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Das Internet der Dinge (IoT) ist die Bezeichnung f¨¹r das Netzwerk aus Milliarden von Ger?ten, die mithilfe von Sensoren, Software und anderen Technologien Daten ¨¹ber das Internet sammeln und austauschen.?

IoT-Ger?te k?nnen so klein sein wie die Smartwatch an Ihrem Handgelenk, die Gesundheits- und Fitnessdaten sammelt. Sie k?nnen auch viel gr??er und komplexer sein, wie z. B. eine Fabrik voller Sensoren und Technologien, die rund um die Uhr die Sicherheit und Effizienz des t?glichen Betriebs ¨¹berwachen.

Die schiere Anzahl der IoT-Ger?te, multipliziert mit den Datenpunkten, die sie nahezu in Echtzeit sammeln, macht das IoT zu einem der wichtigsten beitragenden Faktoren f¨¹r den Aufstieg von Big Data. Hier erhalten Sie einen Eindruck davon, wie Big Data und das Internet der Dinge miteinander verbunden sind.

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Wie werden IoT-Daten generiert?

IoT-Ger?te sammeln eine Vielzahl von Datenpunkten in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit). Diese Daten k?nnen in eine Reihe von Vorg?ngen einflie?en, unabh?ngig davon, ob sie autonom (z.?B. IoT-basierte Ampelsteuerung) oder manuell (z.?B. Flughafenmanagement, das die Passantenfrequenz aus einem ¨¹berlasteten Bereich umleitet) erfolgen.

IoT-Sensoren k?nnen mehrere Arten von Daten sammeln, z.?B.:

• Statusdaten: Erfassen grundlegende Informationen wie aus/ein und verf¨¹gbar/nicht verf¨¹gbar oder andere genaue Daten wie die Temperatur

• Positionsdaten: Verfolgen die Bewegung von Personen oder Objekten ¨¹ber, auf oder unter der Erdoberfl?che

• Automatisierungsdaten: K?nnen verwendet werden, um die Aktionen automatisierter Abl?ufe oder Systeme, beispielsweise einer autonomen Buslinie, zu steuern

Nachdem Sensoren die Daten erfasst haben, senden sie diese ¨¹ber ein Datenprotokoll an eine zentrale Stelle.

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Was IoT-Daten zu Big Data macht

Da IoT-Sensoren entweder in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit Daten sammeln, ist die Menge an Informationen, die sie erzeugen, enorm. Tats?chlich prognostiziert die International Data Corporation (IDC), dass bis 2025 55,7?Milliarden IoT-Ger?te im Einsatz sein werden, die 73,1?Zettabytes an Daten erzeugen.

Das Ergebnis sind IoT-Big-Data ¨C und die haben das Potenzial, herk?mmliche Datenverarbeitungs- und -verwaltungstools zu ¨¹berfordern.?

Typischerweise werden IoT-Daten an einen zentralen Ort geleitet, wo sie zur Analyse, zur Interpretation und als Handlungsbasis zur Verf¨¹gung stehen. Leider ist das nicht immer so einfach, wie es sich anh?rt. Wenn Datens?tze so gro? und kompliziert werden, wird es schwierig, daraus Schl¨¹sse zu ziehen und sie f¨¹r Verbesserungen zu nutzen. Die Daten haben im Wesentlichen ihren Nutzen daf¨¹r verloren, Unternehmen in Digital-First-Betriebe umzuwandeln, die das volle Potenzial von KI-gesteuertem Lernen aussch?pfen.?

Um das Beste aus den IoT-Daten herauszuholen, ben?tigen Sie Tools f¨¹r die Daten-Storage-Verwaltung und -Analyse, die f¨¹r die Verwendung mit Big Data entwickelt wurden.

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Big-Data-Storage und -Analysen f¨¹r IoT-Daten

Um Big Data und das Internet der Dinge in den Griff zu bekommen, ben?tigen Sie Storage, der der Aufgabe gewachsen ist. Die besten Big-Data-Plattformen k?nnen nicht nur riesige Mengen an IoT-Big-Data speichern, sondern unterst¨¹tzen auch die schnelle Suche, Indizierung und Echtzeitanalyse Ihrer Daten. Moderne Plattformen mit hohem Durchsatz geben Daten schnell ein und f¨¹hren Skalierungen durch, um mit den Anforderungen Ihres Unternehmens Schritt zu halten. Au?erdem k?nnen sie Ihre Daten schnell durchsuchen und indizieren, wodurch Sie Zeit einsparen, die Sie sonst f¨¹r Abfragen und Datenanalysen aufwenden w¨¹rden.

Suchen Sie bei der Auswahl einer Plattform f¨¹r die Verwaltung von Big Data und vom Internet der Dinge nach einer Plattform, die f¨¹r die Cloud optimiert ist. So k?nnen Sie Analysen in der Cloud durchf¨¹hren und den Zugriff auf sowie die Berechtigungen f¨¹r Ihre Daten lokal steuern. Dadurch werden Ihre IoT-Datenanalysen noch schneller und Sie k?nnen schneller fundierte Entscheidungen treffen ¨C die Art von Entscheidungen, die Sie nach der Investition in eine IoT-Infrastruktur erwarten k?nnen.

Erfahren Sie mehr dar¨¹ber, wie Sie mit modernen Datenanalysen durch É«¿Ø´«Ã½? schneller zu besseren Erkenntnissen kommen.

Zus?tzliche Kapitel im?Big-Data-Leitfaden?

1. Big Data versus herk?mmliche Daten
2. Strukturierte Daten versus unstrukturierte Daten
3. 5 Wege, wie Big Data Unternehmen auf die Spr¨¹nge hilft