Edge Analytics: Datenvolumen vor der Cloud reduzieren

Die Datenanalyse am Netzwerkrand, bekannt als Edge Analytics, bietet eine effiziente Möglichkeit, das Datenvolumen vor der Übertragung in die Cloud zu reduzieren. Dies ist besonders für KMU von Bedeutung, da es sowohl Kosten senkt als auch die Analysegeschwindigkeit erhöht. Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass eine strategische Implementierung von Edge Analytics nicht nur Bandbreite spart, sondern auch wertvolle Geschäftsressourcen schont.

Typische Fehler bei der Implementierung von Edge Analytics

Ein häufiger Fehler ist die unsortierte Sammlung von Rohdaten. Ohne Filtration und Vorverarbeitung vor Ort wird unnötig viel nicht-relevante Information an die Cloud gesendet. Dies kann durch den Einsatz von lokalen Algorithmen zur Datenverarbeitung behoben werden, die nur relevante Daten extrahieren und übertragen.

Ein weiterer Fehler ist das Fehlen klarer Ziele und Kennzahlen. KMU investieren in Edge Analytics, ohne genau zu wissen, was sie erreichen wollen. Der Nutzen solcher Technologien wird maximiert, wenn klare Business-Ziele definiert werden, die darauf abzielen, spezifische Probleme zu lösen. So kann Edge Analytics strategisch eingesetzt werden, um diese Ziele effizient zu erreichen.

Schliesslich ist die Vernachlässigung der Datenintegration ein häufiges Problem. Ohne die richtige Integration der erfassten und gefilterten Daten in bestehende Systeme und Prozesse, bleibt der Nutzen der Datenanalyse ungenutzt. Es ist essenziell, dass die eingesetzten Systeme mit den übergeordneten Cloud-Anwendungen nahtlos kommunizieren können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bestandsaufnahme und Zieldefinition (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Inventur der aktuell erfassten Daten und bestimmen Sie, welche Daten wirklich relevant sind. Definieren Sie messbare Geschäftsziele, die durch die Implementierung von Edge Analytics adressiert werden sollen.
2. Planung und Implementierung von Vor-Ort-Lösungen (Tag 8–21): Entwickeln Sie Algorithmen zur Datenvorverarbeitung, die nur relevante Informationen extrahieren. Ermöglichen Sie eine lokale Speicherung und Analyse der Daten, um direkt an der Quelle Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Integration und Testphase (Tag 22–30): Integrieren Sie die Daten, die von Ihren Edge-Analytics-Systemen verarbeitet wurden, in Ihre bestehenden Unternehmenssysteme. Implementieren Sie entsprechende Schnittstellen für die Datenübertragung zur Cloud. Überprüfen Sie die Systemleistung in der Praxis, um sicherzustellen, dass die definierten Ziele erreicht werden.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise können Sie die Vorteile von Edge Analytics effektiv nutzen, das Datenvolumen vor der Cloud reduzieren und gleichzeitig die Effizienz Ihres Unternehmens steigern.