Mit Data Science den Wert von IoT-Daten steigern

In den nächsten drei Jahren wird die Zahl der IoT-Geräte 14,4 Milliarden überschreiten. Bei so vielen Geräten im Einsatz mag es einschüchternd wirken, all diese erzeugten Daten zu erfassen und zu nutzen. Inzwischen gibt es jedoch IoT-Plattformen, die mehrere Geräte integrieren und Informationen einfach darstellen können. Die eigentliche Herausforderung mancher IoT-Anwendungen besteht darin, solch große Datenmengen sinnvoll zu nutzen. Eine mögliche Lösung dafür ist der Einsatz einer Business-Intelligence-Plattform und von Data-Science-Werkzeugen, um den Wert zu maximieren, indem Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen erkannt und Prognosen erstellt werden.

Warum Data Science und warum eine Business-Intelligence-Plattform für IoT?

Wie das USDSI (United States Data Science Institute) festgestellt hat: “Data Science und das Internet of Things, also IoT, die Zukunft der Technologie, werden oft miteinander verglichen. Tatsächlich aber ergänzen sie sich gegenseitig.”

IoT-Anwendungen erzeugen in der Regel jeden Tag Tausende oder Millionen von Datenpunkten, und Data Science bietet eine intelligente Möglichkeit, diese Daten zu nutzen. Die Verbindung von Data Science und IoT kann Unternehmen daher auf unterschiedliche Weise zugutekommen.

Natürlich ist die Einführung von Data-Science-Werkzeugen keine leichte Aufgabe. Um diesen Prozess zu erleichtern, ist eine Business-Intelligence-Plattform oft die beste Lösung. Eine BI-Plattform hilft Ihnen zum Beispiel zu verstehen, wie Geräte im Laufe der Zeit genutzt werden, um Produktdesigns zu verbessern, Probleme automatisch zu erkennen und zu diagnostizieren, neue Geschäftsmodelle auf Basis von Nutzungsmustern der Kunden zu entwickeln oder sogar Zeitpläne für vorausschauende Wartung zu erstellen. Das sind nur ein paar Beispiele dafür, wie eine BI-Plattform eine IoT-Anwendung unterstützen kann. Weitere Anwendungsfälle finden Sie hier.

Vorteile einer Business-Intelligence-Plattform für Ihre IoT-Anwendung

Neben den möglichen Anwendungsfällen bringt eine BI-Plattform weitere Vorteile mit sich. Wir gehen einige davon durch:

• Eine in eine IoT-Anwendung integrierte Business-Intelligence-Plattform erleichtert es, aus Ihren Daten Wert zu schöpfen und Erkenntnisse zu gewinnen.

• Machine Learning und Datenanalyse helfen Ihnen, fundiertere Entscheidungen über Ihre Geräte und Daten zu treffen. So können Sie diese Verfahren etwa nutzen, um etwas über die Leistung Ihrer Geräte zu erfahren und welche Änderungen oder Verbesserungen nötig sind.

• Eine Business-Intelligence-Plattform hilft Ihnen, die von Ihrer IoT-Umsetzung erfassten Informationen zu nutzen. Da Sensoren und Geräte ständig Daten erzeugen, kann es schwierig sein, das alles zu durchschauen. Die Plattform ordnet die Daten und hebt Trends und Muster hervor, die Ihnen sonst entgehen würden, sodass Sie mehr Wert aus Ihren IoT-Daten ziehen.

• Die Plattform kann außerdem die Datenerfassung und -analyse automatisieren, was Ihrem Team Zeit für andere Aufgaben verschafft. Wenn Sie zum Beispiel regelmäßig einen Bericht erstellen müssen, können Sie diesen automatisch generieren lassen. Zudem liefern Machine-Learning-Verfahren genauere Ergebnisse schneller als Methoden nach dem Prinzip Versuch und Irrtum.

Herausforderungen bei der Integration einer Business-Intelligence-Plattform

Eine BI-Plattform kann Ihr Team entlasten, indem sie Datenerfassung und -analyse automatisiert. Die anfängliche Integration kann jedoch Zeit und Mühe kosten. Es ist nicht so einfach, das Plugin zu installieren und sofort loszulegen. Wir haben einige weitere Herausforderungen zusammengetragen, die unterwegs auftreten können:

• Die Plattform braucht möglicherweise etwas Zeit, um alle verschiedenen Arten der von den IoT-Geräten erfassten Daten zu lernen und zu verstehen.

