Der Weg von Big Data zu Smart Data
Big Data und die damit verbundene Analyse von Daten zur Optimierung der Geschäftsprozesse ist ein zunehmend wichtiger Erfolgsfaktor für Unternehmen.
Doch wie lassen sich Datenmengen unterschiedlichen Formats (Big Data) automatisiert zu nützlichem Wissen (Smart Data) verarbeiten?
Herr Kanellos, mit welchen Herausforderungen hinsichtlich Big Data Analytics sehen sich Unternehmen heute konfrontiert?
Die gute Nachricht ist, dass Unternehmen den Wert von Analytics verstehen. Die Herausforderung besteht nun darin, wie man dorthin gelangt. Welche Technologien benötigen sie? Welche Ausbildung benötigen ihre Mitarbeiter? Wie können Sie disruptive Technologien in Ihr Unternehmen integrieren, ohne es komplett zu zerstören?
In einem ersten Schritt sollten Unternehmen klare Ziele festlegen. Zum Beispiel, versuchen Sie, den Energieverbrauch zu senken? Oder soll die Produktivität einer bestehenden Anlage um 10% erhöht werden? Und erfassen Sie dann, was sie in dieser Hinsicht bereits tun. Viele Unternehmen erheben bereits das Ausgangsmaterial für Analysen – Maschinendaten aus dem Betrieb – aber sie nutzen es nicht so umfassend, wie es möglich wäre.
Welche Technologien sollten Unternehmen hierfür einsetzen?
Es gibt vier Elemente. Zunächst benötigen Sie ein Rechenzentrum oder Cloud-Services. Zweitens benötigen Sie eine Infrastruktur-Ebene, die Maschinendaten erfasst und organisiert, damit sie von anderen genutzt werden können. Maschinen erzeugen enorme Datenmengen, auf die die Mitarbeiter schnell reagieren müssen. IDC hat festgestellt, dass 45% aller Daten nicht genutzt werden. Beispiel Anlagedaten: Eine Firma entdeckte ein Windkraftanlagenproblem frühzeitig mit Hilfe des PI-Systems, wodurch die Reparaturkosten um 90% gesenkt werden konnten.
Das PI-System sammelt Daten von Sensoren, Maschinen und stellt sie für die Analyse zur Verfügung.
Drittens kann die Analytik auf die Datenebene gehen und Ihre strukturierten Daten für zusätzliche Erkenntnisse auswerten. Ein Datenmanagementsystem wie unseres kann Probleme Stunden bis Tage im Voraus erkennen. Die Analytik liefert Vorhersagen Wochen oder sogar Monate im Voraus, dies ist im Gesamtpaket enthalten.
Schließlich benötigen Sie drahtlose Protokolle wie WiFi und SigFox.
Was hat es mit dem Red Carpet Inkubator-Programm auf sich und welche Unternehmen haben Zugang zu diesem Programm?
Das Red Carpet Incubation Programm ist eine Möglichkeit für OSIsoft und Microsoft, unsere Erfahrung und Kenntnisse im Bereich Big Data und IoT mit ausgewählten Kunden zu teilen. Wir helfen ihnen beim Einstieg, zeigen ihnen, wie verschiedene Datenströme genutzt werden können und wie man von einem Pilotprojekt aus startet und von dort aus weitermacht. Die amerikanische Deschutes Brauerei, ein früher Teilnehmer des Programms, konnte die Brau- und Verarbeitungszeiten für viele ihrer Biere um 72 Stunden verkürzen, ohne die Qualität oder den Geschmack zu beeinträchtigen. Dies resultierte in einer Produktionssteigerung von über 400.000 Dollar aus der gleichen Anlage, so dass Deschutes ein Upgrade von 8 Millionen Dollar aufschieben konnte. Dieses Programm steht allen OSIsoft-Kunden offen. Wir beraten Sie gern.
In Zusammenhang mit Big Data wird oft der Begriff „Operational Intelligence“ diskutiert: Was verstehen Sie unter Operational Intelligence?
Operational Intelligence bedeutet im Wesentlichen, zu verstehen, was in einem Unternehmen passiert, und darauf zu reagieren. Uniper verwendet Daten, um Wartungsprobleme vorherzusagen. Covestro nutzt Daten, um die Konsistenz der Chemikalien zu gewährleisten und Energie zu sparen. Windenergiefirmen sind ebenfalls zu großen Befürwortern geworden. Betrieb und Wartung können sich zu 20% der Kosten der Windenergie summieren. Jede Kostenreduzierung wird erhebliche Auswirkungen auf die Verbreitung erneuerbarer Energien haben.
An welche Unternehmen richtet sich Ihre Lösung?
Der gemeinsame Nenner für unsere Kunden ist, ob sie viele Maschinendaten haben oder nicht. Das ist die wichtigste Frage: Wir können ihnen helfen, ihre Daten zu verstehen. Wir arbeiten hauptsächlich mit Industrieunternehmen zusammen: Ölraffinerien, Versorgungsunternehmen, Nahrungsmittelherstellern, Pharmaunternehmen. In jüngster Zeit haben wir uns auch auf die diskrete Fertigung, Rechenzentren und Transportnetzwerken spezialisiert. Die Größe reicht von Fortune-500-Unternehmen bis hin zu mittelgroßen Stadtwerken. Wir arbeiten sogar mit einigen Start-ups zusammen.
Herr Kanellos, vielen Dank für das Gespräch.
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Unser Interviewpartner
Michael Kanellos
Michael Kanellos ist Technologieanalyst bei OSIsoft, und hilft Kunden zu verstehen, wie Daten einige der größten Unternehmen der Welt verändern. Er arbeitet seit über 20 Jahren als Reporter, Analyst und Marketingmanager im Silicon Valley. Seine Arbeiten erschienen in der New York Times, CNET, Forbes, Newsweek, Newsday, der Chicago Tribune und dem National Geographic. Als Absolvent der Cornell University und der University of California arbeitete er als Rechtsanwalt, Reiseschriftsteller und auch als Kellner in einem Pfannkuchencafé.
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