und auswerten. Wir geben einen Überblick zu interessanten Tools in diesem Bereich.

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Es gibt zahlreiche Tools, um Daten aus IoT-Geräten auszulesen.
Es gibt zahlreiche Tools, um Daten aus IoT-Geräten auszulesen.
(Bild: Pixabay / CC0)

Durch immer mehr Geräte, Maschinen und Dinge, die mit dem Internet vernetzt werden, steigt die Menge der erzeugten Daten rasant an. Diese Daten sind heute für Unternehmen eine wertvolle betriebliche Ressource. Um sie auszulesen und auszuwerten, bedarf es allerdings entsprechender Tools – doch der Markt bietet heute schon eine recht große Auswahl.

Analyse-Tools für den IoT-Bereich werden meistens als Business Intelligence (BI)-Software geführt. Dabei sollte jedoch bedacht werden, dass einige BI-Anwendungen sicherlich für die Analyse von IoT-Umgebungen sinnvoll sind, aber nicht alle Analyse-Tools auch für die Analyse von IoT-Umgebungen geeignet sind. In den nächsten Absätzen zeigen wir Ihnen einige, interessante Tools zur Analyse in IoT-Netzwerken.

AWS IoT Analytics

Amazon bietet mit Amazon Web Services (AWS) einen Dienst zur Analyse von Daten im IoT-Bereich, der sich weitgehend automatisieren lässt. AWS IoT Data Analytics ist komplett Cloudbasiert, ähnlich wie Azure Stream Analytics. Die beiden Cloudlösungen können daher auch umfangreiche Datenbanken analysieren. Auch maschinelles Lernen und dessen Analyse ist mit AWS IoT-Analytics möglich. Der Schwerpunkt von AWS IoT Analytics besteht vor allem darin, dass sehr große Datenmengen und eine große Anzahl von Sensoren automatisiert analysiert werden können. Zur Visualisierung lassen sich die Daten auch an Amazon QuickSight übergeben.

Cisco Data Analytics

Mit Cisco Data Analytics lassen sich verschiedene Analysen durchführen. Die Infrastruktur ermöglicht auch Echtzeitanalysen von IoT-Daten. Parallel lassen sich auch andere Daten analysieren und mit IoT-Daten in Verbindung setzen.

IBM Watson IoT Plattform

IBM verwendet Cognitive Computing, um Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen und zu analysieren. Mit Natural Language Processing, Machine Learning und der Bild- und Textanalyse können Iot-Daten analysiert und ausgewertet werden.

Microsoft PowerBI

Das Datenanalyse- und Visualisierungstool Microsoft Power BI hat den Vorteil, dass es in Office 365 eingegliedert und sehr leicht bedienbar ist. Es arbeitet unter anderem mit Excel zusammen.

Die Software sammelt Informationen aus zahlreichen Quellen, auch von IoT-Geräten und -Sensoren. Anschließend lassen sich die Daten schnell und einfach modellieren, aufbereiten und analysieren. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und seinen Tools zur Datenvisualisierung ist Power BI ein leistungsstarkes Werkzeug bei der Analyse.

Microsoft Azure Stream Analytics

Microsofts Azure Stream Analytics wird in den Azure IoT Hub und die Azure IoT Suite integriert. Dadurch können Echtzeitanalysen der IoT-Sensordaten durchgeführt werden. Azure Stream Analytics unterstützt auch bei KI-basierten Echtzeit-Analysen. Interessant ist die Zusammenarbeit mit anderen Produkten in Microsoft Azure und Office 365, zum Beispiel mit PowerBI. Die Lösung ist vollständig in der Azure-Cloud integriert.

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Am 24.10.2019 um 14:00 Uhr veranstalten wir ein kostenloses Webinar zum Thema Analytics & IoT. Hier können Sie sich anmelden.

Oracle Stream Analytics und Oracle Edge Analytics

Die IoT Analytics-Lösung von Oracle besteht aus Oracle Stream Analytics und Oracle Edge Analytics. Die Lösungen helfen bei der Entwicklung von Analysetool, die Daten von verschiedenen Sensoren und Geräten lesen und analysieren. Stream Analytics und Edge Analytics können große Mengen an Streaming-Daten verarbeiten und analysieren, die von Sensoren und Geräten gesammelt wurden.

SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud hat zwar keinen Schwerpunkt im IoT-Bereich, dennoch können IoT-Daten in die Analyselösung integriert werden. Die Cloud-Lösung von SAP bietet darüber hinaus Erweiterungen wie Predictive Analytics und Machine Learning Technologien. Das Streaming Lite Modul der Lösung besteht aus einer Komponente zur Remote-Bereitstellung von Streaming-Projekten

sqlDashboards

Das Analysetool sqlDashboard ist einfach zu bedienen, steht günstig zur Verfügung und bietet viele Möglichkeiten. Eine Erfassung der Echtzeitdaten ist mit dem Tool problemlos möglich. Auch eine Umwandlung der Daten in Diagramme für die IoT-Analyse ist kein Problem. Auf der Seite der Entwickler sind Beispiele und Videos zu sehen, wie das Tool arbeitet. Vom Funktionsumfang kommt sqlDashboards nicht an PowerBI oder andere Analyse-Tools heran, ist dafür aber sehr preisgünstig und bietet einen schnellen Einstieg.

Tableau

Tableau ist ein Analysetool für das Internet der Dinge, das Datenzeilen schnell aufnimmt und verarbeitet. Der Vorteil von Tableau liegt vor allem in der hohen Verarbeitungsleistung. Mit der Hyper Data Engine Technologie analysiert Tableau auch große und komplexe Datenreihen. Das Dashboard von Tableau bietet auch IoT-Datenvisualisierungsgrafiken. Das Tool wird auch zur Analyse in Big Data-Umgebungen genutzt. Auf der Webseite der Entwickler sind weitere Informationen und Demos der Umgebung zu sehen.

Thingsboard

Die IoT-Analysesoftware Thingsboard bietet Visualisierungen und Diagramme für Datenanalyse mit einem Schwerpunkt im IoT-Bereich. Unternehmen, die viele Sensoren im IoT-Bereich einsetzen und IoT-Analysen als Schwerpunkt haben, sind mit dieser Software gut ausgestattet. Das Tool ermöglicht auch Telemetrieüberwachung in Echtzeit. Die Software arbeitet auch mit anderen Analysetools zusammen.

Fazit

Es gibt im Markt viele Analysetools, mit denen sich IoT-Daten analysieren lassen. Es ist kaum möglich zu sagen, welche Lösung am besten geeignet ist, wenn ein Unternehmen den Einsatz einer IoT-Analyse-Software plant. In jedem Fall sind insbesondere Cloud-Lösungen wie Azure Stream Analytics und AWS IoT Analytics schnell einsatzbereit und sehr skalierbar.

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