• Die Interpretation von Daten ist nicht immer eindeutig, und die Plattform muss eventuell so konfiguriert werden, dass sie die Daten auf eine leicht verständliche Weise anzeigt.

• Die Plattform muss genug Flexibilität bieten, um künftige Änderungen aufzunehmen, wenn sich die Bedürfnisse des Unternehmens verändern und weiterentwickeln.

• Je nach benötigten Funktionen kann sie teuer sein. Üblicherweise gibt es Module zur Auswahl, die verschiedene Funktionen für unterschiedliche Anforderungen bündeln. Der Preis kann davon abhängen, wie viele Daten gespeichert werden, wie viele Nutzer es gibt und wie oft Sie Daten senden oder analysieren.

Worauf Sie bei einer Business-Intelligence-Plattform achten sollten

Es ist entscheidend, dass die gewählte Plattform das bietet, was Ihre Anwendung braucht. Auf folgende Punkte sollten Sie achten:

• Die Fähigkeit, sich mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden, sowohl mit internen als auch mit externen Daten.

• Eine sehr leistungsfähige Daten-Engine, die große Mengen an IoT-Daten verarbeiten kann.

• Einfache Bedienung mit einer Benutzeroberfläche, die leicht zu navigieren und zu verstehen ist.

• Ein breites Spektrum an Analysefunktionen, darunter statistische Auswertung, Prognosen und Data Mining.

• Die Möglichkeit, eigene Berichte und Dashboards zu erstellen, die genau die Informationen anzeigen, die Sie brauchen.

• Die Nachverfolgung von Datenversionen und Trainings.

Das Domo-Plugin in TagoCore

Auf Basis der Vorteile einer BI-Plattform schaffen wir neue Möglichkeiten, mit denen Entwickler von Data-Science- und Business-Intelligence-Werkzeugen profitieren. TagoCore erlaubt jetzt den Einsatz von Plugins, um sich schnell und sicher mit leistungsstarken externen Data-Science- und Business-Intelligence-Tools zu verbinden und so mehr aus den eigenen Daten herauszuholen.

Für diese erste Integration haben wir unter mehreren erstklassigen Anbietern, die hervorragende Business-Intelligence-Funktionen bieten, Domo ausgewählt. Domo ist eine cloudbasierte Plattform mit verschiedenen Data-Science-Funktionen wie Machine Learning und Predictive Analytics. Dieses neue Plugin für BI-Tools ermöglicht es TagoCore-Nutzern, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen und bessere Entscheidungen für ihre IoT-Umsetzungen zu treffen.

So funktioniert es

Das Domo-Plugin für TagoCore kann Daten zwischen beiden Plattformen synchronisieren. Sie können Daten aus einem Domo DataSet empfangen und in ein TagoCore Device einfügen. Ebenso können Sie Daten von einem TagoCore Device senden und in ein Domo DataSet einfügen.

Der Synchronisierungsvorgang findet einmal pro Stunde statt. Besteht in diesem Zeitraum keine aktive Internetverbindung, wartet die Synchronisierung bis zur nächsten Stunde, bevor sie erfolgt.

Während der Synchronisierung prüft TagoCore, ob neue Datenpunkte an Domo gesendet werden müssen, und ruft zugleich neue Datenpunkte vom Domo-Dienst ab, die in ein lokales Device eingefügt werden müssen.

Das obige Diagramm zeigt ein Szenario, in dem die Optionen zum Senden und Empfangen im Domo-Plugin aktiviert sind. Wie im Diagramm zu sehen ist, beginnt der Ablauf damit, dass das Plugin mit der TagoCore API kommuniziert, um zu prüfen, ob Datenpunkte an Domo gesendet werden müssen. Das Plugin stellt dann entweder eine (1) oder zwei (2) Anfragen an die Domo API.

1. Wenn neue Datenpunkte an Domo gesendet werden müssen, sendet TagoCore sie.

2. Anschließend fordert TagoCore unabhängig von neuen lokalen Datenpunkten stets Daten aus einem Domo DataSet an und fügt neue Datenpunkte in ein lokales Device ein.

