Im Mittelpunkt der Wertschöpfung durch eine IoT-Implementierung stehen nicht nur Daten – es ist die Datenanalyse. IoT-„Erfassungsstellen“ wie Geräte und Sensoren liefern große Mengen an Streaming-Daten, doch um diese zu verstehen und darauf aufbauend sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen, muss der Analyseprozess effizient und in großem Maßstab gesteuert werden.
Was ist IoT-Datenanalyse?
Die IoT-Datenanalyse ist der Prozess der Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Daten, die von vernetzten IoT-Geräten generiert werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Indem sie Rohdaten von Geräten und Sensoren in aussagekräftige Informationen umwandeln, können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, ihre Abläufe verbessern, Kosten senken und neue Chancen erkennen.
IoT-Geräte und Sensoren generieren große Datenmengen, doch diese Daten werden erst dann wertvoll, wenn Unternehmen sie effizient analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umsetzen können. Mithilfe der IoT-Datenanalyse können Unternehmen nachvollziehen, was bei vernetzten Produkten, Prozessen und Systemen vor sich geht, und entscheiden, welche nächsten Schritte zu ergreifen sind.
Wie funktioniert die IoT-Datenanalyse?
Die IoT-Datenanalyse umfasst mehrere miteinander verbundene Schritte: Datenerfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung. Die von IoT-Geräten generierten Daten müssen oft bereinigt, strukturiert und verarbeitet werden, bevor sie nützliche Erkenntnisse liefern können. Mithilfe der Analyse lassen sich große Mengen an IoT-Daten in Informationen umwandeln, die Unternehmen nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Der Prozess der IoT-Datenanalyse
| Bühne | Was passiert? |
|---|---|
| Datenerhebung | IoT-Geräte und Sensoren erfassen Informationen von vernetzten Anlagen und Umgebungen. |
| Datenspeicherung | Die erfassten Daten werden gespeichert, damit sie abgerufen und analysiert werden können. |
| Datenverarbeitung | Die Rohdaten werden bereinigt, strukturiert und für die Analyse aufbereitet. |
| Datenanalyse | Analysetools erkennen Muster, Trends, Abweichungen und liefern weitere nützliche Erkenntnisse. |
| Datenvisualisierung | Die Ergebnisse werden in Form von Dashboards, Berichten oder anderen visuellen Darstellungen präsentiert, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. |
Was sind die Vorteile der IoT-Datenanalyse?
Wie bereits erläutert, eröffnet die IoT-Analytik neue Möglichkeiten, den enormen Wert der Daten zu erschließen, die über vernetzte Produkte, Prozesse und Interaktionen erfasst werden, und ermöglicht so erhebliche Verbesserungen sowie wertvolle Erkenntnisse. Hier sind die wichtigsten Vorteile der Implementierung von IoT-Datenanalytik:
- Umsatzsteigerung: Mithilfe der Analyse von IoT-Daten können Unternehmen neue Umsatzchancen erkennen, ihre Preisgestaltung optimieren und auf der Grundlage von Kunden- und Produktdaten neue Dienstleistungen entwickeln.
- Kürzere Markteinführungszeit: Erkenntnisse aus vernetzten Produkten und dem Kundenverhalten können Teams dabei helfen, Probleme zu erkennen, Verbesserungen zu testen und die Produktentwicklung zu beschleunigen.
- Kostensenkung: Unternehmen können IoT-Daten nutzen, um Ressourcen zu optimieren, Ineffizienzen aufzudecken und Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor Probleme zu kostspieligen Ausfallzeiten führen.
- Verbesserte Qualität: Durch kontinuierliche Überwachung und Analyse lassen sich Fehler, Leistungsprobleme und andere Probleme früher erkennen.
Was sind die Herausforderungen bei der Analyse von IoT-Daten?
Trotz der unglaublichen Vorteile der IoT-Datenanalyse ist es wichtig, die damit verbundenen Herausforderungen abzuwägen und sich darauf vorzubereiten. Drei häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit der IoT-Analyse sind:
- Data Security und Datenschutz: Es kann schwierig sein, angemessene Verschlüsselungs-, Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmechanismen bereitzustellen, um sensible IoT-Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenschutzverletzungen zu schützen. Datenschutzbedenken ergeben sich zudem aufgrund der Möglichkeit, Daten über persönliche Aktivitäten und Verhaltensweisen zu erheben.
- Datenqualität: Die Bewältigung der Vielfalt, des Umfangs und der Geschwindigkeit der von IoT-Geräten generierten Daten kann erhebliche Ressourcen erfordern. Die Genauigkeit der Sensoren, Probleme bei der Datenintegration und die Echtzeitverarbeitung können es schwierig machen, genaue, konsistente und zuverlässige Daten zu gewährleisten.
- Skalierbarkeit: Vorausschauendes Denken ist wichtig, um das exponentielle Wachstum von IoT-Geräten und Datenströmen zu bewältigen. Dies erfordert eine Infrastruktur, die riesige Datenmengen effizient verarbeiten und analysieren kann. Es ist entscheidend, Analyseplattformen und Algorithmen so zu skalieren, dass sie steigende Datenmengen bewältigen können, ohne dass die Leistung darunter leidet.
Welche Arten von IoT-Daten lassen sich analysieren?
IoT-Daten können aus vielen verschiedenen Quellen in einer vernetzten Umgebung stammen. Die Art der verfügbaren Daten hängt von den beteiligten Geräten, Sensoren, Anwendungen und der Konnektivitätsinfrastruktur ab. Zu den gängigen Beispielen gehören:
- Sensordaten: Messwerte wie Temperatur, Druck, Standort, Bewegung oder Geräteleistung.
- Gerätedaten: Informationen zum Status, zur Aktivität und zum Verhalten des Geräts.
