Angewandte Datenanalyse für die Industrie

Data Baselining, auch bekannt als Data Landscaping, ist unser Ansatz zur Verarbeitung und visuellen Organisation von Daten auf intuitive und leicht verständliche Weise. Dazu gehört die Entwicklung von Diagrammen, Karten, Schaubildern und Dictionaries, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen und Entitäten darzustellen. Nachdem wir die geeigneten Daten identifiziert haben (siehe " Mindestmaß an tragfähigen Daten "), verarbeiten wir sie, bereiten sie auf und bereinigen sie und gleichen sie für die Analyse ab. Dies umfasst in der Regel die Erstellung von Datenprofilen, die Bereinigung und Transformation, um die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten. 

Wir verwenden strategische Datenanalyse, um ein Mindestmaß an tragfähigen Daten (Minimum Viable Data, MVD) unserer Kund*innen zu identifizieren und anzustreben. MVD ist die minimale Datenmenge, die benötigt wird, um ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Aufgabe zu erreichen. Das Konzept von MVD wird oft in agilen Entwicklungsansätzen verwendet, um Produkte schnell zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, indem man sich auf die minimal erforderlichen Funktionen konzentriert, um die Kundenanforderungen zu erfüllen. 

Bei der Datenanalyse bezieht sich MVD auf die minimale Datenmenge, die erforderlich ist, um Erkenntnisse zu gewinnen oder fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies beinhaltet die Identifizierung der wichtigsten Datenvariablen, die Reduzierung von Datenredundanzen und die Beseitigung von überflüssigen Datenpunkten, die nicht zur Analyse beitragen. 

Die Verwendung von MVD kann den Datenerhebungsprozess optimieren, Kosten und Zeit für Datenspeicherung und -verarbeitung reduzieren sowie Genauigkeit und Relevanz der Analyse verbessern. Die Konzentration auf die minimale erforderliche Datenmenge vermeidet Informationsüberlastung und erlaubt es Datenanalysten und Entscheidungsträgern, sich auf relevante Daten zu konzentrieren. 

Es ist wichtig MVD nicht als starr oder festgelegt zu betrachten. Da sich Geschäftsbedürfnisse und -ziele ändern können, kann sich auch das Mindestmaß an tragfähigen Daten ändern, und es können zusätzliche Daten erforderlich sein, um tiefere Einblicke zu gewinnen oder anspruchsvollere Ziele zu erreichen.

Wir setzen Data Governance als Prozess ein, um die Qualität, Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten in einer Organisation zu verwalten und sicherzustellen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen zusammen, um Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement festzulegen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Dabei stellen wir sicher, dass regulatorische Anforderungen eingehalten werden. 
 
Der Data-Governance-Prozess umfasst in der Regel folgende Schritte: 

1. Festlegung von Datenrichtlinien: Richtlinien, die die Verwaltung von Daten regeln, einschließlich Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Datenaufbewahrung. 

2. Festlegung von Datenstandards: Definition von Datenstandards, die die Regeln für die Sammlung, Speicherung und Verwendung von Daten vorgeben, z. B. Datenformate, Datendefinitionen und Datenvalidierungsregeln. 

3. Zuweisen von Datenverantwortung: Identifizierung von Datenverantwortlichen, die für die Verwaltung bestimmter Datensätze verantwortlich sind, und Zuweisung von Datenhütern, die für die Qualität und Genauigkeit der Daten verantwortlich sind. 

4. Festlegung von Datenprozessen: Entwicklung von Prozessen zur Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, einschließlich Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -verbreitung. 

5. Sicherstellung der Datensicherheit: Implementierung von Maßnahmen zum Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, wie z.B. Verschlüsselung, Zugangskontrollen sowie Datensicherung und -wiederherstellung. 

6. Überwachung der Datenqualität: Regelmäßige Überwachung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. 

7. Überprüfung der Datenkonformität: Regelmäßige Durchführung von Audits, um die Einhaltung von regulatorischen Anforderungen sowie internen Richtlinien und Verfahren sicherzustellen. 

8. Kontinuierliche Verbesserung: Fortlaufende Überprüfung und Verbesserung des Data-Governance-Prozesses, um sicherzustellen, dass er weiterhin effektiv und effizient den Datenmanagementanforderungen der Organisation entspricht. 

Unser Ansatz ist ein echter End-to-End-Prozess, von der anfänglichen Identifizierung des Mehrwerts bis hin zur Implementierung angewandter analytischer Lösungen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen von der ersten Entdeckung über POC (Alpha) und MVP (Beta) bis hin zur vollständigen Implementierung und Unterstützung zusammen. 
Unser Analyseentwicklungsprozess ist ein Rahmenwerk für das Design, die Entwicklung und Implementierung von Analyselösungen für spezifische geschäftliche Problemstellungen. Der Prozess umfasst mehrere Stufen, die aufeinander aufbauen, um eine erfolgreiche Analyselösung für Kund*innen zu schaffen. Dazu gehören die Problemdefinition, Datenerfassung, Datenvorbereitung, Datenexploration, Modellierung, Evaluierung und Implementierung. 
Insgesamt ist der Analyseentwicklungsprozess iterativ und beinhaltet mehrere Zyklen zur Verfeinerung und Verbesserung der Analyse-Lösung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sicherzustellen, dass die Analyselösung auf die betrieblichen Problemstellungen und die Bedürfnisse der Beteiligten abgestimmt ist und dass die gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsanweisungen umsetzbar sind und so zur Wertschöpfunng beitragen können. 

Der industrielle IoT Digital Core stellt für Kund*innen ein System zur Wertsteigerung ihrer bestehenden Daten dar. Bestehende Daten werden auf einfache Weise integriert und bereitgestellt, Anwendungsfälle erstellt und kann ohne Technologiefokus von Multiplikatoren im Unternehmen aufgegriffen werden, um den Wertschöpfungsprozess rasch zu beginnen. 

Der IoT Digital Core und die Datenanwendungsfälle und -analyse sind zwei wesentliche Komponenten der IoT-Technologie. Sie arbeiten zusammen, um Daten in Echtzeit von verbundenen Geräten und Sensoren zu sammeln und zu analysieren. 

IoT Digital Core: Der IoT Digital Core bildet das Fundament eines IoT-Systems. Er besteht aus der Hardware und Software, die den Datenfluss von verbundenen Geräten zur Cloud verwalten. Der Digital Core umfasst die Geräte selbst sowie die Gateways und Edge-Geräte, die zur Datenerfassung und -übertragung zur Cloud verwendet werden. Neben der Hardware umfasst der Digital Core auch Software wie Betriebssysteme, Sicherheitssoftware und Datenverwaltungssysteme. Anstatt sich auf die Technologie zu konzentrieren, handelt es sich hierbei um einen beschleunigten Systemansatz für die Wertschöpfung aus Ihren Daten, zu dem auch Integrationsadapter, Datenmodelle und Workflows gehören.

 
Datenanalyse: Sobald Daten vom Digital Core erfasst wurden, werden sie mithilfe von Datenanalysetools verarbeitet und ausgewertet. Datenanalyse beinhaltet die Anwendung statistischer und maschineller Lernalgorithmen, um Muster in und Erkenntnisse aus den Daten zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um industrielle Prozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Datenanalyse kann auch eingesetzt werden, um Ausfälle von Geräten vorherzusagen und entsprechend Wartungsbedarf festzu.

Zusammen bilden der IoT Digital Core und die Datenanalyse ein leistungsstarkes System zur Verwaltung und Analyse von IoT-Daten. Durch die Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre industriellen Prozesse gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zur Verbesserung von Effizienz, Produktivität und Rentabilität treffen.