Big Da­ta braucht mehr In­tel­li­genz

Computerwoche - - Inhalt - Von Mat­thi­as Mai­er, Se­ni­or Pro­duct Mar­ke­ting Ma­na­ger bei Sp­lunk

Um die wach­sen­den Da­ten­flu­ten in den Griff zu be­kom­men, be­nö­ti­gen An­wen­der in­tel­li­gen­te Sys­te­me. Ope­ra­tio­nal In­tel­li­gence kann für trans­pa­ren­te Pro­zes­se sor­gen.

In­dus­trie 4.0 oh­ne künst­li­che In­tel­li­genz? Das scheint un­denk­bar, denn ge­ra­de Ma­chi­ne Le­arning wird als Me­tho­de pro­pa­giert, um die Da­ten­men­gen zu be­wäl­ti­gen. Ein an­de­rer An­satz ist die Ope­ra­tio­nal In­tel­li­gence (OI), die für trans­pa­ren­te Pro­zes­se sor­gen soll.

Die Wert­schöp­fungs­ket­te op­ti­mie­ren, IT-Sta­bi­li­tät er­hö­hen, Si­cher­heits­be­dro­hun­gen er­ken­nen – ma­schi­nenge­ne­rier­te Da­ten spie­len in der In­dus­trie 4.0 ei­ne wich­ti­ge Rol­le. Doch je nach Sys­tem ent­ste­hen bei der Ver­ar­bei­tung von Ma­schi­nen­da­ten schnell ex­trem gro­ße Da­ten­men­gen. In die­se Mas­se an Big Da­ta fällt im in­dus­tri­el­len Um­feld zu­neh­mend auch die Un­ter­stüt­zung der ho­ri­zon­ta­len Wert­schöp­fungs­ket­te, in die Ma­schi­nen und Sys­te­me von Lie­fe­ran­ten, Händ­lern, Di­enst­leis­tern oder Kun­den ein­ge­bun­den wer­den. Zu­dem soll die­ser In­for­ma­ti­ons­berg be­triebs­wirt­schaft­li­che Pro­zes­se po­si­tiv be­ein­flus­sen.

Ein An­satz, um all die­se Her­aus­for­de­run­gen in den Griff zu be­kom­men und zu lö­sen, ist die Ope­ra­tio­nal In­tel­li­gence. OI soll es An­wen­der­un­ter­neh­men zum ei­nen er­mög­li­chen, Big Da­ta zu ver­ste­hen, zum an­de­ren die Echt­zeit­ana­ly­se der ein­zel­nen Sys­te­me er­lau­ben. Die­se Ana­ly­sen kön­nen wie­der­um als Ba­sis die­nen, um Ent­schei­dun­gen für un­ter­schied­li­che Un­ter­neh­mens­pro­zes­se zu fäl­len.

An­wen­dungs­sze­na­ri­en für OI

Dies könn­ten et­wa klas­si­sche Ab­läu­fe im Kern­ge­schäft ei­nes Fer­ti­gers sein: Wert­schöp­fungs­ket­ten wer­den in­tel­li­gent und um­fas­sen zu­neh­mend sämt­li­che Pha­sen des Le­bens­zy­klus ei­nes Pro­dukts – von der Idee über die Ent­wick­lung, und Pro­duk­ti­on bis hin zur Nut­zung, War­tung und dem Re­cy­cling. Lie­gen bei­spiels­wei­se al­le In­for­ma­tio­nen für ei­nen Fer­ti­gungs­pro­zess trans­pa­rent vor, so kann ein Her­stel­ler früh­zei­tig auf Qua­li­täts­pro­ble­me bei be­stimm­ten Pro­duk­ti­ons­char­gen re­agie­ren. Auf Grund­la­ge der kon­so­li­dier­ten und aus­ge­wer­te­ten

In­for­ma­tio­nen kann die Ge­schäfts­füh­rung dann auf un­vor­her­ge­se­he­ne Ab­wei­chun­gen re­agie­ren. Ein an­de­res Ein­satz­ge­biet ist et­wa die Un­ter­su­chung der In­ter­ak­tio­nen mit Kun­den, um auf zu­neh­men­de Kun­den­be­schwer­den re­agie­ren oder ei­nen Rück­gang der E-Com­mer­ceGe­schäf­te er­klä­ren zu kön­nen.

OI in der IT

In Ver­bin­dung mit Ma­schi­nen­da­ten bie­tet sich der OI-Ein­satz auch in der IT selbst an. In­for­ma­tio­nen aus ver­schie­de­nen IT-Sys­te­men wie Web-Ser­vern oder In­fra­struk­tur­kom­po­nen­ten so­wie Netz­werk­da­ten oder Cloud-Ser­vice­In­for­ma­tio­nen kön­nen mit Hil­fe von OI für die Feh­ler­su­che und Per­for­mance-Stei­ge­rung ver­wen­det wer­den.

