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Informationen intelligent nutzen

Daten sind der neue Treibstoff der Automobilindustrie

09. Juni 2021, 09:00 Uhr   |  Autor: Tim van Wasen, Redaktion: Irina Hübner

Daten sind der neue Treibstoff der Automobilindustrie
© Dell | elektroniknet.de

Mit ihren zahlreichen Sensoren sind Autos inzwischen rollende Datenlieferanten. Dies bietet der Automobilbranche die Chance, neue Services und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Nötig hierzu sind agile Infrastrukturen und ein modernes Datenmanagement.

Autos sind mittlerweile hochkomplexe IT-Systeme, die mit unzähligen Sensoren ausgestattet sind und pro Stunde mehrere Gigabyte an Daten generieren. Diese sind nicht nur die Grundlage für neue und bessere Assistenzsysteme, sondern auch für vollständig autonom fahrende Autos und eine kontinuierliche Überwachung aller verbauten Komponenten und Betriebsstoffe. So kann das Fahrzeug den Fahrer immer komfortabler zum Ziel bringen und ihn auf notwendige Inspektionen und Reparaturen hinweisen, bevor es zu einem Defekt kommt.

Darüber hinaus werden neue Navigationsdienste, Entertainment-Angebote, In-Car-Payment und zahlreiche andere auf Daten basierende Services möglich. Insbesondere das autonome Connected Car ist die Basis für komplett neue Mobilitätsangebote, darunter Car Sharing, bei dem das Auto selbständig zum Nutzer kommt, und Ride Pooling, bei dem sich mehrere Passagiere ein Fahrzeug teilen, das dynamisch Strecken und Haltepunkte anpasst.

Dezentrale Verarbeitung von Daten erforderlich

Diese neuen Dienste bieten der mitten in einem großen Strukturwandel steckenden Automobilindustrie die Chance, sich unabhängiger vom Fahrzeugverkauf zu machen und dem Wettbewerbsdruck zu trotzen. Allerdings gehen die schnell wachsenden Datenbestände mit einigen Herausforderungen einher, weil ein Großteil der Informationen dezentral am Netzwerkrand – der sogenannten Edge – anfällt und auch dort verarbeitet werden muss, zumeist in Echtzeit.

Die althergebrachten Datenmanagementstrategien sind für diese neue Welt ungeeignet, weil sie sehr stark auf eine zentralisierte IT und damit eine zentrale Datenverarbeitung setzen. Core-Rechenzentren werden zwar nicht überflüssig, weil Unternehmen in ihnen weiterhin Daten zusammenführen, bereinigen und aufbereiten müssen, um sie umfangreicheren Analysen zu unterziehen. Insgesamt jedoch wird die Verarbeitung von Daten in der Nähe oder direkt an ihrem Entstehungsort immer wichtiger.

Mit diesen Herausforderungen steht die Automobilbranche indes nicht allein: Das Marktforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2022 mehr als die Hälfte aller Daten im Enterprise-Bereich außerhalb von Rechenzentren und Clouds generiert und verarbeitet werden [1], und nach Prognosen des Marktforschers IDC werden bis 2025 fast 30 Prozent aller Informationen in Echtzeit genutzt [2]. Die Automobilhersteller und ihre Zulieferer stehen allerdings unter besonders hohem Druck – nicht nur durch branchenfremde Wettbewerber, sondern auch, weil sich das Verbraucherverhalten kontinuierlich verändert.

Zwar ist durch die Corona-Pandemie in den vergangenen Monaten das Interesse am eigenen Auto wieder gestiegen, doch bleibt abzuwarten, ob dieser Trend dauerhaft anhält. Zuvor ging die Entwicklung gerade bei jungen Menschen eher in die gegenteilige Richtung – weg vom eigenen Auto hin zu Fahrrad, ÖPNV und Car Sharing. Damit fallen jedoch für die Hersteller viele Differenzierungsmöglichkeiten durch individuelle Ausstattungsvarianten weg, ebenso wie die Elektrifizierung des Antriebs weniger technische Alleinstellungsoptionen bietet als die klassische Antriebstechnik mit Motor und Getriebe. Zum Unterscheidungsmerkmal taugen dann vor allem Software und Services, die gleichzeitig neue Einnahmequellen darstellen.

Agile Infrastrukturen vermeiden neue Datensilos

Um Fahrzeug-, Umgebungs- und Nutzungsdaten zu sammeln und auszuwerten, sind die Hersteller auf moderne Infrastrukturen und ein fortschrittliches Datenmanagement angewiesen. Sie benötigen Edge-Rechenzentren in strategischer Nähe zu Kunden und Partnern wie Autohäusern und Werkstätten, die wertvolle Kundendaten beisteuern können.

