Umfassende Vernetzung

IoT: Auf die Datenanalysen kommt es an

Im Gespräch erklären John Magee, Vice President bei Hitachi Vantara, und Iri Trashanski, Senior Vice President Market Development, wie Unternehmen die aus Internet-of-Things-Projekten (IoT) gewonnenen Daten nicht nur regelkonform analysieren, sondern im nächsten Schritt auch monetarisieren können.

  • John Magee (li.) und Iri Trashanski von Hitachi Vantara

    Im Gespräch mit John Magee (li.) und Iri Trashanski von Hitachi Vantara.

  • John Magee

    „Unterschiedliche Perspektiven auf die Daten bringen viel für den Unternehmenserfolg", betonen die beiden Manager.

  • John Magee (li.) und Iri Trashanski von Hitachi Vantara

    „Datenanalysen verfolgen stets einen bestimmten Zweck. Dabei können allerdings manche vernachlässigt werden, andere hingegen sind sehr wichtig“, meint Iri Trashanski.

Herr Magee, welche Rolle spielt das Internet der Dinge für die Produktstrategie von Hitachi Vantara?
John Magee: Wir haben bereits große Investitionen in entsprechende Technologien getätigt sowie erste Produktlinien geschaffen. Bereits 2016 veröffentlichten wir die IoT-Plattform Lumada, die gemeinsam mit unseren Kunden im Rahmen sogenannter Co-Creation-Prozesse entwickelt wurde.

Herr Trashanski, was leistet die Plattform?
Iri Trashanski: Mit der Plattform lassen sich  alle IoT-Komponenten miteinander vernetzen. Zunächst werden die Daten verschiedener Endgeräte und Sensoren gesammelt, bevor sie im Anschluss integriert und analysiert werden. Dazu können auch Machine Learning oder Künstliche Intelligenz (KI) genutzt werden. Auf diese Weise erhalten die Nutzer schnell wichtige Informationen, Vorhersagen und Empfehlungen, um Kosten zu sparen, die Asset-Nutzung zu verbessern oder das Performance-Management und die Produktqualität zu steigern.

Können Sie ein Beispiel nennen?
Magee: Die Plattform kommt bei einem Projekt mit British Rail zum Einsatz. Hierbei wurden die Hochgeschwindigkeitszüge mit eigenen IoT-Centern ausgestattet, sodass die Leitzentrale in Echtzeit nachvollziehen kann, was genau an Bord passiert. Möglichen Problemen kann man mit frühzeitigen Reparaturen entgegenwirken, sodass die Zahl der Zugausfälle deutlich reduziert werden konnte.

Aus welchen Komponenten besteht Ihre IoT-Plattform?
Magee: Wir vereinen Software- und Infrastrukturlösungen, darunter Analyse-Tools, Speichersysteme, Datenmanagement sowie Data Protection und Data Security.

Trashanski: Unsere IoT-Lösungen richten sich an die unterschiedlichsten Branchen. Zudem eignen sie sich für den Einsatz in IT-Umgebungen und Rechenzentren, wo das Sammeln von Daten über tausende von Sensoren vielfältige Möglichkeiten eröffnet. In Rechenzentren messen die Sensoren etwa kontinuierlich die Umgebungstemperaturen der Racks, wodurch sich der Hardware-Einsatz optimieren lässt. Daneben können wir die Daten von PCs, Servern, Storage-Systemen und anderen Devices genau erfassen und anhand der ermittelten Informationen zum Stromverbrauch die Energieeffizienz verbessern. Nicht zuletzt lässt sich mittels Machine Learning und KI besser nachvollziehen, was innerhalb der IT passiert. Dies ermöglicht die vorausschauende Planung von RZ-Prozessen.

Welche Rolle spielt Cloud Clomputing in diesem Zusammenhang?
Trashanski: Unsere IoT-Plattform kann sowohl in der Cloud als auch On-Premise betrieben werden.

Magee: Dabei rückt im Cloud-Umfeld zunehmend das Edge Computing in den Vordergrund. Zwar wandern weltweit, nicht zuletzt aufgrund der steigenden Nutzung von Smartphones, immer mehr Daten in Public Clouds. Allerdings wird im Zuge der Verbreitung von IoT-Technologien verstärkt Rechenpower in unmittelbarer Nähe von Maschinen, Endgeräten oder autonomen Fahrzeugen benötigt. So entstehen hybride bzw. Multi-Cloud-Infrastrukturen: zentrale Rechenzentren, in denen rechenintensive Datenanalysen vorgenommen werden, und dezentrale Mini-Data-Center für kurzfristige Echtzeitauswertungen. Hier bietet unsere Appliance „Lumada edge“ das Erfassen, Umwandeln und Analysieren aller Datentypen in unmittelbarer Nähe zu den physischen Assets.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 7-8/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Inwiefern verändert das Internet der Dinge traditionelle Infrastrukturen?
Trashanski: Im Internet der Dinge wird alles miteinander vernetzt. Man denke an vernetzte Fahrzeuge, die allein stündlich rund sechs Terabyte an Daten generieren. Beginnt man, die Datenmengen von mehreren Millionen Fahrzeugen in die Cloud zu laden, stößt man schnell an Performance-Grenzen. Von daher müssen die Daten entweder unmittelbar in den Fahrzeugen selbst oder in unmittelbarer Straßennähe erfasst und entsprechend ausgewertet werden. Im nächsten Moment müssen notwendige Entscheidungen und Maßnahmen angestoßen werden, wobei die Antwortzeiten bei nur wenigen Millisekunden liegen sollten.

