Wie Datentankstellen und Datensupermärkte die Gesellschaft digitalisieren
Geschrieben von:
SENSEERING
Veröffentlicht am:
- August 9, 2022
tags:
- IoT, Use Case
Um die Digitalisierung voranzutreiben und um die perfekte Künstliche Intelligenz (KI) im industriellen Kontext entstehen zu lassen, ist es nötig, dass eben diese KI in der Lage ist, 24 Stunden am Tag und 7 Tage die Woche Echtzeitdatenströme automatisiert zu konsumieren. Wenn wir so wollen, sind die konsumierbaren IoT-Daten der benötigte „Treibstoff“, um die KI Schritt für Schritt weiter zu bringen und insgesamt einen Mehrwert zu schaffen.
Hierbei stehen wir nun aber vor dem Problem, dass viele Betriebe die Daten, die Sie für eine funktionierende KI benötigen würden, eben nicht in Ihrem eigenen Unternehmen hervorbringen oder aufbereiten können. Der digitale Reifegrad, vor allem bei den Datenproduzenten („Treibstoffherstellern“), ist nicht so ausgereift, wie er gebraucht bzw. gewünscht wäre. Die Ursache hierfür können sehr unterschiedlich sein: die zu geringe Betriebsgröße, fehlende IT-Experten oder auch einfach das fehlende Wissen darüber, dass mit IoT-Daten Geld verdient und ein Wertzuwachs generiert werden kann.
Hier fehlt es vor allem an einer Daten – sowie Digitalisierungsstrategie.
Wie schaffen wir es nun, den benötigten Treibstoff zur KI zu bekommen?
Genau für dieses Problem haben wir von senseering ein Geschäftsmodellframework entwickelt, welches einfach veranschaulicht, wie eben diese Daten dem Unternehmen in verschiedenen Bereichen nützt. Dies zeigt, wie mit IoT-Daten Geld verdient werden kann (Digitalisierungsstrategie) und wie man diese Daten dafür erfassen, speichern, verarbeiten und zugänglich machen muss (Datenstrategie).
Vereinfacht gesagt: Wenn die IoT-Datenströme als Treibstoff bezeichnet werden, kann man die myDataEconomy, das Plattform-SAAS-Produkt der senseering, als Tankstellennetzwerk verstehen. Hierbei ist die senseering ist der Tankstellenbetreiber. Der IoT-Datenproduzent fungiert dann als Treibstoffhersteller.
Um der KI nun Treibstoff zuzuführen, um so einen gesteigerten Mehrwert zu schaffen, können hier die Verbraucher die nötigen Echtzeitdaten von beliebigen Datenproduzenten (Treibstoffhersteller) finden und nutzen.
Datenbereitstellung wie im Supermarkt
Allerdings bedarf es für die Anlernung von KI-Algorithmen nicht nur Echtzeitdaten, sondern auch historische IoT-Datensätze.
Nicht nur, dass man sehr viele eben dieser Daten benötigt, man braucht weiterhin sehr diverse Datenquellen. Viele dieser Datenquellen sind allerdings nicht im Besitz eines einzelnen Datenproduzenten. Das heißt, dass die eigenen Datenquellen nicht ausreichen, um eine sehr gute KI anzulernen. In diesem Szenario ist also die myDataEconomy eine Art (Daten-)Supermarkt, in der Data Scientists genau die Daten finden, welche sie für das Anlernen der KI benötigen.
Unsere Vision: Senseering besitzt keine IoT-Daten, hat aber das größte IoT-Daten und KI-Angebot der Welt
Den Anschluss nicht verlieren
Diese Art des „Matchmakings“ zwischen Datenproduzenten und Datenverbrauchern wird immer elementarer, da das Bedürfnis bzw. die Notwendigkeit mit IoT-Daten zu arbeiten immer größer wird. Die Notwendigkeit entsteht unter anderem deshalb, weil sich Unternehmen aufgrund des Klimawandels und des Lieferkettengesetzes verändern müssen, um immer effizienter und nachhaltiger arbeiten zu können. Hierbei müssen die entsprechenden Prozesse und Zustände zeitabhängig vorliegen und auch digital dokumentiert werden – so schreibt es der Gesetzgeber vor.
Ein Markt der Möglichkeiten
Durch das Bedürfnis, mit IoT-Daten arbeiten zu wollen, ergeben sich ebenso vielfältige Vorteile. In der Branche „Smart City“ kann man durch diese daraus resultierenden Lösungen im öffentlichen Raum vielseitige Vereinfachungen für Kommunen und dadurch auch für die Bürger:innen erwirken. So kooperieren wir z. B. gerade mit der Stadtmarketing- und Wirtschaftsförderungsgesellschaft der Stadt Dormagen mit dem Ziel eine urbane Datenplattform zu realisieren. Die urbane Datenplattform wird als Keimzelle für eine Datenökonomie zum ersten Mal kommunale, industrielle und urbane Daten brücken und neue Werteversprechen aufzeigen.
Und nicht nur das: Das Themenfeld „Internet of Things“ ermöglicht laut der Schätzung, welche McKinsey & Company im 4. Quartal 2021 durchgeführt hat, bis zum Jahre 2025 eine Wertschöpfung zwischen 2,8 und 6,3 Billionen USD und bis 2030 zwischen 5,5 und 12,6 Billionen USD. Dabei müssen Unternehmen nicht sofort der großen Wurf wagen. Viele unserer Kunden fangen klein an: z.b. mit einer neuartigen Sales-App für einen effizienteren und datengetrieben Vertriebsprozess, oder der erstmaligen Cloudanbindung von hochkomplexen Filtrationsprodukten für Predictive Maintenance und Pay per Use.
Und nicht nur das: Das Themenfeld „Internet of Things“ ermöglicht laut der Schätzung, welche McKinsey & Company im 4. Quartal 2021 durchgeführt hat, bis zum Jahre 2025 eine Wertschöpfung zwischen 2,8 und 6,3 Billionen USD und bis 2030 zwischen 5,5 und 12,6 Billionen USD. Dabei müssen Unternehmen nicht sofort der großen Wurf wagen. Viele unserer Kunden fangen klein an: z.b. mit einer neuartigen Sales-App für einen effizienteren und datengetrieben Vertriebsprozess, oder der erstmaligen Cloudanbindung von hochkomplexen Filtrationsprodukten für Predictive Maintenance und Pay per Use.
Für die IOT+ Mitglieder stehen wir gerne mit Rat und Tat zur Seite. Ob es in Form von Demos und Workshops ist, oder ob wir einfach nur kurz und knapp mit unserer Expertise weiterhelfen können. Ihr interessiert euch für Nachhaltigkeit im industriellen Kontext? Sprecht uns an!
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