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Expertenbeitrag

Stefan Ebener

Stefan Ebener

Strategy & Innovation Manager bei NetApp, NetApp Deutschland GmbH

Sammeln, analysieren, Mehrwert generieren

Die richtige Datenmanagement-Strategie für IoT-Projekte

| Autor/ Redakteur: Stefan Ebener /

Kern jedes IoT-Projekts sind Daten: Es geht darum, sie zu sammeln, zu analysieren und daraus einen Mehrwert zu generieren. Entscheidend für den Erfolg ist eine durchgängige Datenmanagementstrategie, die sowohl Daten am Entstehungsort als auch im zentralen Rechenzentrum und in der Cloud umfasst.

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Datenmanagement ist für IoT-Projekte von zentraler Bedeutung
Datenmanagement ist für IoT-Projekte von zentraler Bedeutung
( Quelle: NetApp )

Bei IoT-Projekten fallen Daten an unterschiedlichen Stellen an und werden in verschiedenen Systemen gespeichert und verarbeitet. Von zentraler Bedeutung ist daher das Datenmanagement: Damit stehen die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt in der geforderten Geschwindigkeit zur Verfügung – egal aus welchen Quellen sie stammen oder wo sie abliegen.

Viele Projekte setzen Edge Computing ein, das heißt eine erste Analyse findet bereits am Entstehungsort der Daten in der Nähe des vernetzten Objektes statt. Das ist dann sinnvoll, wenn Daten in Echtzeit ausgewertet werden müssen oder nur bestimmte Daten für die Analyse im Rechenzentrum gefordert sind. Unwichtige Informationen filtert das System schon am Rande - at the Edge - heraus und löscht sie gleich wieder. Fließen die Daten anschließend ins zentrale Rechenzentrum, landen sie meist in einem Cloud-Speicher oder auf Enterprise Class Storage-Systemen. Dort setzt dann die Datenanalyse mit Frameworks wie Hadoop oder NoSQL ein. Häufig besteht die Infrastruktur auch aus Multi-Cloud-Lösungen.

Einheitliche Datenprozesse über alle Systeme hinweg

Damit sich die Daten unkompliziert zwischen den verschiedenen Speicherlösungen verschieben oder spiegeln lassen, brauchen Unternehmen ein Datenmanagement, das einheitlich für alle eingesetzten Systeme und Technologien gilt. Unabhängig davon, wo Daten geklont, gesichert oder wiederhergestellt werden, sollten dieselben Prozesse und Tools greifen. Das Datenmanagement sollte eine einheitliche Datenübertragung ermöglichen sowie ein einheitliches Datenformat bieten. Das verringert den Administrationsaufwand und sorgt dafür, dass Daten nicht extra konvertiert werden müssen, wenn man sie aus dem Rechenzentrum in die Cloud verschiebt oder von einer Cloud in eine andere transferiert.

Datenmanagement muss ein unternehmensweites Konzept sein

Auch wenn viele Fragen technischer Natur sind, darf Datenmanagement nicht alleine Aufgabe der IT-Abteilung sein. Vielmehr ist es als Konzept zu sehen, das unternehmensweit Anwendung findet. Zunächst ist wichtig, alle Beteiligten an einen Tisch zu holen und einen umfassenden Blick auf das Thema zu gewinnen. IT- und Fachabteilungen sollten gemeinsam klären, welche Informationen sie benötigen und welche Ziele sie damit verfolgen. Im Idealfall setzen Unternehmen einen zentralen Datenverantwortlichen ein, einen Chief Digitalization Officer oder auch Chief Data Officer (CDO). Dieser kümmert sich darum, wie das Unternehmen am meisten von Daten profitiert und welche Datenmanagement-Lösung am besten geeignet ist.

Über den Autor

Stefan Ebener

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Strategy & Innovation Manager bei NetApp, NetApp Deutschland GmbH

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