Nach der Aus­wer­tung die­ser Da­ten lässt sich ei­ne ziel­ge­naue­re Ur­sa­chen­for­schung be­trei­ben, um künf­tig bes­ser und vor al­lem schnel­ler auf Vor­fäl­le, Aus­fäl­le und an­de­re Pro­ble­me re­agie­ren zu kön­nen. Mit die­ser Echt­zeit-Be­richt­er­stat­tung aus den „Ma­schi­nen­räu­men“ei­ner Or­ga­ni­sa­ti­on wer­den IT-Ma­na­ger in die La­ge ver­setzt, ei­ne ser­vice­ori­en­tier­te Sicht auf ih­re IT-Um­ge­bung zu ent­wi­ckeln. So las­sen sich On-the-Fly-Be­rich­te und Da­ten­vi­sua­li­sie­run­gen nut­zen, die ei­nen Blick über die Ge­scheh­nis­se aus un­ter­schied­li­chen Per­spek­ti­ven er­mög­li­chen.

Mus­ter in An­grif­fen er­ken­nen

Ei­ne wei­te­re An­wen­dung für OI ist der Se­cu­ri­ty-Be­reich. Die Ana­ly­se er­laubt fo­ren­si­sche Un­ter­su­chun­gen in un­ter­schied­li­chen Ebe­nen der In­fra­struk­tu­ren, um et­wa nach ei­nem Cy­ber-An­griff nach be­stimm­ten Mus­tern zu su­chen. Mit die­sen In­for­ma­tio­nen kön­nen IT-Ver­ant­wort­li­che ein un­ge­wöhn­li­ches Ver­hal­ten im Un­ter­neh­mens­netz früh­zei­tig er­ken­nen. Gleich­zei­tig kön­nen sie po­ten­zi­el­len Be­dro­hun­gen vor­beu­gen, in­dem sie in ih­ren Sys­te­men ei­ne kon­ti­nu­ier­li­che Über­wa­chung und -be­wer­tung von Vor­fäl­len in­klu­si­ve Warn­funk­tio­nen im­ple­men­tie­ren.

So funk­tio­nie­ren OI-Platt­for­men

Die OI-Platt­for­men selbst sam­meln und in­di­zie­ren zu­nächst In­for­ma­tio­nen aus un­ter­schied­li­chen Qu­el­len, be­vor über­haupt ei­ne Ana­ly­se vor­ge­nom­men wer­den kann. Beim Sam­meln von Da­ten soll­ten so­wohl phy­si­sche als auch vir­tu­el­le Um­ge­bun­gen so­wie Cloud-Um­ge­bun­gen ein­be­zo­gen wer­den. In In­dus­trie-4.0-Sze­na­ri­en kom­men dann häu­fig noch In­hal­te aus Sen­so­ren und Mi­cro­con­trol­lern von Pro­duk­ti­ons­sys­te­men hin­zu so­wie In­for­ma­tio­nen aus struk­tu­rier­ten Da­ten­ban­ken. Für die Ein­spei­sung die­ser Da­ten die­nen in der Re­gel so ge­nann­te For­war­der, die sich di­rekt in den Da­ten­quel­len be­fin­den. Dar­über hin­aus las­sen sich De­vOps-, IoT- und an­de­re Da­ten über Ap­pli­ka­ti­ons­schnitt­stel­len (APIs) in­te­grie­ren.

Kor­re­la­tio­nen er­lau­ben tie­fe­re Ein­sich­ten

Für die Darstel­lung der kon­so­li­dier­ten In­for­ma­tio­nen stel­len die OI-Platt­for­men in der Re­gel Dash­boards be­reit. Die­se Dash­boards in­for­mie­ren die An­wen­der vi­su­ell über be­stimm­te Vor­gän­ge und Zu­sam­men­hän­ge in IT- und Ge­schäfts­pro­zes­sen und zei­gen da­bei bei­spiels­wei­se Eng­päs­se, Pro­ble­me und so­gar neue Ge­schäfts­chan­cen auf. Mög­lich wird dies durch ei­ne Er­eig­nis­kor­re­la­ti­on. Sie er­laubt es, Be­zie­hun­gen zwi­schen schein­bar un­zu­sam­men­hän­gen­den Er­eig­nis­sen in Da­ten aus ver­schie­de­nen Qu­el­len zu fin­den.

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