Daten sind mittlerweile allgegenwärtig. Sei es im persönlichen Umfeld oder im Geschäftsleben – der Anstieg der weltweiten Datenmenge wird auch in den kommenden Jahren nicht abnehmen. Auch kleinere und mittlere Unternehmen setzen verstärkt auf Digitalisierung. Und somit auf gezielte und strategische Datennutzung, die eine Vielzahl von Vorteilen bietet. Verbesserte Kundenbindung, schlankere Prozesse, dynamische Preisgestaltung oder optimierte Lieferketten sind nur einige von ihnen. Doch mit steigendem Datenvolumen wird der Umgang mit diesen komplexer. Die Datenanalysen werden zeitaufwendiger und teurer. Bis 2025 wird die weltweite Datenmenge voraussichtlich auf über 180 Zettabyte anwachsen. Damit stoßen die Kapazitäten für zentrale Speicherung und Verwaltung an ihre Grenzen. Um diese Datenflut zu bewältigen, kann der Einsatz von Edge Analytics für Unternehmen eine geeignete Lösung darstellen.
Direkt an der Quelle: Das Konzept von Edge Analytics
In der Regel werden sämtliche Daten von ihrem Erfassungsort zu einem zentralen Speicherort übertragen, wo sie anschließend analysiert werden. Bei Edge Analytics, einer dezentralen Datenanalyse, werden die Daten direkt an der Quelle oder am „Rande“ (=Edge) des Informationsnetzwerks analysiert und voraggregiert. Durch die Möglichkeit, Rohdaten direkt an der Quelle zu analysieren, umgeht dieser Ansatz die Notwendigkeit, alle Rohdaten an ein zentrales System zu übertragen. Gleichzeitig werden alle gewonnenen Erkenntnisse für zentrale Entscheidungsprozesse zusammengeführt. Die Rohdaten bleiben jedoch bei Bedarf weiterhin auf den Systemen verfügbar, wo sie generiert wurden.
Diese Herangehensweise ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die schnellen Datenzugriff, hochwertige Analysen mit niedriger Latenzzeit und Skalierbarkeit benötigen. Das trifft beispielsweise auf mittelständische Unternehmen im Einzelhandel, in der Fertigung, im Versorgungssektor sowie in der Medizinbranche zu. Aber auch andere Sektoren investieren vermehrt in digitale Technologien. Etwa um die Customer Journey auf ein neues Niveau zu heben. Eine Entwicklung, die dazu führt, dass die Bedeutung von Edge Analytics sehr wahrscheinlich weiter zunehmen wird.
Schnelligkeit und Kosteneffizienz: Die Vorteile von Edge Analytics
Die Vorteile von Edge Analytics reichen allerdings weit über die Beschleunigung von Datenanalysen hinaus. Auch in wirtschaftlicher Hinsicht kann der Einsatz lohnend sein. Edge Analytics ermöglicht eine effizientere Analyse großer Datenmengen in kürzerer Zeit. Und dies zu potenziell geringeren Kosten. Insbesondere Unternehmen, die In-Memory-Datenbanken verwenden, profitieren. Denn die Analyse der Daten ist in Echtzeit während der Datenverarbeitung möglich. Auch in Bezug auf die Kosten der Cloud bietet Edge Analytics viel Potenzial, da die Kosten für Cloud-Migration und -Speicherung variieren und zu unerwarteten Kosten führen können. Wenn Unternehmen mehr Analysen direkt an der Datenquelle durchführen, können sie die Ausgaben für Cloud-Speicher und Datenübertragung senken.
Praktische Anwendungen: Edge Analytics in der Produktion
Auch im Bereich mobiler Arbeitsgeräte und in der Industrie 4.0 können Unternehmen von Edge Analytics profitieren, zum Beispiel durch Echtzeit-Analysen, Bandbreitenoptimierung, Reduzierung von Latenzzeiten und verbesserter Datensicherheit. In der Industrie 4.0 sind Maschinen und Anlagen oft mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet. Diese erfassen eine breite Palette von Daten, wie Temperatur, Druck und Vibrationen. Mit Hilfe von Edge Analytics kann die Analyse der Sensordaten effizienter und zielgerichteter erfolgen, was positive Auswirkungen auf die Projektkoordination und letztendlich auf Unternehmensergebnisse hat. Das heißt jedoch nicht, dass Unternehmen künftig ganz auf traditionelle zentrale Datenbanken verzichten sollen. Vielmehr ist für eine optimale Datennutzung die Kombination beider Ansätze – Edge Analytics und zentrales Modell – in vielen Fällen die richtige Lösung. Rohdaten können vor Ort analysiert und vorverarbeitet werden, bevor sie an eine zentrale Datenbank oder ein Data Warehouse zur weiteren Analyse gesendet werden.
Das Gesamtpaket einer strategischen Lösung
Edge Analytics ist ein innovatives und wirkungsvolles Werkzeug, das insbesondere für mittelständische Unternehmen von Vorteil sein kann. Es ermöglicht ihnen, ihre Prozesse zu optimieren, die Betriebskosten zu minimieren und je nach Art der verarbeiteten Daten auch ihre Sicherheitsstandards zu erhöhen. Im Vergleich zu den traditionellen zentralisierten Analysemethoden hat Edge Analytics den Vorteil, dass es schnellere Reaktionszeiten ermöglicht und gleichzeitig die Belastung des Netzwerks und der zentralen Systemkapazitäten reduziert. Für mittelständische Unternehmen in ländlichen Gebieten kann es zudem ein echter Gamechanger sein, da es auch bei begrenzter Bandbreite oder instabilen Internetverbindungen effektiv eingesetzt werden kann. Zudem können Branchen mit strengen datenschutzrechtlichen Bestimmungen von der dezentralisierten Verarbeitung und Analyse der Daten durch Edge Analytics profitieren, da sich das Risiko von Cyberangriffen verringert.
Der Grund dafür ist, dass durch die Verteilung der Daten auf mehrere Geräte oder Standorte das Ziel für potenzielle Hackerangriffe weniger attraktiv wird. Es gibt weniger Möglichkeiten für einen erfolgreichen Angriff, da die Daten nicht an einem einzigen, zentralisierten Ort gespeichert sind. In einer Zeit, in der die Häufigkeit und das Ausmaß von Cyberattacken zunehmen und eine sichere IT-Infrastruktur ein entscheidendes Kriterium für Kunden und Partner darstellt, kann die Implementierung von Edge Analytics daher einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bringen. Darüber hinaus bietet es den Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenverarbeitung und -analyse flexibel an die spezifischen Anforderungen ihrer Branche anzupassen. Sie sind dadurch in der Lage, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die ihren Geschäftsbetrieb optimal unterstützen.
