Möglichkeiten der Datenreduktion durch Edge Analytics

Datenvolumen vor der Cloud reduzieren: Effizienz durch Edge Analytics

In der zunehmend digitalisierten Geschäftswelt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, grosse Mengen an Daten effizient zu managen. Edge Analytics bietet hier eine interessante Lösung, indem es die Möglichkeit schafft, Daten direkt an der Quelle – bevor sie in die Cloud übertragen werden – zu analysieren. Dieser Ansatz kann das Datenvolumen erheblich reduzieren, die Übertragungskosten senken und die Reaktionszeiten verbessern.

Typische Fehler im Umgang mit Edge Analytics

Ein weit verbreiteter Fehler besteht darin, dass Unternehmen die Auswahl der richtigen Hardware-Komponenten für Edge Analytics vernachlässigen. Ohne die geeigneten Geräte können die Vorteile von Edge Computing und Analytics nicht voll ausgeschöpft werden. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen in leistungsfähige Edge-Geräte investieren, die speziell für die schnelle Datenverarbeitung vor Ort entwickelt wurden.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die fehlende Priorisierung der Daten. Unternehmen sammeln oft unnötig umfangreiche Datensätze, ohne zu unterscheiden, welche Informationen wirklich relevant sind. Dies führt zu einer übermässigen Belastung der IT-Infrastruktur. Die Lösung liegt darin, genaue Kriterien zu definieren, welche Daten gesammelt und weiterverarbeitet werden sollen, um nur die essenziellen Informationen in die Cloud zu übertragen.

Ein dritter Fehler resultiert aus der Vernachlässigung der Integration von Edge-Lösungen in bestehende Systeme. Unternehmen führen Edge Analytics oft als Zusatzfunktion ein, ohne sie nahtlos in ihre vorhandenen Dateninfrastrukturen zu integrieren. Um diese Kluft zu überwinden, ist eine umfassende Planung erforderlich, die alle Aspekte der IT-Umgebung berücksichtigt und bestehende Systeme effizient mit neuen Technologien verbindet.

Schritt-für-Schritt-Anleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bedarfsermittlung und Zieldefinition (Tage 1-5): Analysieren Sie die aktuellen Datenströme und bestimmen Sie, welche Daten unmittelbar vor Ort verarbeitet werden sollten. Legen Sie konkrete Ziele fest, wie z.B. eine prozentuale Reduktion des Datenvolumens, das an die Cloud gesendet wird.
2. Technologieauswahl und Pilotprojekt (Tage 6-15): Basierend auf den gesetzten Zielen, identifizieren Sie geeignete Hardware und Software für Ihre Edge Analytics Bedürfnisse. Führen Sie ein Pilotprojekt durch, um die Funktionalität und Effizienz der ausgewählten Technologien in einem kleineren Rahmen zu testen.
3. Datenpriorisierung und Filterung implementieren (Tage 16-25): Entwickeln Sie Kriterien und Prozesse zur Datenpriorisierung und -filterung. Diese sollten spezifisch darauf abzielen, nur die wesentlichen Daten für die Cloud-Speicherung vorzusehen.
4. Integration und Schulung (Tage 26-30): Stellen Sie sicher, dass die Lösungen nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integriert werden. Schulen Sie Ihr IT-Personal in der Verwaltung und Wartung der neuen Systeme, um den reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Durch die gezielte Reduktion des Datenvolumens vor der Cloud-Nutzung mithilfe von Edge Analytics können Unternehmen effizienter arbeiten, Kosten sparen und die Datenverarbeitung beschleunigen.