IoT Analytics (Internet of Things Analytics)
IoT-Analytik ist die Anwendung von Datenanalysewerkzeugen und -verfahren, um aus den riesigen Datenmengen, die von vernetzten Geräten im Internet der Dinge erzeugt werden, einen Mehrwert zu ziehen.
Das Potenzial von IoT-Analytics wird häufig im Zusammenhang mit dem Industrial IoT (IIoT) diskutiert. Das IIoT ermöglicht es Unternehmen, Daten von Sensoren an Fertigungsanlagen, Pipelines, Wetterstationen, intelligenten Zählern, Lieferwagen und anderen Arten von Maschinen zu sammeln und zu analysieren. IoT-Analytik bietet ähnliche Vorteile für die Verwaltung von Rechenzentren und anderen Einrichtungen sowie für Anwendungen im Einzelhandel und Gesundheitswesen.
IoT-Daten können als Teilmenge und Spezialfall von Big Data betrachtet werden und bestehen als solche aus heterogenen Datenströmen, die kombiniert und transformiert werden müssen, um konsistente, umfassende, aktuelle und korrekte Informationen für Geschäftsberichte und Analysen zu erhalten. Die Datenintegration ist bei IoT-Daten komplex. Es gibt viele Arten von Geräten, von denen die meisten nicht auf Kompatibilität mit anderen Systemen ausgelegt sind. Die Datenintegration und die darauf aufbauende Analytik sind zwei der größten Herausforderungen bei der IoT-Entwicklung.
Big Data wird manchmal durch das 3Vs-Modell charakterisiert: Volume, Variety und Velocity. Volume bezieht sich auf die Menge der Daten, Variety auf die Anzahl der verschiedenen Datentypen sowie Geräte und Velocity auf die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung. Die Herausforderungen der Big-Data-Analytik – und der IoT-Analytik – ergeben sich aus der gleichzeitigen Ausweitung aller drei Eigenschaften und nicht nur des Volumens allein.