Können Sie uns ein Beispiel für Edge Computing skizzieren?
Magee: Caterpillar Marine sammelt auf allen weltweit eingesetzten Schiffen sämtliche Daten aus den Maschinen- oder Kühlräumen und wertet diese direkt an Bord aus. Denn es wäre deutlich umständlicher und damit teurer, würde man alle Daten zunächst über das Netzwerk ins Firmen-RZ leiten, um dort Datenanalysen vorzunehmen und diese dann wiederum über alle Ozeane hinweg auf die Schiffe zu verteilen.

Wie ist es um die Sicherheit beim Edge Computing bestellt?
Magee: Wie bei Software-Systemen und Endgeräten üblich, müssen auch alle IoT-Anwendungen und -Komponenten entsprechend gepatcht werden. In der Regel verwendet man dafür ein Mobile Device Management (MDM) mit umfangreichen Funktionen. Für unsere IoT-Plattform nutzen wir moderne Sicherheitstechnologien und Dashboards, mit denen sich sämtliche vernetzten Geräte und Sensoren überwachen sowie verwalten lassen.

Worauf muss man beim Datenmanagement besonders achten?
Magee: Die Aufbewahrung und der Schutz von Daten sind unseren Kunden enorm wichtig. Dabei geht es ihnen u. a. um die Frage, welche Nutzer welche Informationen erhalten, einsehen oder bearbeiten dürfen. Von daher sollte man großes Augenmerk auf die Nutzerverwaltung und das Identity and Access Management (IAM) legen.

Müssen für IoT-Projekte zusätzliche Mobilfunkverbindungen aufgebaut werden?
Magee: Nicht unbedingt, da die Sensoren über verschiedene Verbindungen kommunizieren können. Dies können mobile Netze sein, mitunter reichen jedoch auch Bluetooth-Verbindungen – wie beispielsweise bei Wearables oder im Smart Home – aus. Daneben lassen sich IoT-Projekte auch gut in firmeneigenen Netzen wie Local Area Networks oder im lokalen WLAN aufsetzen.

Trashanski: Zukünftig bietet 5G eine gute Basis, um neue IoT-Anwendungsszenarien zu etablieren. Dabei zählen vor allem sehr kurze Latenzzeiten und eine hohe Performance zu den wichtigsten Vorzügen dieses neuen Mobilfunkstandards.

Worauf kommt es bei der Auswahl der IoT-Sensoren an?
Trashanski: Die Auswahl hängt stets von den jeweiligen Einsatzbereichen ab. Dabei sollte man unterscheiden, ob die Sensoren zur Erfassung von Temperaturen, Bewegungsströmen, Tönen o. ä. genutzt werden. Zudem gibt es aktive und passive Sensoren, wobei letztere nicht zwangsläufig mit dem Internet verbunden sein müssen und einen geringen Energieverbrauch besitzen.

Auf welche Bereiche legen Sie im IoT-Umfeld derzeit weiteres Augenmerk?
Trashanski: Wir beschäftigen innerhalb des Hitachi-Konzerns zahlreiche Entwicklerteams, die sich mit fortschrittlichen Technologien wie Blockchain, Künstlicher Intelligenz oder Video-Analyse beschäftigen.

Worauf kommt es bei Video-Analysen vor allem an?
Magee: Im Vergleich zur Analyse von strukturierten oder Sprachdaten gestaltet sich das Auswerten von Bewegtbildern deutlich komplizierter. Unsere Software ermöglicht es bereits, Gesichts- oder Mustererkennungen vorzunehmen, sodass sich beispielsweise Verkehrs- und Besucherströme an Bahnhöfen oder Flughäfen analysieren lassen. Da Videodaten in der Regel sehr groß sind, werden deren Analyse und Auswertung am besten am Rande des Netzwerks vorgenommen, sodass keine breitbandigen Übertragungswege benötigt werden.

Welche sind innerhalb von Unternehmen die wichtigsten Daten? Worauf kommt es beim Sammeln der Daten an?
Trashanski: Als „Data Company“ helfen wir den Kunden, ihre eigenen Daten zu monetarisieren. Um bestmögliche Analyseergebnisse zu erzielen, muss man jedoch nicht möglichst viele Daten sammeln, sondern verschiedenste Datenquellen intelligent zusammenfügen können. Man denke an Maschinendaten, die die Auslastung der Modelle aufzeigen und die wiederum mit Daten entlang der Lieferkette und den ERP-Systemen verknüpft werden, um reibungslose Logistik-, Lager- und Produktionsprozesse zu gewährleisten.

