Informationsmanagement und Internet of things Trainerhinweis/Skript: Ziel dieses Workshops ist es den Teilnehmern ein allgemeines Verständnis von Informationsmanagement zu geben. Dieses Training ist zu empfehlen, nachdem das Datenmanagement Training abgeschlossen wurde und beantwortet die folgende Fragen anhand eines Beispiels (Bahndefekt auf der Strecke): Welche Arten von Daten gibt es? Und wie werden diese gegliedert? (strukturierte und unstrukturierte Daten) Was ist die Herausforderung bei unstrukturierten Daten? Und wie kann man die wichtigen Informationen filtern? Welche Technischen Erfindungen können beim Informationsmanagement helfen? Was ist das Internet of things? Informationsmanagement und Internet of things

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Informationen und Daten Oft wird der Begriff „Information“ für Daten verwendet, dabei unterscheidet man sie folgendermaßen: Zur Übertragung oder Verarbeitung von Nachrichten bildet der Mensch die Information in Daten ab. Daten sind maschinell verarbeitbare Zeichen. Die in einer Nachricht enthaltene Information stellt die Bedeutung der Nachricht dar. Die Übertragung oder Verarbeitung geschieht dann auf der Ebene der Daten, und das Ergebnis wird wiederum vom Mensch als Information interpretiert

Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten Datenmengen Jeden Tag werden Unmengen an Daten produziert, sei es beim Online-Shopping oder auf Social Media Plattformen. Dabei kann man zwischen zwei Arten von Daten unterscheiden: Datenbankeinträge Excel-Listen Gegliederte Information wie Adresse oder Telefonnummer Freitexte (Zeitungsartikel, Social Media Postings, E-Mails, Wikipedia-Artikel) Bilder Ungegliederte Sachinformationen Audio Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten

Vor allem in unstrukturierten Daten liegen viele wertvolle Informationen, die dazu beitragen können, bessere Entscheidungen zu treffen. ABER Wie können intelligente Systeme Informationen in Daten besser nutzbar machen?

! 1. Schritt: Ziel definieren Ziel ist unstrukturierte Daten in eine strukturierte Form zu bringen, damit diese maschinell verarbeitbar sind. Das Sammeln und aufbereiten von interessanten Daten hilft dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Probleme zu beheben und Fragestellungen zu lösen! ! Bessere Entscheidungen durch unstrukturierte Daten

2.Schritt: Technologien kennen: Internet of Things

Internet of Things - IoT Was ist es: Das „Internet of things“ ist ein Konzept, dass alltägliche Dinge – von industriellen Maschinen zu tragbaren Geräten - durch die Nutzung von Sensoren Daten erfassen können, auf dessen Basis man über ein Netzwerk Entscheidungen treffen kann. Ein Beispiel dafür können Bahnen sein. An der Bahn können Sensoren sein, die das Wartungsteam in Echtzeit über den Status alles Systeme berichten kann. Anhand dieser Informationen können Wartungen effizienter durchgeführt werden. Trainerskript/Skript: Internet of things – what is it? The Internet of Things is the concept of everyday objects – from industrial machines to wearable devices – using built-in sensors to gather data and take action on that data across a network. So it’s a building that uses sensors to automatically adjust heating and lighting. Or production equipment alerting maintenance personnel to an impending failure. Simply put, the Internet of Things is the future of technology that can make our lives more efficient. How It Works In IoT discussions, it’s recognized from the onset that analytics technologies are critical for turning this tide of streaming source data into informative, aware and useful knowledge. But how do we analyze data as it streams nonstop from sensors and devices? How does the process differ from other analytical methods that are common today? In traditional analysis, data is stored and then analyzed. However, with streaming data, the models and algorithms are stored and the data passes through them for analysis. This type of analysis makes it possible to identify and examine patterns of interest as data is being created – in real time. So before the data is stored, in the cloud or in any high-performance repository, you process it automatically. Then, you use analytics to decipher the data, all while your devices continue to emit and receive data. With advanced analytics techniques, data stream analytics can move beyond monitoring existing conditions and evaluating thresholds to predicting future scenarios and examining complex questions. To assess the future using these data streams, you need high-performance technologies that identify patterns in your data as they occur. Once a pattern is recognized, metrics embedded into the data stream drive automatic adjustments in connected systems or initiate alerts for immediate actions and better decisions. Essentially, this means you can move beyond monitoring conditions and thresholds to assessing likely future events and planning for countless what-if scenarios. (source: http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/internet-of-things.html)

3. Schrit: Technologien nutzen Ein Beispiel: Die Straßenbahn bleibt stehen, es gibt einen unbekannten Defekt! Was kann ich nun mit Hilfe von IoT alles machen, um den Defekt zu beheben und so schnell wie möglich wieder zu fahren?

Internet of trains Die Sensoren der Straßenbahn zeigen dem Fahrer an, dass es einen Defekt gibt. Dieser kann dann mit Hilfe von Wearables – tragbaren Geräten – versuchen das Problem zu identifizieren. Gleichzeitig übermitteln die Sensoren Daten an das technische Team, welche diese analysieren und dann in Kommunikation mit dem Fahrer in Echtzeit die Fahrgäste (durch Apps) darüber informieren können, warum die Bahn stehen geblieben ist und wie lang es dauert, bis die Bahn voraussichtlich wieder fahren kann.

! Internet of trains Informationen müssen richtig verknüpft werden Und wie werden die von den Sensoren ermittelten Daten in Informationen, übersetzt sodass das technische Team versteht was das Problem ist? ! Zusätzliches unstrukturiertes Wissen über die Funktionsweise der Straßenbahn aus technischen Dokumenten oder Handbüchern, muss vorab in eine strukturierte Form gebracht werden. Sensordaten und technische Daten können dann verglichen werden um Diskrepanzen festzustellen und Empfehlungen abzugeben! Informationen müssen richtig verknüpft werden

Problem gelöst! Nachdem der Fahrer den Defekt nicht alleine lösen konnte bekommt das naheste technische Team auf dem Weg die analysierten Sensordaten und kann anhand dieser Informationen das Problem direkt identifizieren und vor Ort beheben. Bevor die Straßenbahn weiterfährt informiert der Fahrer die Fahrgäste und die Leitstelle.

Zusammenfassung In den Unmengen von Daten, die heutzutage generiert werden kann man grob zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten unterscheiden Vor allem unstrukturierte Daten beinhalten viele wichtige Informationen, die bei Problemlösungen und der Optimierung von Prozessen helfen können Eine Möglichkeit diese Informationen zu sammeln und zu strukturieren ist, technische Erfindungen wie Sensoren verbunden mit dem Internet und der Zentrale zu nutzen Diese Art der Technologie nennt man Internet of Things und durch den konstanten Kontakt zu einem zentralen Verbindungspunkt können so Informationen in Echtzeit empfangen werden, die im Falle eines Problems den Prozess der Problemidentifikation und Lösung helfen.

Welche Fragen habt ihr? Trainerhinweise / Script: Zum Abschluss auf die Erwartungen eingehen, die die Teilnehmer für sich notiert haben oder die am Flipchart stehen. Konkret darauf eingehen und nachhaken, wo noch Fragen offen sind. Welche Fragen habt ihr?

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