Schritt für Schritt – kompakt erläutert.
In der heutigen digitalen Wirtschaft stehen KMU vor der Herausforderung, wachsende Datenmengen effizient zu verwalten. Eine effektive Lösung besteht darin, das Datenvolumen durch Edge Analytics bereits vor der Übermittlung an die Cloud zu reduzieren.
Reduktion von Datenvolumen durch Vorverarbeitung
Datenvorverarbeitung am Netzwerkrand hilft, nur relevante Informationen in die Cloud zu senden. Sensoren in der Fertigung können bereits an Ort und Stelle analysiert werden, um nur Ausnahmen oder Anomalien hochzuladen. Standardisierte Berichte und Routinedaten verbleiben lokal, was Bandbreite schont und die Verarbeitungslast minimiert.
Datenfilterung für Präzision und Effizienz
Die Anwendung von Filtern direkt an der Datenquelle reduziert das Datenvolumen erheblich. Bewegungsmelder oder Temperatursensoren in einem Bürogebäude können Daten filtern, indem sie nur Änderungen erfassen. Dies verbessert nicht nur die Effizienz der Datenübertragung zur Cloud, sondern auch die Qualität der gespeicherten Daten.
Fehler bei der Implementierung von Edge Analytics
Ein häufiger Fehler ist das Ignorieren der lokalen IT-Infrastruktur. Ohne leistungsfähige Hardware zur Verarbeitung vor Ort erzwingen Unternehmen unnötige Cloud-Aktivität. Eine geeignete Korrektur besteht darin, in lokale Server oder Gateways zu investieren, die Vorverarbeitung ermöglichen.
Ein weiteres Problem ist die fehlende Integration bestehender Systeme. Dies kann dazu führen, dass die gesammelten Daten nicht effizient genutzt werden. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Edge Analytics-Lösungen kompatibel sind mit den bestehenden Datenarchitekturen.
Optimierung durch zielgerichtete Datenverarbeitung
KMU sollten sich auf die gezielte Verarbeitung und Analyse der wertvollsten Daten konzentrieren. In einem Logistikunternehmen etwa, können IoT-Geräte in Fahrzeugen den Treibstoffverbrauch in Echtzeit analysieren und nur kritische Abweichungen meldet man an die Zentrale. Dies spart Kosten und Zeit.
14–30-Tage-Handlungsanleitung
Ermitteln Sie den Bedarf: Identifizieren Sie Bereiche, in denen Datenwachstum problematisch ist. Analysieren Sie, welche Daten tatsächlich für Ihre Geschäftsprozesse entscheidend sind.
Bewerten Sie Ihre Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass Ihre Hardware zur Edge-Datenverarbeitung geeignet ist. Überlegen Sie, ob Investitionen in leistungsfähigere Geräte notwendig sind.
Setzen Sie Datenfilter ein: Implementieren Sie Filter, um nur relevante Daten zu verarbeiten. Beginnen Sie mit einem einfachen Projekt, um das Konzept zu testen.
Schulen Sie Ihr Team: Ihr technisches Personal sollte geschult werden auf die Verwendung neuer Geräte und der Datenfiltertechnologien.
Integration überprüfen: Testen Sie die Integration Ihrer Edge-Analytics-Lösung mit bestehenden Systemen. Passen Sie Schnittstellen an, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten.
Ergebnisse analysieren: Nach der Implementierung sollten Sie die erreichten Effizienzgewinne und die Reduktion des Datenvolumens auswerten. Adjustieren Sie Ihre Strategie entsprechend.
Durch die strategische Reduktion des Datenvolumens vor der Cloud kann ein KMU nicht nur Kosten sparen, sondern auch effizientere und schnellere Entscheidungsprozesse ermöglichen.