Datenflut im Internet der Dinge: So sichern Sie Ihre IoT-Informationen!

Datenflut im Internet der Dinge: So sichern Sie Ihre IoT-Informationen!

nicht vorhanden - In der Welt des Internets der Dinge (IoT) ist Datenmanagement kein bloßes Buzzword, sondern eine Kernkompetenz, die darüber entscheidet, ob Unternehmen im digitalen Zeitalter den Anschluss behalten. Heute, am 18. Juli 2025, ist klar, dass IoT-Systeme nicht nur enorme Datenmengen generieren, sondern auch spezielle Anforderungen an die Verwaltung dieser Daten stellen. Laut Techtarget zeigt sich, dass selbst IoT-Projekte mit geringem Datenvolumen entscheidende Informationen liefern können, die für die Leistung und Sicherheit eines Unternehmens von Bedeutung sind.

Im Mittelpunkt des IoT-Datenmanagements steht die Informationsverantwortung, die sicherstellt, dass Daten gemäß festgelegten Richtlinien gespeichert, verwaltet und geschützt werden. Dabei sind verschiedene Disziplinen von Bedeutung – von der Qualitätssicherung der Daten über den Information Lifecycle bis hin zu Compliance-Management. Diese Aspekte müssen sorgfältig koordiniert werden, um die Herausforderungen des IoT zu meistern, wie etwa die Vielzahl der beteiligten Systeme und Teams.

Datenqualität im IoT: Ein Schlüssel zum Erfolg

Ein häufig übersehenes Thema ist die Datenqualität (DQ) im IoT, wie in einem Artikel auf PMC thematisiert. Daten von IoT-Sensoren kommen in unterschiedlichen Formen und Anforderungen, sei es strukturiert oder unstrukturiert. Dazu kommt, dass bis 2025 die weltweite Datenmenge von vernetzten Geräten auf beeindruckende 79,4 Zettabytes ansteigen dürfte. Das bedeutet, dass Unternehmen vor der Herausforderung stehen, diese Daten so zu verwalten, dass sie nicht nur erfasst, sondern auch in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden.

Die Qualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Daten tatsächlich nutzenbringend sind und keine Fehlentscheidungen nach sich ziehen. Mehrere Forschungsarbeiten, beispielsweise von Lee et al., haben die häufigsten Ursachen für DQ-Probleme identifiziert, darunter die Komplexität mehrerer Datenquellen, was in der dynamischen Welt des IoT nicht zu unterschätzen ist.

Die Herausforderungen der Integration

Unternehmen sehen sich in der Praxis oft mit einer Vielzahl an Insellösungen konfrontiert, wie in einem Beitrag auf Detecon beschrieben. Die Proof-of-Concept-Phase ist häufig der erste Schritt, der jedoch nicht die Integration über verschiedene IoT-Anwendungen hinweg berücksichtigt. Daher sollten Unternehmen bereits in dieser frühen Phase eine klare Strategie entwickeln, um die Architektur ihrer IoT-Lösungen so zu gestalten, dass Redundanzen vermieden und Synergien genutzt werden können.

Die Einführung eines „Architecture Thinking“ kann helfen, diese Hürden zu überwinden. Das bedeutet, den Endnutzen und die erforderlichen Fähigkeiten als eine eigenständige Architektur zu sehen und sich dabei auf die gesamte Wertschöpfungskette zu konzentrieren. Gerade bei der Implementierung sind die Herausforderungen enorm. IoT-Fähigkeiten unterscheiden sich grundlegend von den traditionellen Unternehmensfähigkeiten und erfordern ein Umdenken im Betriebsmodell. Der Unterschied zwischen klassischem und digitalem Kundenservice ist hier deutlich sichtbar: Automatisierte Systeme benötigen eine kontinuierliche Kommunikation mit Kunden und reagieren in Echtzeit auf deren Bedürfnisse.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein effektives Datenmanagement und qualitativ hochwertige Daten die Schlüsselfaktoren für den Erfolg im IoT-Zeitalter sind. Unternehmen müssen proaktiv handeln, neue Fähigkeiten entwickeln und ihre Datenstrategien kontinuierlich anpassen, um im dynamischen Umfeld des Internets der Dinge nicht nur mitzuhalten, sondern auch einen Schritt voraus zu sein.