Datenverarbeitung am Rand: Effizienz für IoT-Geräte

Edge Analytics bietet für Unternehmen, die IoT-Geräte einsetzen, eine effiziente Methode zur Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle. Das Kernelement von Edge Analytics besteht darin, dass Daten nicht erst in ein zentrales Rechenzentrum geschickt werden müssen, sondern direkt auf dem Gerät oder einem nahe gelegenen Standort analysiert werden können. Dadurch werden Bandbreitenkosten gesenkt und die Reaktionszeiten erheblich verbessert.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Edge Analytics in IoT-Geräten ist die unzureichende Dimensionierung der Rechenkapazitäten. Viele Unternehmen unterschätzen den Bedarf an lokaler Rechenleistung, was dazu führt, dass die Geräte nicht in der Lage sind, Daten effizient zu verarbeiten. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen eine umfassende Analyse der benötigten Leistungsanforderungen durchführen und gegebenenfalls in leistungsstärkere Hardware investieren.

Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung der Sicherheitsaspekte. Da Daten direkt auf den Geräten selbst verarbeitet werden, besteht das Risiko, dass unzureichend geschützte Geräte Ziel von Cyberangriffen werden. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle Endpunkte durch aktuelle Sicherheitsprotokolle geschützt sind und regelmässige Sicherheitsupdates erhalten.

Zudem wird oft der Fehler gemacht, dass die Datenqualität nicht gründlich geprüft wird, bevor sie für die Analyse verwendet werden. Mangelnde Datenqualität kann zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Unternehmen sollten deshalb Mechanismen einrichten, um die Validität und Integrität der gesammelten Daten sicherzustellen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Analyse der aktuellen Infrastruktur: Unternehmen sollten zunächst ihre bestehende IoT-Infrastruktur evaluieren und feststellen, welche Geräte von Edge Analytics profitieren könnten. Ein genauer Blick auf die derzeitige Datenverarbeitung und die vorhandenen Rechenkapazitäten ist entscheidend.
2. Ermittlung des Bedarfs an Rechenkapazität: Innerhalb der ersten Woche sollte eine gründliche Bedarfsanalyse durchgeführt werden, um die nötigen Investitionen in Hardware- und Softwarekapazitäten festzulegen. Hierzu gehört auch die Überlegung, ob bestimmte Funktionen ausgelagert oder lokal in die Geräte integriert werden sollen.
3. Umsetzung von Sicherheitsmassnahmen: Parallel dazu müssen Sicherheitsprotokolle überprüft und aktualisiert werden. Dies umfasst die Installation von Firewalls und die Implementierung von Verschlüsselungstechniken, um die Daten während der Übertragung und Speicherung zu schützen.
4. Testphase und Qualitätssicherung: Im Verlauf der folgenden zwei bis drei Wochen sollte eine Testphase eingeplant werden, in der die neuen Systeme auf Herz und Nieren geprüft werden. Zudem ist es wichtig, Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität zu implementieren, um die Integrität der Analysedaten zu gewährleisten.

Durch eine sorgfältige Planung und Umsetzung dieser Schritte kann ein Unternehmen die Vorteile von Edge Analytics voll ausschöpfen, effiziente Datenanalysen ermöglichen und auf einem soliden Sicherheitsfundament aufbauen.