Fazit & Ausblick

Die Analyse der Datenflut aus dem Internet der Dinge stellt Unternehmen zweifelsohne vor ganz besondere Herausforderungen. Die Verarbeitung grosser Mengen unstrukturierter, heterogener Daten von oft zweifelhafter Qualität erfordert nun einmal andere Verarbeitungsstrategien als die herkömmlichen Methoden der klassischen Business-Intelligence-Systeme. IoT-Analyseplattformen bieten aus diesem Grund eine ganze Reihe von Zusatzfunktionen, zum Beispiel Aufbereitung, Filterung, Konsolidierung und Normalisierung von Daten.

Unternehmen sollten bei der Auswahl einer Lösung darauf achten, dass die Analysefunktionen in ein Ökosystem eingebettet sind, das auch Aspekte wie die IT-Sicherheit, das Gerätemanagement und die Datenübertragung abdeckt. Wichtig ist ausserdem, dass Analysen ganz oder zum Teil in die Endgeräte selbst oder in deren Nähe ausgelagert werden können. Das spart zum einen Kosten, weil der Transport und die Speicherung grosser Datenmengen vermieden werden können, zum anderen sind zeitkritische Analysen, die eine Reaktion in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erfordern, gar nicht anders realisierbar.

Ob man dabei alles aus einer Anbieterhand bezieht, auf Open Source setzt oder sich nach dem Best-of-Breed-Ansatz selbst die Komponenten zusammensucht, hängt letztlich vom Anspruch, der Zielsetzung und vor allem auch der Expertise im eigenen Haus ab. Die Hände in den Schoss zu legen, ist dagegen keine Alternative, ist sich Theresa Bui von Cisco IoT sicher: «Unternehmen haben zwei Möglichkeiten: Sie können entweder im IoT-Daten-Tsunami untergehen – oder ihn beherrschen.»