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WLAN

Connected Enterprise

28. Oktober 2016, 15:35 Uhr | Autor: Martin Scheller / Redaktion: Diana Künstler

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

WLAN als wichtige Datenquelle

In den letzten fünf Jahren ist die Anzahl an vernetzten Geräten in Unternehmen enorm angestiegen und hat zu einer explosionsartigen Zunahme der Datenmenge geführt. Der WLAN-Traffic wird ebenfalls immer dichter: nahezu jedes Element industrieller Anlagen ist WLAN-fähig und immer mehr Mitarbeiter verbinden sich über ihre mobilen Endgeräte mit dem Firmennetzwerk. Innerhalb weniger Jahre ist das WLAN zu einer entscheidenden Komponente der IT-Infrastruktur in Unternehmen geworden.

Und auch das WLAN-Netz kann zu einer wichtigen Datenquelle werden und aufzeigen wie diese Ressourcen genutzt werden. Wenn jedes Gerät im Unternehmen mit dem WLAN verbunden ist und abgefragt werden kann, entsteht ein nahezu unbegrenzter, aus internen Prozessen gespeister Datenpool, der Unternehmen einen enormen Mehrwert bringen kann. Der Kauf eines Gebrauchsgegenstandes wird so plötzlich zu einer strategischen Investition und die Rendite erfolgt in Form von operativen Einblicken.

Werden solche Daten zum bestehenden Analyse-Mix hinzugefügt, können ganz neue Einblicke bezüglich Kunden-, Mitarbeiter- oder Besucherverhalten gewonnen werden. Aber häufig betrachten Unternehmen die gesammelten Daten – sei es in Bezug auf Lagerbestandsführung, Lagerbetrieb oder Kundenpräferenzen – immer einzeln, sodass unternehmensübergreifende Einblicke nicht möglich sind.

Auf die Wechselbeziehung zwischen Daten kommt es an
Der echte Wert eines Datensatzes entfaltet sich erst dann, wenn wechselseitige Bezüge zu anderen Datensätzen hergestellt werden. So können Hersteller beispielsweise die Daten zum Einsatz der Produktionsmaschinen mit weiteren Datensätzen zu Maschinenausfällen analysieren. Dadurch können Wartungsthemen frühzeitig identifiziert und Maschinen besser geschützt werden. Unternehmen speichern heute schon eine Reihe von Daten in ihren Applikationen und Clouds. Sie müssen jetzt einen Weg finden, diese Daten zu vernetzen und Abfragen dadurch übergreifend durchzuführen. Dann sind sie in der Lage, Muster zu erkennen, wertvolle Einblicke zu erlangen und signifikante Einsparungen zu erzielen.

Im Laufe der Zeit können dann immer weitreichendere Themen adressiert werden, wie etwa das Planen von Ressourcen oder Gebäuden oder die Schaffung zukünftiger Arbeitsplätze. Informationen aus Datenanalysen können die Servicequalität und das operative Vorgehen verbessern und so langfristig Umsatz und Rentabilität steigern.