Relevante Datenanalyse am Netzwerkrand optimieren

Edge Analytics: Datenvolumen vor der Cloud reduzieren

In vielen Unternehmen steigt das Datenvolumen rasant an, und die Übertragung grosser Datenmengen in die Cloud kann erhebliche Kosten und Verzögerungen verursachen. Durch den Einsatz von Edge Analytics ist es möglich, Daten bereits am Rand des Netzwerks zu verarbeiten und somit das Volumen an Daten, die zur Cloud übertragen werden müssen, deutlich zu reduzieren.

Typische Fehler bei der Implementierung

1. Mangelnde Filterung von Daten: Ein häufiger Fehler ist das unkritische Sammeln und Übertragen sämtlicher Daten, ohne vorher zu prüfen, welche davon wirklich relevant oder redundant sind. Dies erhöht nicht nur die Datenmenge, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Übertragungsengpässen und -kosten.

Korrektur: Implementieren Sie Algorithmen zur Vorverarbeitung von Daten direkt am Erfassungsort. Identifizieren Sie irrelevante oder doppelte Datensätze und filtern Sie diese aus, bevor sie weitergeleitet werden.

1. Unterbewertung der Verarbeitungsfähigkeiten am Rand: Manche Unternehmen unterschätzen die Leistungsfähigkeit der Geräte, die am Netzwerkrand, also im "Edge", liegen.

Korrektur: Nutzen Sie die Rechenleistung dieser Geräte optimiert aus, indem Sie lediglich darauf spezialisierte Edge-Analyse-Software implementieren. Dadurch können bereits detaillierte Analysen und Entscheidungen am Rand getroffen werden, was die Datenmenge, die zur Cloud übertragen werden muss, erheblich reduziert.

1. Unzureichende Sicherheitsmassnahmen für Edge-Geräte: Oft werden Sicherheitsaspekte bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten am Rand vernachlässigt, da der Fokus fälschlicherweise nur auf der Cloud-Absicherung liegt.

Korrektur: Stellen Sie sicher, dass alle Edge-Geräte mit aktuellen Sicherheitsprotokollen ausgestattet sind. Verwenden Sie Verschlüsselung und Authentifizierung, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, und führen Sie regelmässige Sicherheitsupdates durch.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der aktuellen Datenlandschaft: Beginnen Sie mit einer genauen Bestandsaufnahme Ihrer Datenquellen und analysieren Sie das aktuelle Datenvolumen. Prüfen Sie, welche Daten für Ihre Geschäftsprozesse unerlässlich sind und welche redundant sein könnten. Dies sollte innerhalb der ersten Woche erfolgen.
2. Implementierung von Datenfilterung und -aggregation: Entwickeln Sie spezifische Filter- und Aggregationsregeln, um nur relevante Daten zur Analyse zuzulassen. Testen Sie diese in einem kontrollierten Rahmen und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor.
3. Schulung der IT-Mitarbeitenden: Organisieren Sie Schulungen für Ihre IT-Teams, um ihnen die Konzepte der Edge Analytics sowie die besten Praktiken für die Einrichtung und Wartung von Edge-Systemen näherzubringen. Diese Schulungen sollten bis zum Ende der dritten Woche durchgeführt werden.
4. Pilotprojekt starten: Richten Sie in der vierten Woche ein Pilotprojekt ein, um die neuen Edge-Analysestrategien in einem ausgewählten Bereich Ihres Unternehmens zu testen. Überwachen Sie die Datenübertragungsraten und passen Sie bei Bedarf die Implementierung an.

Durch eine gut geplante und schrittweise Implementierung kann die Nutzung von Edge Analytics erhebliche Vorteile bringen, indem sie die Datenmenge, die in die Cloud gesendet wird, reduziert und gleichzeitig die betriebliche Effizienz verbessert.