- Netzwerkdaten: Informationen zu Verbindung, Nutzung, Sitzungen und Datenverbrauch.
- Sicherheitsdaten: Authentifizierungsaktivitäten, Verbindungsmuster und ungewöhnliches Geräteverhalten.
- Betriebsdaten: Informationen, die den Teams helfen zu verstehen, wie sich vernetzte Anlagen und Prozesse verhalten.
Ein Rahmenkonzept für die Analyse von IoT-Daten
Ein praktischer Rahmen für die Analyse von IoT-Daten basiert auf zwei Aspekten: der Art der zu analysierenden Daten und der Art und Weise, wie der Endnutzer diese Daten nutzen wird.
IoT-Daten können direkt von Sensoren und vernetzten Geräten stammen, aber auch Metadaten zum Geräteverhalten, zur Authentifizierung, zur Sicherheit und zur Netzwerknutzung umfassen. Die Betrachtung sowohl der Datenquelle als auch des angestrebten Geschäftsergebnisses hilft Unternehmen dabei, zu ermitteln, wie IoT-Daten einen Mehrwert schaffen können.
Sobald die Daten und die Zielgruppe festgelegt sind, können Unternehmen die folgenden fünf Schritte befolgen:
- Ziele festlegen
- Transparenz schaffen
- Chancen erkennen
- Aktionen ausführen
- Ergebnisse nachverfolgen
Wenn man diese beiden Dimensionen miteinander verbindet, ermöglicht das zweidimensionale Rahmenkonzept, je nach Art der Daten und der Zielgruppe klar über eine Vielzahl von Anwendungsfällen nachzudenken. Wenn Sie in der Flottenmanagementbranche tätig sind, in der KORE über fundiertes Fachwissen verfügt, finden Sie hier drei „kostenlose“ Beispiele zur Veranschaulichung dieses Ansatzes:
Beispiel 1: Fleet Management
- Datentyp: Sensordaten von „ Telematics “
- Benutzer: Fuhrparkleiter
- Ziele festlegen: Optimierung des Kraftstoffverbrauchs in der gesamten Flotte.
- Gewinnen Sie Transparenz: Sehen Sie sich die Start-, Stopp- und Leerlaufzeiten der gesamten Flotte an.
- Chancen erkennen: Ermitteln Sie Ausreißer in der Flotte hinsichtlich Start- und Stoppzeiten und legen Sie Zielwerte für ein optimales Start-Stopp-Verhalten der Motoren fest.
- Maßnahmen ergreifen: Auf der Grundlage der Daten Empfehlungen für Fahrerrichtlinien und künftige Fahrzeuganschaffungen aussprechen.
- Ergebnisse nachverfolgen: Überwachen Sie Start-, Stopp- und Leerlaufzeiten sowie Trends beim Kraftstoffverbrauch.
Beispiel 2: Sicherheit
- Art der Daten: Metadaten zur Authentifizierung und zur Sitzung.
- Benutzer: Sicherheitsleiter.
- Ziele festlegen: Sicherheitsprobleme bei Geräten durch Anomalieerkennung aufdecken.
- Transparenz schaffen: Beobachten Sie das Geräteverhalten, indem Sie Metadaten wie Datenverkehr und Verbindungszeiten auswerten.
- Chancen erkennen: Vergleichen Sie Veränderungen im Geräteverhalten mit einer profilierten Basislinie, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen. Beispielsweise sendet ein Gerät, das normalerweise 100 KB pro Tag überträgt, plötzlich 30 MB.
- Maßnahmen durchführen: Richtlinien erstellen, die auf eine ungewöhnliche Gerätenutzung reagieren und gegebenenfalls die Sicherheitswarnstufe erhöhen.
- Ergebnisse nachverfolgen: Überwachen Sie das Geräteverhalten und Trends bei Anomalien.
Beispiel 3: Netzwerkkosten
- Art der Daten: Mobilfunknutzungsdaten.
- Benutzer: Mitarbeiter der Finanzabteilung, der die Gesamtnetzwerkkosten im Rahmen des IoT-Flottenprogramms verwaltet.
- Ziele festlegen: Eine optimale Zuordnung der Tarifpläne erstellen.
- Gewinnen Sie einen Überblick: Sehen Sie sich den Anschlussbestand, die zugehörigen Tarifmodelle, den monatlichen Verbrauch im gesamten Konto sowie den Verbrauch einzelner Anlagen an.
- Chancen identifizieren: Identifizieren Sie Anlagen, bei denen regelmäßig Überschüsse entstehen, Ausreißer im Vergleich zu ähnlichen Anlagen, Möglichkeiten zur Deaktivierung ungenutzter Anlagen sowie Anlagen, für die Kontoführungsgebühren anfallen, ohne dass sie genutzt werden.
- Maßnahmen durchführen: Eine Prüfung der Bereiche einleiten, die zu höheren Nutzungskosten beitragen.
- Ergebnisse nachverfolgen: Überwachen Sie Nutzungs- und Abrechnungstrends sowie Ausreißer bei der Nutzung.
Da sich IoT-Implementierungen in Unternehmen von einigen hundert Geräten auf Hunderttausende von Geräten ausweiten, kann die Zuordnung eines Anwendungsfalls zum jeweiligen Datentyp und zum im obigen Rahmenwerk dargelegten fünfstufigen Prozess dabei helfen, die verschiedenen Arten von Mehrwert zu erkennen, die IoT-Daten erschließen können.
Erfahren Sie, wie eine Partnerschaft mit KORE die Herausforderungen der IoT-Datenanalyse vereinfacht und Ihnen dabei hilft, Ihre individuellen IoT-Ziele zu erreichen.
Aktualisierung vom September 2026.