Sie reden über eine sinnvolle Integration der Daten. Worauf kommt es dabei besonders an?
Magee: Daten tauchen inner- und außerhalb von Firmen in unterschiedlichsten Formen auf, sodass deren Analyse und Vorhaltung eine große Herausforderung darstellen kann. Zunächst müssen alle Sensordaten in die Unternehmensapplikationen gespielt werden. Hierbei kann es sich um Maschinen- oder Wetterdaten handeln, die als Stream in die Systeme laufen. Im nächsten Schritt müssen die Daten transformiert und vereinheitlicht werden. Häufig ist es notwendig, ältere Installationen zu modernisieren, um entsprechende IoT-Daten erzeugen und weiterleiten zu können.

Trashanski: In diesem Zusammenhang können die Kunden mit unseren Lösungen zunächst alle Daten sammeln, um sie anschließend zu transformieren, sodass etwa Data Scientists effektiv damit arbeiten können. Möglich wurde dies durch die Übernahme von Pentaho, deren Analyse-Tool alle wichtigen Funktionalitäten beinhaltet.

Wie halten die Verantwortlichen die Compliance ein?
Trashanski: Man muss zwischen Analyse- und persönlichen Daten unterscheiden. So zählen etwa Maschinendaten zum Besitz des Anwenderunternehmens. Geht es hingegen um die Verbindung von IoT- mit Kundendaten – etwa in CRM-Systemen – muss klar geregelt sein, welche Mitarbeiter die Daten einsehen und verarbeiten können. Hier greift das klassische Benutzermanagement mit LDAP oder Active Directory. Dabei sollten die Verantwortlichen einerseits alle rechtlichen Vorgaben wie die EU-DSGVO im Hinterkopf haben, andererseits den Nutzern aber so viel Freiraum zugestehen, dass sie sinnvolle Analysen fahren können. Vor diesem Hintergrund müssen künftig immer mehr Mitarbeiter aus dem Bereich der Operational Technologies (OT) mit erweiterten Rechten ausgestattet werden.

Inwieweit ist eine Klassifikation der Daten sinnvoll?
Trashanski: Es existieren verschiedene Methoden, mit denen Daten anonymisiert oder personalisiert bearbeitet oder gespeichert werden können. Hinzu kommen viele frei verfügbare, öffentliche Daten – neudeutsch Open Data. Generell muss jedes Unternehmen für sich selbst entscheiden, welche Daten gesammelt oder welche Profile angelegt werden sollen.

Wer arbeitet mit welchen Daten? Wer kümmert sich um das Datenmanagement?
Trashanski: Datenanalysen verfolgen stets einen bestimmten Zweck. Dabei können allerdings manche Daten vernachlässigt werden, andere hingegen sind sehr wichtig. Grundsätzlich sollte der Zugang zu den Daten „demokratisch“ geregelt sein. Das heißt, der Zugang dazu sollte möglichst allen Nutzern im Unternehmen gewährt werden. Desweiteren sollten den IT-Verantwortlichen übersichtliche Dashboards zur Verfügung stehen, mit denen sie auf einen Blick die Auswirkungen auf das Business erkennen. Generell sollten auch die Mitarbeiter unterhalb der CIO- oder CEO-Ebene Einsicht in alle Daten erhalten, da sie es sind, die aus den Analysen gewonnene Erkenntnisse in konkrete Verbesserungsmaßnahmen ummünzen müssen.

Nicht zuletzt bringen unterschiedliche Perspektiven auf die Daten sehr viel, insbesondere auch von externen Partnern und Kunden. Denn dank deren Rückmeldungen lassen sich Produkte verbessern und Prozesse schneller voranbringen.

Wer treibt die IoT-Projekte in den Unternehmen derzeit voran?
Magee: Naturgemäß sind die CIOs in die meisten IoT-Projekte involviert. Daneben werden zunehmend auch die Zuständigen für Operational Technologies tätig, z.B. die Verantwortlichen für die Maschinenparks in der Industrie oder medizinisches Gerät in den Krankenhäusern.

Im Zuge dieser Entwicklung steigt auch die Bedeutung einzelner Fachbereiche für die IoT-Projekte an. Denn man braucht die Expertise von Spezialisten, die alle Geschäftsprozesse kennen und neue Ziele am besten umsetzen können. Von daher sind in der Praxis oftmals auch Mitarbeiter aus dem Marketing oder Support an IoT-Projekten beteiligt.

Welche Rollen spielen dabei die Data Scientists?
Trashanski: Solche Experten sind derzeit stark gefragt. Denn sie müssen nicht nur alle Hintergründe der Datenanalysen verstehen, sondern auch, wie sich die Tools bestmöglich nutzen lassen. Sinnvoll ist es, wenn sie hierfür die Kombination aus Analytics, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning beherrschen.

Ein Blick nach vorne: Was haben Sie in naher Zukunft geplant?
Magee: Im Rahmen der Weiterentwicklung unserer IoT-Lösungen wollen wir Machine Learning und Künstliche Intelligenz vorantreiben und unseren Kunden die entsprechenden Tools an die Hand geben. Ein weiterer Schwerpunkt wird im Edge Computing liegen, wobei wir neben dem Daten- auch das Speichermanagement weiter verbessern wollen.

Bildquelle: Hitachi Vantara

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