28. Oktober 2015 | pArtikel drucken | kKommentieren

Big Data: Große Chance für neue Geschäftsmodelle

Industrie 4.0 und das Internet der Dinge („Internet of Things“ – IoT) sind der Motor für Big Data. Denn damit lassen sich Datenbestände auf neue und unbekannte Zusammenhänge hin analysieren. Die Ziele: Konkreter Mehrwert für operative und strategische Entscheidungen sowie das Aufzeigen neuer Geschäftspotenziale. Die Voraussetzung: Die technische Architektur muss stimmen.

Im Video erklärt Jürgen Hamm, Solutions Architect SAP bei NetApp, wie Unternehmen mit wachsenden Datenmengen umgehen sollten. Zur Sprache kommt auch die Frage: Was bedeutet die Industrie 4.0 für Unternehmen und was versteht man eigentlich unter sogenanntem „Fog Computing“?

Hesske

Jörg Hesske, Senior Director Germany Sales bei NetApp. Quelle: NetApp

„Die aktuellen Technologien wie Big Data verändern die Prozesse an unseren Arbeitsplätzen sowie die Geschäftsmodelle von Unternehmen. Themen wie das Internet der Dinge und Industrie 4.0 treiben die digitale Transformation weiter voran und zeigen, dass Daten immer wichtiger werden für operative und strategische Entscheidungen. Big Data ist daher ein zentrales Element dieser Transformation. Wir unterstützen mit unseren Storage-Lösungen und unseren Partnern diese Entwicklung“, erklärt Jörg Hesske, Senior Director Germany Sales bei NetApp.

Industrie 4.0: Daten werden granular betrachtet

Hamm

Jürgen Hamm, Solutions Architect SAP bei NetApp. Quelle: NetApp

Jürgen Hamm, Solutions Architect SAP bei NetApp, führt aus: „Industrie 4.0 bedeutet zunächst einmal die Individualisierung von Erkenntnissen, weg von rein statistischen Methoden zu Einzelkomponenten, mit dem Ziel der Qualitätssicherung bei extrem kleinen Losgrößen und kundenspezifischer Fertigung. Dazu ist ein sehr intensives Produktdatenmanagement erforderlich, das sich kostengünstig nur mit Big-Data-Methoden realisieren lässt.“

Wird die Vielzahl von relativ kleinen Einzeldaten granular betrachtet, so lassen sich beispielsweise aus Maschinendaten nicht nur historische Informationen gewinnen, sondern auch zukünftige Entwicklungen präziser planen und Risiken bewerten.

Anwendungsbeispiele für Big Data im IoT finden sich in vielen Branchen

Die Logistik setzt beispielsweise Big-Data-Analysen für eine optimierte Routenplanung ein: Paketdienste passen in Echtzeit die Routen ihrer Fahrzeuge an geänderte Aufträge an und vermeiden damit Leerfahrten.
Die Industrie nutzt Big Data für vorhersagbare Planungen von Service-Intervallen für Maschinen und eine Früherkennung von Ausfällen. Typischerweise werden Wartungsfenster auf Basis von Betriebsstunden geplant oder auch nach festen Zeitfenstern durchgeführt. Mit der Auswertung von Statusinformationen in Echtzeit gelingt eine stets aktuelle Analyse über den Zustand von Maschinen. Durch die Kombination dieser Daten mit historischen Auswertungen oder statistischen Berechnungen lassen sich potenzielle Ausfälle rechtzeitig erkennen. Auch erfolgt die Planung von Inspektionen zielgenauer, da eine Kombination von Analyse-Umgebung mit ERP-Stammdaten eine vorausschauende Materialbeschaffung erlaubt – bis hin zur Buchung von Werkstätten und Besuchen von Service-Technikern vor Ort.

Riesige Datenmengen setzen passende Speicher voraus

E-Series von NetApp. Quelle NetApp

Für datenintensive Anwendungen und die Beschleunigung von Unternehmensspeicherlösungen bieten die „Tiering“-Konzepte von NetApp entsprechend hohe Leistung, Effizienz und Ausfallsicherheit. „Beim Storage Tiering werden die Daten entsprechend nach ihren Zugriffen auf unterschiedlichen Speichermedien abgelegt: Flash und Festplatten. Damit lassen sich die Vorteile der besseren Performance von Flash-basierten Medien optimal ausschöpfen und gleichzeitig Komplexität und Kosten senken. Denn Flash-basierte Geräte können 25- bis 100-mal so viele Random-Read-Operationen pro Sekunde abschließen als die schnellsten Festplattenlaufwerke (HDDs). Allerdings zu 15- bis 20-fach höheren Kosten je Gigabyte“, erklärt Jörg Hesske.

Der Deutsche Wetterdienst (DWD), ein NetApp-Kunde, bestätigt: „Als der wichtigste meteorologische Dienst der Bundesrepublik Deutschland verarbeitet der DWD ständig große Datenmengen und benötigt hohe Performance und Zuverlässigkeit.“ Zum Einsatz kommt hier die Hybrid-Storage-Lösung E-Series von NetApp. „Sie deckt nicht nur unseren Bedarf nach 30 GB an Datendurchsatz, sie reduziert gleichzeitig den Energieverbrauch um 30 Prozent und die Stellfläche um 48 Prozent sagt Dr. Dieter Schröder, Leiter des Geschäftsbereichs Technische Infrastruktur und Betrieb beim DWD.

Integration von Cloud-Ressourcen

Um Mitarbeitern, Partnern und Kunden IT-Services bei Bedarf effizient zur Verfügung stellen, ist der Einsatz von Cloud-Infrastrukturen meist unumgänglich. Die Herausforderung: Skalierbarkeit, Sicherheit und Kontrolle müssen gewährleistet sein.

Data Fabric

Quelle: IDG Research Services

Diesen Kriterien wird NetApp mit der Private Storage for Cloud-Option (NPS for Cloud) gerecht. Beispielsweise lassen sich damit Sensordaten anonym in der Amazon-, Microsoft oder IBM-Cloud im NetApp-Storage speichern und on-premise vom Anwender verarbeiten. (Mehr zu NPS in der nächsten Folge von NetApp.) Dazu Hamm: „Storage-Anbieter müssen jede Umgebung mit einer zukunftssicheren Datenmanagement-Lösung unterstützen – und hierbei Cloud-Ressourcen integrieren.“

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Denn in Zukunft werde man in den Rechenzentren immer häufiger einen Mix aus On-premise-, Private- und Public-Cloud-Umgebungen sehen, weil sich so viele Unternehmensanforderungen am schnellsten und effektivsten adressieren lassen. Die Basis für diese durchgängige Nutzung bildet die NetApp-Lösung clustered Data Ontap. Sie unterstützt eine dynamische Daten- und Workload-Verschiebung über alle Ressourcen hinweg, inklusive der Cloud.

In einem ist sich der SAP-Experte Hamm sicher: „Gerade bei Big-Data-Initiativen wird On-premise-Storage insbesondere dann erste Wahl bleiben, wenn mit den Daten und Leistungen eine erhebliche Wertschöpfung für das Kerngeschäft der eigenen Organisation geschaffen wird.“

Quelle Video: CANCOM.info via Youtube.

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