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? Copyright © 2018 Accenture All rights reserved. Weitere Lehr- und Lernmaterialien unter https://digitale-lernwerkstatt.com/

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 Wissen Infos mit intelligentem Netwerk Information Strukturierte Daten Daten Rohmaterial

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. 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 Hinweise: Auf dieser Grafik wird die steigende Nutzung der Technologie “Internet of Things” verdeutlicht. Anhand der Icons kann man sehen, welche Dinge mit zunehmends mit dem Internet verbunden werden. Ein einleitendes Video findet sich unter der Grafik. Quelle: https://www.i-scoop.eu/internet-of-things-guide/ https://www.youtube.com/watch?v=QSIPNhOiMoE

Internet of Things (IoT) Das „Internet of Things“ ist ein Konzept, dass alltägliche Dinge Daten erfassen können Die Datenerfassung geschieht mittels Sensoren, auf dessen Basis man über ein Netzwerk Entscheidungen treffen kann Beispiel: 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. Hinweise: Internet der Dinge - was ist das? Das Internet der Dinge ist das Konzept von Alltagsgegenständen - von Industriemaschinen bis hin zu tragbaren Geräten -, die eingebaute Sensoren verwenden, um Daten zu sammeln und diese Daten über ein Netzwerk zu bearbeiten. Es ist also ein Gebäude, das Sensoren verwendet, um Heizung und Beleuchtung automatisch einzustellen. Oder Produktionsanlagen, die das Wartungspersonal auf einen bevorstehenden Ausfall aufmerksam machen. Kurz gesagt, das Internet der Dinge ist die Zukunft der Technologie, die unser Leben effizienter machen kann. Wie es funktioniert In IoT-Diskussionen wird von Anfang an erkannt, dass Analysetechnologien entscheidend sind, um diese Flut von Streaming-Quelldaten in informatives, bewusstes und nützliches Wissen umzuwandeln. Aber wie analysieren wir Daten, während sie nonstop von Sensoren und Geräten strömen? Wie unterscheidet sich der Prozess von anderen heute üblichen Analysemethoden? In der traditionellen Analyse werden Daten gespeichert und anschließend analysiert. Bei Streaming-Daten werden die Modelle und Algorithmen jedoch gespeichert, und die Daten werden zur Analyse durch sie geleitet. Diese Art der Analyse ermöglicht es, Muster von Interesse zu identifizieren und zu untersuchen, während Daten erstellt werden - in Echtzeit. Bevor die Daten gespeichert werden, können Sie sie also in der Cloud oder in einem beliebigen Hochleistungs-Repository automatisch verarbeiten. Dann verwenden Sie Analytics, um die Daten zu entschlüsseln, während Ihre Geräte weiterhin Daten senden und empfangen. Mit fortschrittlichen Analysetechniken können Datenstromanalysen über die Überwachung bestehender Bedingungen hinausgehen und Schwellenwerte für die Vorhersage zukünftiger Szenarien und die Untersuchung komplexer Fragen bewerten. Um die Zukunft mit diesen Datenströmen zu beurteilen, werden leistungsstarke Technologien benötigt, die Muster in Ihren Daten identifizieren, sobald sie auftreten. Sobald ein Muster erkannt wird, steuern in den Datenstrom eingebettete Metriken automatische Anpassungen in verbundenen Systemen oder initiieren Warnungen für unmittelbare Aktionen und bessere Entscheidungen. Dies bedeutet im Wesentlichen, dass Sie über die Überwachungsbedingungen und Schwellenwerte hinausgehen können, um wahrscheinliche zukünftige Ereignisse zu bewerten und für unzählige Was-wäre-wenn-Szenarien zu planen. (Quelle: http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/internet-of-things.html)

3. Schritt: Technologien nutzen 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 – tragbare Minicomputer – 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.

Vor- und Nachteile IoT + IoT - Anstieg der Arbeitslosigkeit Verlust der Privatsphäre Über Abhängigkeit von Technologie Schnelle Kommunikation Kosteneinsparung Automatisierung und Steuerung Hinweise: Weiterführende Informationen zu Vor-und Nachteilen von IoT https://internetofthings.net/internet-of-things-advantages-disadvantages/ https://blog.spec-india.com/two-sides-of-internet-of-things-the-pros-and-the-cons/ https://www.youtube.com/watch?v=04ySAKhk_68

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten für das Internet of Things Das Internet of Things beschreibt die virtuelle Vernetzung von intelligenten Geräten, um diese flexibel steuern zu können Vielfältige Einsatzmöglichkeiten für das Internet of Things Technologien wie z.B. das Internet of Things werden eine immer stärkere Rolle in unserem Leben spielen

Habt ihr Fragen? Hinweise: 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. Habt ihr Fragen?

Du bist dran! Hier findest du weitere Videos und online Lernmodule zum Thema Big Data und Internet of Things https://digitale-lernwerkstatt.com/ Hinweise: Alternativ können die Schüler*innen die Inhalte auch digital spielerisch erlernen: https://digitale-lernwerkstatt.com/ Zum interaktiven Lernen -> Modul: Big Data