Die Digitalisierung erfasst die Industrie. Der IT-Dienstleister InterSystems zeigt auf, wie mit Künstliche Intelligenz und smartes Datenmanagement Geschäftsmodelle für das Internet der Dinge abbilden.
Gut gerüstet für Industrie 4.0: Vernetzte Produktionsanlagen und -maschinen sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die digitale Transformation. Laut der Marktstudie IoT Market Monitor sind weltweit aktuell über neun Milliarden Geräte vernetzt. Unternehmen, die von diesem Trend profitieren wollen, müssen die Voraussetzungen dafür schaffen, dass ihre IT-Infrastruktur das Datenvolumen im Industrial Internet of Things effizient erfassen, verarbeiten und analysieren kann. Außerdem sollten schon heute die Weichen für eine Steuerung von Prozessen auf Basis Künstlicher Intelligenz gestellt werden.
Die Grundlage hierfür bildet eine Datenplattform, die entsprechende Leistungsmerkmale aufweist. InterSystems nennt zeigt in fünf Tipps auf, worauf Unternehmen bei der Auswahl einer Datenplattform für das Internet der Dinge achten müssen.
- Die Datenplattform muss flexibel sein
Eine Multimodell-Datenbank bildet die optimale und unverzichtbare Basis für erfolgreiche Projekte zum Internet der Dinge. Zu ihren wichtigsten Eigenschaften zählt, dass sie mit verschiedenen Datentypen und –formaten umgehen und diese in beliebigen Datenmodellen abbilden kann – egal ob relational, dokumenten- oder objektbasiert. Um Anwendungen mit Machine Learning entwickeln, ausführen und warten zu können, sollte die Datenbank die dafür erforderlichen Funktionen in einer einzigen konsistenten Multimodell-Umgebung unterstützen, in der sich die unterschiedlichen Datenmodelle simultan anwenden lassen.
- Skalierbarkeit hat eine hohe Priorität
Skalierbarkeit ist ein unabdingbares Element einer Datenplattform für das Internet der Dinge, welche Künstliche Intelligenz nutzt. Hilfreich sind horizontal skalierbare HTAP-Datenbankmanagementfunktionen (Hybrid Transaction Analytic Processing). Diese machen es möglich, analytische Echtzeitanwendungen auf sehr großen Datensätzen auszuführen und mit eingebetteten Funktionen zur Ausführung von Analysemodellen zu orchestrieren.
- Interoperabilität ist erfolgskritisch
Interoperabilität ist ein weiterer erfolgskritischer Faktor. Die Datenplattform sollte nicht nur für unterschiedliche Programmiersprachen zugänglich sein und Daten in verschiedenen Formaten verarbeiten können, sondern auch detaillierte Reports für das Model Monitoring bieten. Eine leistungsstarke interoperable Datenplattform vereint möglichst viele Maschinenprotokolle und Standards und ist in der Lage, auch Daten von Edge Devices verlässlich zu verarbeiten.
- Einfache Bedienbarkeit schafft Akzeptanz
Aus Anwendersicht empfehlenswert sind ein grafisches Interface für eine effiziente Datenanalyse, Dashboards für verschiedene Datenvisualisierungen sowie Analysefunktionen, die sich ohne großen Aufwand auf unterschiedliche Anforderungen und Einsatzszenarien zuschneiden lassen. Live-Daten lassen sich so einfach veranschaulichen und damit für Entscheidungsträger greifbar machen.
- Datenschutz muss garantiert sein
Das Thema IT-Sicherheit lässt auch beim Internet der Dinge keine Kompromisse zu. Die Datenplattform sollte daher robuste Sicherheitsfunktionen beinhalten, zum Beispiel bewährte Methoden zur Authentifizierung und Autorisierung, ausgefeilte Rollen- und Rechtemodelle sowie eine automatisierte Verschlüsselung von gespeicherten Daten, um das Internet der Dinge wirkungsvoll vor Cyberattacken zu schützen.
Die Datenplattform InterSystems IRIS bietet skalierbares Datenmanagement, Interoperabilität, vielfältige Funktionen, Skalierbarkeit, Top-Performance und Sicherheit. Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge gehen in dieser Plattform laut Unternehmensaussage eine wertsteigernde Partnerschaft eingehen. Darüber hinaus lässt InterSystems IRIS sich auf den verschiedensten handelsüblichen Edge-Devices einsetzen und in der Private Cloud oder der Hybrid Cloud nutzen. Jürgen Frisch
