Die Nutzung von Daten nimmt im Industriesektor eine zunehmend strategische Rolle ein und verändert sowohl Entscheidungs- als auch Betriebsprozesse. Der Fokus liegt nicht mehr allein auf Erfassung und Speicherung, sondern auf der Fähigkeit, Daten zu integrieren und in Echtzeit nutzbar zu machen.
Technologische Innovationen definieren die Datenerfassung und -verarbeitung neu, fördern die Interoperabilität zwischen Systemen, die Automatisierung und die Informationssicherheit.
In diesem sich ständig weiterentwickelnden Umfeld betrachten wir die Trends im Datenmanagement, die Unternehmensentscheidungen in den kommenden Jahren prägen werden.
Die 7 Trends im Datenmanagement
Sehen wir uns die wichtigsten Elemente an, die die nahe Zukunft der Systeme zur Verwaltung von Unternehmensdaten prägen werden.
1. Industrial IoT (IIoT) & Smart Sensors
Die wachsende Verbreitung vernetzter Geräte und intelligenter Sensoren in industriellen Kontexten ermöglicht die Erfassung zusätzlicher Betriebsdaten in Echtzeit und sorgt so für größere Transparenz über Anlagen und Prozesse.
Diese Informationen stammen direkt aus Maschinen und Anlagen und ermöglichen eine präzise Überwachung der Leistung, das frühzeitige Erkennen kritischer Entwicklungen sowie proaktives Handeln.
Vor allem prädiktive Wartungssysteme auf Basis von IIoT reduzieren Maschinenausfälle und steigern die Gesamteffizienz von Produktionslinien.
2. Cloud Computing & Hybrid Solutions
Das industrielle Datenmanagement entwickelt sich hin zu immer flexibleren und verteilten Modellen.
Cloud-Speicher bietet Skalierbarkeit, Sicherheit und ortsunabhängigen Zugriff auf Informationen und erleichtert die Integration unterschiedlicher Systeme.
Die zunehmende Komplexität digitaler Ökosysteme erfordert jedoch Lösungen, die die Grenzen traditioneller Systeme überwinden und Datenkonsistenz sowie -qualität verbessern.
Hybride Modelle, die lokale Infrastrukturen mit Cloud-Lösungen kombinieren, setzen sich durch, da sie Informationssilos reduzieren, Kosten optimieren und die Resilienz von Unternehmenssystemen erhöhen.
3. Automatisierung & Künstliche Intelligenz im Datenmanagement
Künstliche Intelligenz und Machine Learning stoßen auf wachsendes Interesse, um Unternehmensdaten bestmöglich zu nutzen, die Analyseeffizienz zu steigern und die Qualität verfügbarer Informationen zu verbessern.
Dank dieser Technologien können Unternehmen komplexe Prozesse optimieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und präzisere Insights für strategische Entscheidungen gewinnen.
KI- und ML-Algorithmen werden außerdem eingesetzt, um Prozessanomalien zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Maschinenleistungen zu analysieren und leisten so einen Beitrag zu effektiver prädiktiver Wartung und kontinuierlicher Produktionsverbesserung.
4. Data Standardization & Interoperability (OPC UA, MQTT)
Eine integrierte Verwaltung industrieller Daten wird durch die Einführung standardisierter Kommunikationsprotokolle erleichtert.
OPC UA und MQTT sind zwei Schlüsseltechnologien, um die Interoperabilität zwischen Geräten, Cloud-Plattformen und Unternehmensanwendungen zu fördern.
Diese Protokolle ermöglichen einen schnellen, sicheren und konsistenten Datenaustausch, verbessern die Effizienz der Kommunikation zwischen Maschinen und Informationssystemen und reduzieren das Risiko von Fehlern durch inkompatible Technologien.
5. Unified Namespaces & Data Modeling
Der Unified Namespace (UNS) ist ein Architekturansatz, der auf Zentralisierung und Standardisierung basiert und die Integration industrieller Daten vereinfachen und optimieren soll.
Durch die Einführung eines UNS lassen sich sämtliche Unternehmensdaten, sowohl Echtzeit- als auch historische – zentral und strukturiert organisieren, unabhängig davon, ob sie aus Sensoren, SPS, MES-, ERP-Systemen oder Cloud-Plattformen stammen.
Darüber hinaus sorgen strukturierte Data-Modeling-Aktivitäten, also die Definition kontextualisierter, verständlicher Datenmodelle – dafür, dass Informationen auf allen Ebenen der Organisation zugänglich sind, die Qualität von Analysen verbessert und Entscheidungsprozesse beschleunigt werden.
6. Edge Analytics & Datenverarbeitung in Echtzeit
Mit der Verbreitung von IoT-Geräten und Edge-Infrastrukturen wächst die Notwendigkeit, Daten direkt an der Quelle zu verarbeiten, ohne sie in zentrale Clouds übertragen zu müssen.
Dieser Ansatz, bekannt als Edge Analytics, ermöglicht die Datenverarbeitung in unmittelbarer Nähe des Entstehungsorts, reduziert Latenzen und steigert die Reaktionsfähigkeit von Systemen.
Edge Analytics hilft Unternehmen, Ressourcen zu optimieren, Netzüberlastungen zu vermeiden und Kosten für Datenübertragung und -speicherung zu senken. Besonders in Szenarien, in denen Verarbeitungsgeschwindigkeit entscheidend ist, wie in industriellen Anwendungen, prädiktiver Wartung oder beim Management intelligenter Infrastrukturen, bietet dieser Ansatz klare Vorteile.
Darüber hinaus verbessert er die Sicherheit, da weniger sensible Daten über externe Netzwerke übertragen werden müssen, und gewährleistet höhere Zuverlässigkeit bei Entscheidungen in Echtzeit.
7. Einführung von DataOps für agiles Datenmanagement
Ein weiterer Ansatz, der das Unternehmensdatenmanagement revolutioniert, ist die Übernahme von Strategien, die von DevOps inspiriert sind, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Prozesse zu automatisieren.
Dieses Konzept basiert auf der Zusammenarbeit von Entwicklung (DEV) und Betrieb (OPS) und schafft einen kontinuierlichen Workflow, der das Datenmanagement verbessert.
Das DataOps-Modell ermöglicht es Unternehmen, den Datenlebenszyklus zu beschleunigen, die operative Effizienz zu erhöhen und Fehler durch Prozessautomatisierung zu reduzieren.
Seine Implementierung steigert Konsistenz und Qualität der Informationen, erleichtert den schnellen Zugang zu Daten und unterstützt fundiertere Entscheidungen. Zudem schafft es ein dynamischeres, reaktionsfähigeres Umfeld, das sich schnell an Marktanforderungen und technologische Entwicklungen anpassen kann.
Fazit
Die Trends im Datenmanagement verändern grundlegend, wie Unternehmen Informationen verwalten und nutzen.
In einem Umfeld mit rasantem technologischem Wandel bedeutet die Einführung vorausschauender Strategien, aktuelle Prozesse zu optimieren und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit in der Zukunft zu sichern.
Der Einsatz fortschrittlicher Lösungen verbessert die Datenqualität, beschleunigt Entscheidungen und erhöht die Agilität im Umgang mit Marktanforderungen.
Mit diesen Veränderungen Schritt zu halten, ist entscheidend, um Daten in einen echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln und nachhaltiges Wachstum langfristig sicherzustellen.
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