Das Internet der Dinge bringt immense Datenmengen mit sich. Vor allem Supply-Chain-Initiativen und Logistikunternehmen sehen sich mit immer größeren Datensätzen konfrontiert. Wie sich diese Datenflut bewältigen lässt und Nutzen daraus gezogen werden kann, erläutert Patrick Callaghan von DataStax.
Um es mit den Worten des britischen Schriftstellers Douglas Adams zu sagen: Das Internet der Dinge ist groß. Wirklich groß. Man mag denken, dass die Datenmenge, mit der Unternehmen zu tun haben, riesig ist – denn laut der IDG IoT Studie 2018 hat bereits ein Fünftel der befragten Unternehmen IoT-Projekte umgesetzt. In Wahrheit aber sind das nur Peanuts im Vergleich zu dem Volumen an Daten, das von vernetzten Fahrzeugen und IoT-fähigen Lieferketten erzeugt wird. Ganz zu schweigen von der Vielfalt an Datentypen und der Geschwindigkeit, mit der sie generiert werden. Dass der Umgang mit diesen Daten eine große Herausforderung ist, liegt auf der Hand. Was gilt es also zu beachten?
Mehr Daten, mehr Probleme oder vielleicht mehr Möglichkeiten?
Sensoren an jedem vernetzten Gerät sammeln durchgängig Informationen und erzeugen so Daten, um das aktuelle Geschehen abzubilden. Betrachtet man zudem den Straßenverkehr, erhält man Unmengen von Updates von tausenden Lastwagen, Bussen oder Autos. Sogar Schiffscontainer übermitteln Angaben zu ihrem Standort, ihrem Status und Problemen, mit denen sie zu kämpfen haben. Multipliziert man all diese Daten, ist das Ausmaß schon heute nicht mehr greifbar. Dabei planen einige globale Logistikunternehmen die Anzahl der Datenpunkte, mithilfe derer ein Paket oder eine Sendung nachverfolgt wird, noch zu erhöhen: Von heute etwa 20 bis 25 auf künftig mehr als 100.
Aus betriebswirtschaftlicher Sicht sind diese zusätzlichen Daten unerlässlich. Sie werden gebraucht, um mit Wettbewerbern im Supply Chain Management und der Logistik Schritt halten zu können. Denn richtig und in Echtzeit genutzt, können diese Daten die Servicequalität verbessern, indem sie aufkommende Probleme, zum Beispiel bei der Lieferung eines Produktes, frühzeitig lösen. Wie man es auch dreht und wendet: Die Zukunft wird uns noch mehr Daten bringen.
Die Datenflut kommt
Bereits heute produzieren wir mehr Daten als je zuvor in der Menschheitsgeschichte. Diese riesigen Datenmengen stellen Unternehmen vor eine Herausforderung: Sie müssen ihre internen IT-Infrastrukturen an die aktuellen Gegebenheiten anpassen. An dieser Stelle setzen Public-Cloud-Angebote an – aber sind diese auch für IoT-Daten geeignet?
Dabei hilft es, sich bewusst zu machen, wie die Daten eintreffen und wie sie von Datenbanken weiterverarbeitet werden. Datenbanken speichern Daten für die unterschiedlichsten Zwecke: als Transaktionssysteme, um weitere Anweisungen auszuführen, als Ablage von Langzeitdaten oder zur Analyse von Daten, die uns einen Einblick in das tägliche Geschehen geben kann. Gerade im Umgang mit IoT-Daten, die von unzähligen Sensoren stammen und bei denen die Reihenfolge entscheidend sein kann, ist die Skalierbarkeit der Datenbanken so wichtig. Hier setzen Cloud-Lösungen an: Anstatt intern neue Ressourcen aufzubauen, können Public Cloud Services einfach hinzugebucht werden, um die Nachfrage schnell zu decken. Cloud-Datenbanken stehen dabei allerdings vor einigen Herausforderungen.