Im ersten Teil dieser Blogpostserie haben wir uns damit beschäftigt was es bedeutet „datengetrieben“ zu sein und welche Themenfelder dabei wichtig sind. In diesem zweiten Teil beschäftigen wir uns mit den beiden weiteren Themenfeldern „Data Analytics“ (Wie kann ich die Daten besser nutzen?) und „Data Democratization“ (Wie können Daten von mehr Personen genutzt werden?) bevor wir im abschließenden Teil 3 der Serie darstellen, wie ein Transformationspfad in ein datengetriebenes Unternehmen konkret aussehen kann.
Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen: Was es bedeutet datengetrieben zu sein und welche Themenfelder wichtig sind (Teil 1/3)
Viele Unternehmen treffen heute immer noch wesentliche Entscheidungen aus dem Bauch heraus oder auf der Basis klassischer Business Intelligence, also aufgrund von Erfahrungen, die sich mithilfe historischer Daten begründen lassen. In Zeiten der Digitalisierung reicht dies allein nicht mehr aus, um als Unternehmen erfolgreich zu sein. Erfolgreiche Unternehmen wie Facebook oder Netflix gewinnen Informationen und […]
Möglichkeiten einer Cloud-Plattform für Predictive Maintenance
In den letzten sechs Monaten habe ich mich im Rahmen meiner Masterarbeit ausführlich mit der Entwicklung einer Cloud-Plattform für Predictive Maintenance beschäftigt. In diesem Blog Beitrag möchte ich eine kurze Einführung in das Thema geben und begründen, welche Vorteile die Cloud für Predictive Maintenance Systeme bietet. Was ist Predictive Maintenance? Es gibt verschiedene Wartungs- und […]
OC|Expert Camp – Stream Processing with Apache NiFi
Am Samstag, den 6. Juli, um 13 Uhr bei heißen 30°C fand unser neues Meetup in München statt. Wir setzten unser Programm aus den Meetup-Gruppen OC-Expert-Camp und München Coding Dojo dieses Mal mit einen spannenden Hackathon rund um die Big Data-Technologie Apache NiFi fort. In der Münchner Niederlassung empfingen wir die Teilnehmer, unter denen sich […]
Sensordaten live erleben: Big Data im Kontext der Industrie 4.0 – Teil 3
Kapitel 3: Visualisierungsansicht Die Daten, die aus IoT Core und Lambda-Function in den Elasticsearch Service (ES-Service) übergehen, werden automatisch einem Index zugeteilt. Die Instanzen des ES-Service bieten eine gewisse Speicherkapazität, die es ermöglicht, bereits mehrere Wochen zurückliegende Daten mit Kibana darzustellen. Kibana benötigt als ES-Service-Plugin keinerlei Installation und kann somit über einen beliebigen Browser aufgerufen […]
Sensordaten live erleben: Big Data im Kontext der Industrie 4.0 – Teil 2
Kapitel 2: Verarbeitung der Daten Aufnahme über den IoT Core Wie bereits in Kapitel 1 erwähnt, erhalten wir alle eingehenden Maschinen-Daten im JSON-Format über das MQTT-Protokoll. Damit diese reibungslos in die Cloud-Architektur aufgenommen werden können, fungiert zu Beginn der IoT Core als sogenannter Broker, der in unserem Fall alle Nachrichten eines bestimmten Topics aufnimmt. Das […]
Sensordaten live erleben: Big Data im Kontext der Industrie 4.0
Kapitel 1: Projektkontext und verwendete Technologien Bei der HannoverMesse 2019 präsentieren wir gemeinsam mit einem maschinenverarbeitenden Unternehmen einen spannenden Showcase zur Analyse von Maschinen-Sensordaten und deren Darstellung in einem Dashboard, um den Zustand der Maschine zu überwachen und im Bedarfsfall eingreifen zu können. Es war uns wichtig, den Showcase so nah wie möglich an den […]
Data Storytelling – Schöne Geschichte oder echter Mehrwert?
Wer kennt es nicht? Es findet ein Meeting statt, in dem typische Unternehmenskennzahlen wie Umsatz, Ertrag, Mitarbeiterzahlen etc. präsentiert werden. Eine Person steht vor einer Gruppe Menschen und versucht, in dem zur Verfügung stehenden Time Slot alle Informationen unterzubringen, die für ihn und das Unternehmen wichtig sind. Die Zuhörer sitzen auf ihren Stühlen, versuchen dem […]
Infrastructure as Code: Ansible und Elastic Stack
Opitz Consulting lebt und verbreitet den DevOps Gedanken und schult seine Mitarbeiter mit einem Fast Track Schulungsprogramm. Dieses besteht aus mehreren Teilen, in denen alle DevOps Aspekte inklusive der Grundlagen des Organisation Change, Entwicklungspraktiken und Infrastrukturveränderungen. Dieser Bericht bezieht sich auf den dritten Teil dieses Programms. Im Rahmen des DevOps Fast Track Teil 3 haben […]
AZURE ALS BIG DATA BASIS FÜR STREAM ANALYTICS? – STUDENTEN ERPROBEN DIE CLOUD COMPUTING PLATTFORM (3/3)
Kapitel 3: Wie lässt sich eine Stream-Analytics-Visualisierung durchführen? Visualisierung der Daten mittels ELK-Stack: In den vorangegangenen Beiträgen haben wir gezeigt, wie Apache Kafka, Apache Spark und Apache Hadoop aufgesetzt und für den Showcase miteinander verbunden wurden. Nun fehlt allerdings noch die Visualisierung der Daten, welche in diesem Beitrag vorgestellt wird. Nachdem Apache Kafka erfolgreich aufgesetzt […]