Series Background
Big Data

Big Data-analyse: netwerken leidt tot succes

12-jul-2017

Big Data-analyse speelt ook een essentiële rol in het succes van  IoT: Studies wijzen echter uit dat industriële ondernemingen achterblijven als het gaat om security en netwerken.
Big Data-analyse; Netwerken en IT-beveiliging bepalen het succes van bedrijven.
Big Data-analyse is een beetje een gok op de toekomst. Vooruitzichten van geweldige omzet en hippe businessmodellen zijn wellicht iets te gewaagd. Het kan met bijna volledige zekerheid gesteld worden dat IoT een grote generator van big data zal zijn. Het genereren van data is één ding, maar analyses maken waarmee inkomsten gegenereerd worden, is heel wat anders. De kern van geïntegreerde big data-functionaliteiten ligt in een high-performance ICT-infrastructuur. En dit is nou net het terrein waar veel bedrijven een inhaalslag moeten maken, volgens een nieuw PAC-onderzoek over de staat van IoT. Bedrijven zijn sceptisch over digitalisering, vooral vanwege de veiligheidsrisico's, zeggen de schrijvers van het onderzoek.
Er is ook goed nieuws: de sector heeft in principe de waarde van deze methode erkend. Dit geldt vooral voor de auto-industrie, een sector die van oudsher geïnteresseerd is in innovaties. “De industriële sectors, zoals werktuig- en installatiebouw, en de auto-industrie zijn bezig te kijken hoe zij data-analyse op een efficiente manier kunnen inzetten,” zeggen analisten van KPMG in hun laatste onderzoek over het onderwerp. Managers in deze sectoren zijn bezig om systematisch geproduceerde informatie zoals sensor- en locatiegegevens te verzamelen en daarna te analyseren, volgens het onderzoek. De bevindingen worden vooral gebruikt om verdere productplanning en productiesysteemmonitoring te verbeteren. “De auto is een geweldige data genererende machine,” zegt Dieter Becker, een automotive expert bij KPMG. “Het intelligent verbinden en de analyse van big data zijn een belangrijke bron voor de innovaties in de auto-industrie en haar ontwikkelaars.

Nieuw automotive paradigma ontstaat door netwerken

De specialisten van het Fraunhofer Instituut weten waarom bedrijven heel betrokken zijn bij dit onderwerp: de autosector verwacht een trend die leidt tot een 'geheel geïndividualiseerd product'. Het IoT-tijdperk brengt een paradigmaverschuiving in de autobranche teweeg. Tot nu toe richtte de autosector zich op schaalvoordelen om prijzen te verlagen. Nu zijn er geheel nieuwe processen nodig voor ontwikkeling, productie en verkoop. Maar: “In het verleden mislukten pogingen om de klant centraal te stellen omdat autofabrikanten de noodzakelijke gegevens en het communicatieplatform niet hadden,” zeggen de experts van Fraunhofer. Dat wil zeggen, de databases bevonden zich intern en niet tussen verschillende afdelingen zoals ontwikkeling, productie en verkoop.. Kortom, er was een nog grotere inhaalslag voor wat betreft de mate waarin netwerken gebruikt werden in de beoordeling van gegevens. KPMG-manager Becker bevestigt dit. In de toekomst is het volgens Becker eenvoudiger inkomsten op de lange termijn te waarborgen door voertuiggegevens op basis van gedrag en klantgegevens te gebruiken. De sleutel voor een succesvolle analyse omvat het volgend proces: upstreamgegevens met betrekking tot het voertuig en de gebruiksomstandigheden (gegenereerd door het voertuig) en downstreamgegevens met betrekking tot klanten (gegenereerd door de inzittenden) moeten op een slimme manier samengevoegd worden om het hoofd te bieden aan de uitdagingen van het mobiele en netwerktijdperk.

Een zelflerend systeem weet wat de klant wil

De nieuwe lifestyle configurator van Mercedes-Benz is een praktische toepassing van dit soort toekomstige netwerken. Het is een realtime aanbevelingssysteem speciaal ontwikkeld voor de behoeften van de auto-industrie. Deze oplossing is ontwikkeld door Berylls Strategy Advisors met behulp van het Fraunhofer Instituut en de consultants van Nolte & Lauth. De configurator bekijkt honderdduizenden mogelijke voertuigconfiguraties, per individuele klant, plus een flink aantal andere factoren. Het systeem levert niet alleen specifieke aanbevelingen, het is ook een zelflerend apparaat dat zijn kennis uitbreidt terwijl het werkt.

Geen succes zonder IT-security

Een andere kennisbehoefte leidt ook tot ongerustheid binnen de sector. Want hoewel bedrijven blijkbaar grote stappen hebben gezet voor wat betreft hun analyse mogelijkheden en hoewel hun oplossingen een zekere mate van volwassenheid hebben bereikt, blijft de security nog steeds achter. Dat betekent dat de discussie over de security van deze nieuwe netwerken geïntensiveerd moet worden. Gartner-analisten schatten dat er tegen 2020 wereldwijd zo'n 21 miljard apparaten met IoT zullen zijn. Om voorbereid te zijn tegen aanvallen op apparaten met IoT, moeten bedrijven dringend hun richtlijnen voor netwerktoegang herzien. De consultants schatten dat 6% van deze apparaten door de sector gebruikt zullen worden. 
Aan het einde van vorig jaar kwamen de specialisten van IDC met een vergelijkbaar argument voor het beveiligen van apparaten met IoT: “Het aantal beveiligingsincidenten in productie-omgevingen heeft een schrikbarend niveau bereikt. Er moet direct actie ondernomen wordenen er moeten betere oplossingen en concepten komen.” Meer dan de helft  van alle productiebedrijven heeft al te maken gekregen met toegang van onbevoegden. De kans dat een bedrijf het slachtoffer wordt van cybercriminelen neemt toe naarmate het bedrijf groter wordt. Daarom moeten IT-security en -compliance topprioriteit zijn voordat met intelligente en verbonden productie begonnen kan worden. “Beleidsvormers moeten nu actie ondernemen. Als oplossingen en concepten niet geïmplementeerd worden, wordt IT-beveiliging een belemmering voor IoT-projecten' - en ook voor salesgebaseerd op analytics.