Das Internet der Dinge bleibt eine ständig wachsende Technologiebranche, in der die Wachstums- und Finanzierungserwartungen von Unternehmen wie Gartner und Business Insider in den letzten drei Jahren regelmäßig erfüllt oder übertroffen wurden.

Und genau wie bei anderen technischen Revolutionen vor dem IoT ist das rasante Wachstum und der häufige Hype einer neuen Technologie, auf den verschiedene Kämpfe folgen, und IoT keine Ausnahme. In diesem Fallbericht zur IoT Anwendungsentwicklung untersuchen wir einige Herausforderungen, die IoT Ingenieure, Datenwissenschaftler und Unternehmen (OEMs) schlaflose Nächte bereiten, während sie mit der Produktentwicklung und der Digitalisierung von Arbeit und Dienstleistungen beginnen.

Druck auf IoT Entscheidungsträger

Eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen glaubt, dass IoT -Lösungen auf lange Sicht große Auswirkungen auf ihr Geschäft haben werden. Daher wird es immer wichtiger, die richtigen Leute zur Verfügung zu haben, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Und angesichts der Fachkenntnisse, die zum Einrichten, Verwalten und Extrahieren von Werten aus riesigen, vor Ort gesammelten Datenmengen erforderlich sind, ist Fachwissen von Datenwissenschaftlern oder ausgebildeten Ingenieuren erforderlich, die für kritische Entscheidungsprozesse, Pläne, Ausführung und Umsetzung IoT verantwortlich sein können die festgelegten Ziele oder PoCs.

Was sind also die größten Herausforderungen, die Datenwissenschaftler, Ingenieure und Unternehmen davon abhalten, IoT Anwendungen einzuführen und/oder zu entwickeln?

1. Prädiktive Analysen

Dank des IoT ist Predictive Analytics zu einer wertschöpfenden Fähigkeit für Unternehmen geworden. Die Kombination aus dem industriellen Internet der Dinge und Predictive Analytics kann in unserem heutigen Verständnis der Optimierung von Prozessen revolutionär sein. Darüber hinaus können erhebliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielt werden.

Um dies zu erreichen, ist es jedoch notwendig, vollständig zu verstehen, wie Predictive Analytics funktioniert und wie man sie in der konkreten Situation anwendet. Daher ist eine sorgfältige Vorbereitung ein Muss; erfordert ein klares Ziel, gefolgt von gründlicher Recherche und Planung. Und dies könnte zu einer Herausforderung werden, da es an Experten mangelt, die in der Lage sind, die Vorteile der prädiktiven Analyse voll auszuschöpfen, da die erforderliche Hardware bereitgestellt oder manipuliert werden muss, um Daten im Laufe der Zeit aufzuzeichnen. Anschließend muss die entsprechende Software für maschinelles Lernen und KI eingesetzt werden, um das System auf die Erkennung von Inzidenzen zu trainieren, um anhand der gesammelten Rohdaten die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns der Wertschöpfung modellieren zu können.

2. Schlechte Datenqualität

Eine präzise Datenaufbereitung ist der Schlüssel zur Gewinnung qualitativ hochwertiger und effizienter Daten. Wenn Datenwissenschaftler jedoch mit der Analyse der Informationen beginnen, müssen sie sich in der Regel mit einer Menge unordentlicher Daten, Sensorfehlern oder verpassten Messwerten auseinandersetzen, unabhängig von der Größe oder Art des Unternehmens.

Der Einsatz von Datenintegrationstools ist im Datenmanagement von entscheidender Bedeutung. Diese Tools helfen dabei, die Informationseingabe zu automatisieren und Fehler zu vermeiden, die durch die manuelle Eingabe entstehen können. Zum Beispiel Rechtschreib- oder Tippfehler. Aus diesem Grund IoT -Plattformen wie Ubidots wesentliche App-Technologiekomponenten bereit, sodass Ingenieure und Datenwissenschaftler das Rad nicht neu erfinden müssen, wenn es um die Erfassung und Datenverwaltung von Sensordaten geht. Mit produktionsgetesteten Integrationen und einem IoT optimierten Zeitreihen-Datenspeicherserver können Benutzer Daten mühelos an die Plattform senden, wo sie mit der Zeitrealität organisiert und bei Bedarf Analysen anwenden können.

