Effiziente Datenanalyse an der Quelle

Reduzierung des Datenvolumens vor der Cloud: Effiziente Nutzung von Edge Analytics

Die Nutzung von Edge Analytics bietet eine vielversprechende Möglichkeit, das Datenvolumen, das in die Cloud übertragen wird, signifikant zu reduzieren. Durch die Verarbeitung und Analyse der Daten bereits an der Quelle können Unternehmen nicht nur Bandbreitenkosten sparen, sondern auch die Latenz bei der Entscheidungsfindung verringern.

Typische Fehler bei der Implementierung von Edge Analytics

Ein häufiger Fehler ist die Überschätzung der benötigten Hardware-Kapazitäten am Edge-Gerät. Unternehmen investieren oft in teure und leistungsfähige Hardware in der Annahme, dass mehr Leistung stets besser ist. In vielen Fällen reichen jedoch kleinere und kostengünstigere Geräte aus, um die erforderlichen Datenoperationen durchzuführen. Die überdimensionierte Hardware führt zu höheren Kosten und ineffizientem Ressourcenverbrauch.

Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung der selektiven Datenverarbeitung. Viele Unternehmen übertragen sämtliche gesammelten Daten in die Cloud, statt nur die relevanten Informationen. Dieses Vorgehen widerspricht dem Prinzip der Edge-Verarbeitung und erhöht unnötig die Datenladung sowie die damit verbundenen Kosten. Stattdessen sollte eine sorgfältige Vorselektion der Daten erfolgen, sodass nur die wesentlichen Informationen in die Cloud gesendet werden.

Schliesslich unterschätzen Unternehmen häufig die Bedeutung der Sicherheit bei der Datenverarbeitung am Edge. Da Daten oft an der Quelle bearbeitet werden, besteht ein erhöhtes Risiko, dass diese ungeschützt bleiben oder nicht ordnungsgemäss verschlüsselt werden. Hierdurch sind Unternehmensdaten anfällig für Angriffe und Datenschutzverletzungen. Sicherheitsmechanismen sollten daher von Beginn an in den Implementierungsprozess integriert werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bedarfsanalyse und Hardwarebewertung (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer genauen Analyse des effektiv benötigten Hardwareumfangs. Berücksichtigen Sie dabei die spezifischen Aufgaben und Datenströme, die Ihr Unternehmen am Edge verarbeiten möchte. Evaluieren Sie aktuelle Edge-Geräte hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und Kostenstruktur.
2. Datenstrategie entwickeln (Tage 8–14): Erarbeiten Sie eine Strategie zur Datenfilterung am Edge. Bestimmen Sie, welche Daten wirklich genutzt werden müssen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, und welche direkt vor Ort verworfen oder zusammengefasst werden können.
3. Sicherheit optimieren (Tage 15–21): Entwickeln Sie ein Sicherheitskonzept, das speziell auf die Edge-Verarbeitung ausgelegt ist. Dies sollte sowohl Verschlüsselungsstandards als auch Zugriffsrechte und aktives Monitoring umfassen.
4. Pilotprojekt umsetzen (Tage 22–30): Starten Sie ein kleines Pilotprojekt, um die erarbeiteten Strategien und Konzepte in der Praxis zu testen. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um Prozesse anzupassen und zu optimieren, bevor Sie grössere Implementationen vornehmen.

Durch die Umsetzung dieser fokussierten Schritte kann Ihr Unternehmen das Datenvolumen, das in die Cloud übertragen wird, effizient reduzieren und gleichzeitig die Vorteile von Edge Analytics optimal nutzen.