Beschleunigen Sie Ihr Unternehmen mit Real-Time Data-Streaming

by Roman Fürst
Tags: IoT , Digitalisierung , Digital Transformation

Die mit der Digitalisierung von Prozessen einhergehende Beschleunigung der Wirtschaft sorgt für eine immer kürzer werdende Halbwertzeit von Daten. Je älter Informationen sind, umso weniger relevant sind sie für die Prognosen in die Zukunft oder die Bewertung der Unternehmenssituation. Im Idealfall kann ein Unternehmen nahezu in Echtzeit auf geänderte Bedingungen reagieren. Data-Streaming kann hier ein Schlüssel sein.

Drei Rennradfahrer während einem Wettkampf Foto von paolo candelo via Unsplash

Verstehen Sie kritische Ereignisse in Echtzeit - Erhöhen Sie Ihre Reaktionsfähigkeit!

Die stark zunehmende Nutzung und Verbreitung von IoT-Geräten, Maschinen und Sensoren führt nicht nur zu einer rasanten Zunahme an Datenmengen. Die Informationen müssen auch immer schneller verarbeitet werden. So sind in der Assekuranz beispielsweise so genannte Telematik- und Pay-per-Use-Tarife aktuell ein großes Thema. Abgestimmt auf das individuelle Verhalten des Kunden erhält dieser einen individuell auf sein Risikoprofil abgestimmtes Abrechnungsmodell und Leistungspaket. In der Welt der Kfz-Versicherung stammen die Daten aus den Sensoren aus dem Fahrzeug selbst. Für das Geschäftsmodell ist die zeitnahe und kontinuierliche Auswertung der Informationen notwendig.

Das Beispiel zeigt, dass es für Unternehmen in der nahen Zukunft immer wichtiger werden wird, auf Daten zuzugreifen, sobald diese verfügbar sind. Data-Streaming liefert kontinuierlich einen Fluss an Informationen und Ereignissen aus unterschiedlichen Quellen an die Systeme eines Unternehmens. Der Ansatz die Datenströme in Echtzeit (Real-Time) zu verarbeiten, kann dabei die Effektivität, Agilität und Reaktionsfähigkeit eines Unternehmens signifikant erhöhen.

Traditionelle Datenverarbeitung stösst an ihre Grenzen

Bei der traditionellen Datenverarbeitung werden die Daten zunächst gespeichert und indiziert und anschliessend ausgewertet. Um die zunehmenden Datenmengen verwalten zu können und zeitnah Ergebnisse zu erhalten, werden in der Regel Cluster aufgebaut. Die Verteilung der Rechenleistung auf mehrere Server macht den Betrieb allerdings teuer. Zudem ist das Verfahren fehleranfällig. Inkonsistenzen werden häufig erst im laufenden Prozess erkannt. Diese müssen also erst beseitigt und die Verarbeitung erneut angestossen werden. Das kostet Zeit. So stehen Unternehmen zwar Informationen und Analysen zu verschiedenen Aspekten ihrer Organisation, ihrem Markt oder der Aktivität von Kunden zur Verfügung, allerdings stets mit einem zeitlichen Versatz.

Echtzeit-Datenstreaming als Erfolgsfaktor

Informationen in Echtzeit zu verarbeiten und zu nutzen ist ein grosser Fortschritt, der einen originären Wettbewerbsvorteil bringen kann. Das Datenstreaming in Echtzeit findet aktuell bereits bei der Netzwerküberwachung, Risikomanagement wie Betrugserkennung oder der dynamischen Preisgestaltung statt.

Während sich die meisten dieser Systeme eher tendenziell auf unternehmensinterne Informationen konzentrieren, die in Unternehmensanwendungen wie ERP- und CRM-, Produktionsplanung- (PPS) Systemen usw. enthalten sind, wenden wir uns externen Datenquellen zu, die entscheidende Erkenntnisse im Umgang mit Kunden und Märkten für Unternehmen eröffnen können.

Solche Datenquellen können mobile App-, Standort-, Social-Media- und IoT-Monitoring-Daten sein, die verbunden mit den Unternehmensdaten über aktuelle Qualitätsprobleme und Schwachstellen bzw. potentielle Chancen oder vermeidbare Risiken Auskunft geben.

Erhöhen Sie Qualität und Genauigkeit Ihrer Analysen

Neben der Datenerschliessung (Data Source Integration) ist die Datenaufbereitung eine Schlüsselkomponente für die Qualität jeder Analyse. Laut des «Wisdom of Crowds Data Preparation Report» von Dresner Advisory kämpfen viele Unternehmen immer noch mit ihrer Datenaufbereitung.

Die Bereinigung und Standardisierung grosser Datensätze kann eine herausfordernde Aufgabe sein, insbesondere wenn die Datenqualität manuell und ohne spezialisierte Technologien angegangen wird. Doch die Prüfung der Datenintegrität ist essentiell dafür, Probleme mit der Qualität der Daten zu vermeiden. Unsere Lösung prüft Daten automatisiert auf ihre Plausibilität. Anomalien werden dabei in Echtzeit erkannt. Mit anderen Worten verbessern wir massiv die Genauigkeit der Daten und damit Ihrer Analysen.

Das ist nicht nur ein wesentlicher Aspekt in Hinsicht der Qualitätssicherung, sondern bildet auch die Grundlage für die Geschwindigkeit im weiteren Prozess. Denn nur mit fehlerfreien Daten entfalten Analysen in Echtzeit ihren Nutzen.

Haben Sie Fragen zum Thema Data-Streaming? Nehmen Sie mit uns Kontakt auf - wir freuen uns darauf. Melden Sie sich bei roman.fuerst@becompany.ch

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