Es ist wichtig, den Stakeholdern zu vermitteln, wie wichtig die richtige Vorbereitung ist. Der gesamte Vorbereitungsprozess kann viel Zeit und Mühe des Ingenieurs und der Datenwissenschaftler in Anspruch nehmen.

3. Sicherheit

Es scheint, dass sich das rasante Wachstum des IoT in den kommenden Jahren nicht verlangsamen wird, was bedeutet, dass Sicherheitsoptionen möglicherweise überholt werden. Daher ist die Implementierung von IoT -Lösungen in Unternehmen sowohl spannend als auch leicht gefährlich, da es allgegenwärtig ist, dass Hardware- oder Softwaresysteme gehackt oder gekapert werden.

Die Sicherheit von IoT Netzwerken stellt aufgrund des umfangreicheren Spektrums an Gerätefunktionen, Kommunikationsprotokollen und Standards eine größere Herausforderung dar als die herkömmliche Netzwerksicherheit. Daher ist es eine enorm schwierige Aufgabe, dies sicherzustellen.

Allerdings können schon einfache Maßnahmen wie die Verwendung eines zuverlässigen VPN dabei helfen, Sicherheitsbedrohungen zu überwinden. Eine der effektivsten Möglichkeiten, ein VPN zu nutzen, besteht darin, es auf Ihrem Router zu installieren, sodass alle damit verbundenen Geräte durch eine zusätzliche Sicherheitsebene geschützt sind, die über die einfache Verschlüsselung hinausgeht.

4. Der Datenumfang ist zu groß

Es gibt eine paradoxe Herausforderung: Big Data ist möglicherweise zu umfangreich für eine Analyse und sogar schädlich für die Verfolgung der gesetzten Ziele. Wie kommts? Bei Predictive Analytics ist es notwendig zu verstehen, welche Informationen mit Ihrem Ziel in Zusammenhang stehen und welche nicht. Bei zu vielen Informationen kann es passieren, dass Datenwissenschaftler und -ingenieure in Daten gefangen bleiben oder darin ertrinken. Eine Kombination aus Feldern mit hoher Varianz und der Unfähigkeit, gut zu verallgemeinern, kann sie davon abhalten, qualitativ hochwertige Vorhersagemodelle zu entwickeln. Dies kann zu noch schlimmeren Folgen führen, beispielsweise zur Fehlinterpretation von Daten und zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage falscher Interpretationen, Anomalien oder Fehlern.

5. Datenzugänglichkeit

Die Integrität von Daten ist eine Herausforderung für Datenwissenschaftler und App-Ingenieure. Wer erhält Zugriff auf die Daten? Wem gehört es? Wie werden sie auf die Daten zugreifen? Diese Fragen bereiten Spezialisten, die mit der Entwicklung betraut sind, echte Kopfschmerzen. Die Häufigkeit des Datenaustauschs muss streng kontrolliert werden, da die Art der Daten unterschiedlich ist und die Sicherheit der Benutzerverwaltung eine nie endende Herausforderung darstellt.

6. IoT Kompetenzlücke

von TEKsystems IoT und Sicherheitsexperten zu finden Immarsat befragte 500 leitende IT-Experten großer Unternehmen und stellte fest, dass 46 % der Befragten keine Erfahrung in Analytik und Datenwissenschaft hatten. Diese Wissenslücke schafft Hindernisse für Unternehmen, die IoT und KI in ihren Entscheidungsprozess integrieren möchten.

Abschluss

Da sich das IoT noch in einem frühen Entwicklungs- und Einführungsstadium befindet, wird es einige Zeit dauern, einen Weg zu finden, die IoT Herausforderungen zu bewältigen, die Ingenieuren und Datenwissenschaftlern schlaflose Nächte bereiten. Aber mit der Unterstützung von IoT Anwendungsentwicklungsplattformen kann IoT Aktivierung und -Digitalisierung für Ingenieure, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die mit der Entwicklung und Einführung IoT Lösungen beginnen und beginnen möchten, etwas weniger beängstigend sein.