Agile Infrastrukturen helfen ihnen dabei, den Aufbau neuer Datensilos zu vermeiden und Daten über Edge-Systeme, die Cloud und zentrale Rechenzentren auszutauschen. Ein strategischer und übergreifender Datenmanagementansatz wiederum stellt Sichtbarkeit in der Informationsflut sicher, erhöht die Datenqualität und macht Informationen dort verfügbar, wo sie benötigt werden.

Toolvielfalt macht aktuell hohen Integrationsaufwand erforderlich

Eine Schlüsselrolle spielen dabei Data Engineers und Data Scientists. Während sich Data Engineers auf die Datenpipeline konzentrieren, also das Zusammentragen von Informationen aus unterschiedlichen Quellen, ihre Speicherung, Aufbereitung und Bereitstellung, nutzen Data Scientists mathematische und statistische Modelle sowie KI-Technologien, um Algorithmen zu entwickeln, die diese Daten auswerten und Erkenntnisse liefern.

Weil das Thema noch recht neu ist, stehen beide vor der gleichen Herausforderung: Es gibt zwar viele Tools, die sich noch dazu schnell weiterentwickeln, aber bislang keine etablierten Marktführer. Die Spezialisten müssen daher für verschiedene Aufgaben mehrere voneinander unabhängige Werkzeuge einsetzen. Dadurch entsteht ein hoher Integrationsaufwand, der auch die Arbeit für Infrastruktur- und IT-Operations-Teams erschwert, die Data Engineers und Data Scientists bei der Bereitstellung und dem Betrieb der Tools unterstützen.

Derzeit werden allerdings viele Datenmanagementprojekte noch durch interne Reibungsverluste ausgebremst. Neben den Spezialisten für das Datenmanagement sind nämlich viele weitere Personen und Teams in den Datenlebenszyklus von der Erfassung bis zur Nutzung im Geschäftsalltag involviert, die nicht effizient zusammenarbeiten und oft unterschiedliche Ziele verfolgen.

Das Ergebnis: Einer Gartner-Umfrage [3] zufolge wenden Datenmanagementteams nur 22 Prozent ihrer Zeit für Innovationsprojekte und die Monetarisierung von Daten auf – die meiste Arbeit stecken sie in Routineaufgaben und die Aufrechterhaltung des Status-Quo. Das macht viele Prozesse unnötig kompliziert und verzögert wichtige Innovationen.

Egal, ob es um neue Assistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen, neue Dienstleistungen und Services oder neue Mobilitätsangebote geht – der Erfolg der Automobilindustrie hängt künftig davon ab, wie es ihr gelingt, die vielen verfügbaren Datenquellen anzuzapfen, sinnvoll zu integrieren und letztlich auch zu nutzen.

Zwei Punkte sind dafür entscheidend: Zunächst brauchen Datenmanagementteams die unbedingte Unterstützung des Top-Managements und der Infrastrukturteams, damit sie die Projekte umsetzen können, die die Basis für neue Geschäftsmodelle bilden. Dabei sind vor allem zum Start kleinere Projekte wichtig, die sich schnell und mit überschaubarem Aufwand umsetzen lassen, um die Akzeptanz im Unternehmen zu steigern und Erfahrungen für größere Projekte zu sammeln.

Agile Infrastrukturen und einheitliche Managementtools sorgen dann dafür, dass die Spezialisten alle Daten einfach und konsistent über Edge, Cloud und Rechenzentren hinweg verwalten können. Patentrezepte gibt es dafür zwar nicht, da der Markt noch sehr jung ist und die Anforderungen von Hersteller zu Hersteller variieren. Allerdings hilft die Zusammenarbeit mit etablierten IT-Anbietern und IT-Dienstleistern, die in der Automobilindustrie und anderen Branchen, deren Digitalisierung schon sehr weiter fortgeschritten ist, Erfahrungen besitzen und Best Practices entwickelt haben.


Literatur
[1] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-trends-impacting-infrastructure-operations-for-2020/
[2] IDC, The Digitization of the World, From Edge to Core, November 2018
[3] Gartner, Survey Analysis: Data Management Struggles to Balance Innovation and Control, März 2020


 

Tim van Wasen, Dell
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Tim van Wasen, Dell

Der Autor

Tim van Wasen
ist Vice President und General Manager Corporate Sales bei Dell Technologies Deutschland.

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