Leistungsfähige Big-Data-Lösungen

In-Memory für das Internet der Dinge

Im Interview erläutert Aaron Auld, CEO der Exasol AG, was eine Big-Data-Lösung für das Internet der Dinge ausmacht und welchen Stellenwert dabei leistungsfähige In-Memory-Datenbanken besitzen.

Aaron Auld, Exasol AG

Aaron Auld, CEO der Exasol AG

IT-DIRECTOR: Herr Auld, im Internet der Dinge entstehen kontinuierlich riesige Datenberge. Was haben die Unternehmen davon – will heißen, wie können sie diese intelligent weiterverarbeiten? Für welche Zwecke lassen sie sich sinnvoll nutzen?
A. Auld:
Die stetig wachsenden Datenberge können enormes Potential entfalten, bringen aber isoliert betrachtet nicht sehr viel – der Schlüssel zum Erfolg liegt in der intelligenten Weiterverarbeitung der Daten, wodurch aus Big Data „Smart Data“ werden. Dies ermöglicht eine professionelle Datenanalyse, die die gesammelten Daten verarbeitet und im Anschluss auswertet. So können Unternehmen zum Beispiel Erkenntnisse für die Optimierung der Produktionsprozesse oder der Qualitätsverbesserung innerhalb von Industrie 4.0 gewinnen und in verteilten Produktionsstätten alle Informations- und Produktionstechnologien sinnvoll miteinander vernetzen. Darüber hinaus lassen sich auf Basis der Datenanalysen wichtige Vorhersagen treffen – beispielsweise in punkto Bedarfs- und Absatzplanung. So wird die Materialbeschaffung verschlankt, es treten keine Lieferengpässe auf und es kann die permanente Verfügbarkeit von Bauteilen gewährleistet werden.

IT-DIRECTOR: Worauf sollte man bei der Auswahl einer dafür geeigneten Big-Data-Analyse-Software besonders achten?
A. Auld:
Unabhängig von der Software ist zunächst eine leistungsfähige Datenbank essenziell, um den hohen Anforderungen der Big-Data-Analyse Rechnung zu tragen. Der Umgang mit riesigen Datenvolumina ist mit einer herkömmlichen Datenbank nicht zu stemmen und es empfiehlt sich, eine In-Memory-Datenbanklösung einzusetzen. Diese arbeitet schnell und effizient. Zudem ermöglicht sie Analysen in Echtzeit, was eine wichtige Entscheidungskomponente innerhalb eines Produktionsprozesses oder für Ad-hoc-Reports sein kann. Eine In-Memory-Lösung ist zudem flexibel und skalierbar – ein zentrales Kriterium, um weiter wachsende Datenmengen mühelos verarbeiten zu können.

IT-DIRECTOR: Wie ist es um die Datenintegration von Sensordaten mit mächtigen Big-Data-Tools oder CRM-Systemen bestellt? Woran könnte eine nahtlose Anbindung scheitern?
A. Auld:
Eine nahtlose Integration von externen Daten könnte an der zugrundeliegenden Datenbank scheitern. Ist diese nicht flexibel genug, so könnten sich Sensordaten in die bestehenden CRM-Systeme oder Big Data-Tools nicht integrieren lassen. Als umso wichtiger erweist sich der Einsatz einer flexiblen In-Memory-Datenbank für Big-Data-Analysen. Nur so kann die Einbindung von Daten aus externen Quellen in die bestehende Infrastruktur gewährleistet werden.

IT-DIRECTOR: Immer wieder wird vorausschauende Wartung als Paradebeispiel im Industrie-4.0/IoT-Umfeld genannt. Welche lohnenden Anwendungsbeispiele gibt es darüber hinaus für Predictive Analytics?
A. Auld:
Neben vorausschauender Wartung gewinnen Vorhersage bzw. Extrapolation auch in anderen Bereichen zunehmend an Bedeutung. Zur Anwendung kommen entsprechende Modelle in der Logistik und im Handel, Stichwort: Lager-, Retouren- und Transportmanagement. Auch Finanzdienstleister nutzen sie zur Bewertung des Kreditausfallrisikos. Daneben gibt es branchenneutrale Anwendungsfälle, wie die Berechnung von Kündigungsrisiken (Churn Prevention) oder die ganz klassische Umsatzprognose. Der Schlüssel zum Erfolg liegt hier beim notwendigen analytischen Know-how im Einsatz der richtigen Technologie.

IT-DIRECTOR: Wie sollte eine Sicherheitsstragie für Geräte im Internet der Dinge aussehen? Welche Rolle spielen dabei Verschlüsselungsmechanismen?
A. Auld:
Der Datenschutz ist eine der größten Herausforderungen im Big-Data-Umfeld. Dies betrifft die Rohdaten, insbesondere wenn es sich um personenbezogene Daten handelt. Ebenso wichtig sind die Analyse-Ergebnisse, die je nach Kontext einen erheblichen Unternehmenswert darstellen können. Solch sensible Daten müssen durch Sicherheitsstrategien und -mechanismen sowohl vor Konkurrenten als auch vor anderen Parteien, wie beispielsweise Cyber-Kriminellen, geschützt werden.

IT-DIRECTOR: Was spricht für die Nutzung von Verschlüsselung im Internet der Dinge (z.B. Schutz, Verfügbarkeit) und was dagegen (z.B. erforderliche Bandbreiten, Performance)?
A. Auld:
Wir sprechen uns grundsätzlich immer für eine maximale Datensicherheit und damit für fundierte Verschlüsselungsverfahren aus sobald es sich um sensible Daten handelt. Die erforderliche Performance der Anwendungen muss dann durch entsprechende Hochleistungstechnologien wie eben In-Memory-Datenbanken sichergestellt werden. Diese Technologien sind verfügbar und aus diesem Grund dürfen im Bereich Datenschutz keine Kompromisse gemacht werden.

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