Sie können die Fähigkeit des Plugins, Daten zu senden oder zu empfangen, über den Schalter in der Plugin-Konfiguration deaktivieren.

Beachten Sie jedoch, dass neue Datenpunkte, die vom Domo-Dienst abgerufen werden, immer dem üblichen Einfügeablauf folgen. Das heißt, sie werden von einem Payload Parser und, sofern vorhanden, einem Encoder-Modul verarbeitet, bevor sie in den Bucket eingefügt werden.

Beispiele

Als Anwendungsbeispiel können wir unser TagoCore Freezer Simulator Plugin heranziehen. Sobald dieses Plugin heruntergeladen und aktiviert ist, sendet es fortlaufend Daten an TagoCore, die einen echten Gefrierschrank simulieren. Sie können die Temperaturskala, die Häufigkeit der Daten und sogar das Device anpassen, an das die Daten gesendet werden.

Dieses Plugin eignet sich ideal als Beispiel, weil es einen echten Anwendungsfall darstellt und auch andere Szenarien abbilden kann, in denen Sie ständig Daten senden und mit Domo synchronisieren müssen.

Um das TagoCore Freezer Simulator Plugin zu installieren, rufen Sie unseren Plugin Store in TagoCore auf.

Das Domo-Plugin installieren

Um das Domo-Plugin in TagoCore zu nutzen, müssen Sie es lediglich installieren. Rufen Sie dazu den Plugin Store auf, indem Sie in TagoCore auf das Store-Symbol klicken. Suchen Sie im geöffneten Plugin Store das Plugin Domo Integration und installieren Sie es.

Die Zugangsdaten hinzufügen

Sobald das Plugin installiert ist, sind Sie der Integration Ihres Domo-Kontos mit TagoCore einen Schritt näher. Im nächsten Schritt fügen Sie Ihre Domo-Zugangsdaten hinzu, damit TagoCore in Ihrem Namen Anfragen stellen kann. Um Ihre Domo-Zugangsdaten hinzuzufügen, müssen Sie einen neuen Client in Domo erstellen und die Client ID sowie das Client Secret dieses neuen Clients in den Plugin-Einstellungen von TagoCore eintragen.

Daten an ein Domo DataSet senden

Um TagoCore-Daten in ein Domo DataSet einzufügen, müssen Sie die Option Send data to a Domo DataSet aktivieren. Sobald die Option aktiviert ist, müssen Sie angeben, von welchen Devices die Daten bezogen werden (einzeln oder mehrere), wie das Bild unten zeigt.

Wenn Sie Daten von einem einzelnen Device auswählen, können Sie eine Device ID als Datenquelle festlegen. Wenn Sie Daten von mehreren Devices auswählen, müssen Sie den Tag-Key und den Tag-Wert der Gerätegruppe angeben.

Beim Senden von Daten erstellt TagoCore automatisch ein neues Domo DataSet mit einem bestimmten Satz an Spalten: Variable, value, unit und time.

Daten aus einem Domo DataSet empfangen

Um Domo-Daten in ein TagoCore Device einzufügen, müssen Sie die Option Receive data from a Domo DataSet aktivieren. Sobald die Option aktiviert ist, müssen Sie die gewünschte DataSet-ID in Domo und die Device ID in TagoCore angeben.

Fazit

Data Science wertet IoT auf, weil sie eine aufschlussreiche Methode bietet, die umfangreichen erfassten Daten auszuwerten. In manchen Szenarien ist Data Science sogar entscheidend für den Erfolg einer Anwendung. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die Vorteile von Data Science die Nachteile übertreffen. Auch wenn bei der Umsetzung einige Herausforderungen auftreten, lohnt sich der Aufwand am Ende mit hoher Wahrscheinlichkeit.

Das Plugin ist eine weitere Möglichkeit, Data Science mit TagoCore zu nutzen, denn man könnte das auch selbst über unseren Analysis-Modus tun. Darüber hinaus ist dieses Plugin nur eine von vielen Optionen, die TagoCore bietet. Sie können Ihre Anwendung nach Belieben anpassen, die Datenbank wählen, die Sie bevorzugen, und sogar eigene Plugins erstellen.