{"id":28655,"date":"2026-04-15T13:44:57","date_gmt":"2026-04-15T13:44:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/?post_type=insights&p=28655"},"modified":"2026-04-15T13:44:59","modified_gmt":"2026-04-15T13:44:59","slug":"skalierbare-industrielle-datenarchitektur-2","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/insight\/skalierbare-industrielle-datenarchitektur-2\/","title":{"rendered":"Industrielle Datenarchitektur: In 10 Schritten zu einer skalierbaren L\u00f6sung"},"content":{"rendered":"
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Von Torey Penrod-Cambra, Co-Founder & Chief Communications Officer,  HighByte<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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In unserer modernen Industrielandschaft, in der eine typische Anlage m\u00fchelos mehr als ein Terabyte an Daten t\u00e4glich generiert, r\u00fcckt die Bedeutung einer leistungsstarken industriellen Datenarchitektur zunehmend in den Fokus. Diese Datenflut, kombiniert mit fortschrittlichen Technologien wie K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, sowie erg\u00e4nzt durch Echtzeit-Dashboards und vorausschauendes Wissen, er\u00f6ffnet Industrieunternehmen theoretisch die M\u00f6glichkeit, ihre Produktivit\u00e4t signifikant zu steigern. In einer idealen Welt w\u00fcrde dies zu einer erheblichen Reduzierung ungeplanter Wartungsarbeiten an Maschinen und Fertigungslinien f\u00fchren. Die Realit\u00e4t zeigt uns jedoch, dass es noch Herausforderungen zu \u00fcberwinden gilt, um dieses Potenzial voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Industriedaten sind Rohdaten und m\u00fcssen f\u00fcr den jeweiligen Zweck aufbereitet werden, um ihren wahren Wert zu entfalten. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen die Werkzeuge, mit denen die Daten nutzbar gemacht werden, auf Unternehmensebene funktionieren. F\u00fcr viele Industrieunternehmen ist dies eine gewaltige Aufgabe, die die Koordination von Menschen, Prozessen und Technologien \u00fcber globale Standorte und Lieferketten hinweg erfordert.<\/p>\n<\/div>\n\n

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HighByte hilft Ihnen das Problem der industriellen Datenarchitektur und der Kontextualisierung aus technologischer Sicht zu l\u00f6sen. Aber was ist mit den Menschen und den Prozessen? Um alles zusammenzufassen, hat HighByte k\u00fcrzlich einen neuen Leitfaden ver\u00f6ffentlicht: \u201eThink Big, Start Small, Scale Fast: The Data Engineering Workbook\u201c. Der Leitfaden enth\u00e4lt 10 Schritte zum Aufbau einer skalierbaren Datenarchitektur, basierend auf den Best Practices, die sie in den letzten Jahren von ihren Kunden gelernt haben.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Inhalt<\/h2>\n<\/div>\n\n
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  1. Denken Sie gro\u00df<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  2. Gehen Sie strategisch vor<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  3. Fangen Sie klein an<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  4. Zielsysteme identifizieren<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  5. Datenquellen identifizieren<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  6. Integrationsstruktur bestimmen<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  7. Sichere Verbindungen herstellen<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  8. Daten modellieren<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  9. Daten flie\u00dfen lassen<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  10. Skalieren<\/a><\/li>\n<\/div>\n\n
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  11. Zusammenfassung<\/a><\/li>\n<\/div><\/ol>\n<\/div>\n\n
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    Denken Sie gro\u00df: Stimmen Sie Ihre Ziele mit der Organisation ab.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Um den Erfolg eines Projektes von Beginn an sicherzustellen, ist es entscheidend, dieses eng mit den \u00fcbergeordneten Unternehmenszielen zu verkn\u00fcpfen. Es gilt, bereits zu Projektstart die relevanten Stakeholder aus verschiedenen Fachbereichen einzubinden. Eine Verst\u00e4ndigung \u00fcber die Priorisierung des Projekts und ein Konsens \u00fcber die Projektziele sind dabei unerl\u00e4sslich. Nur eine vorausschauende, ganzheitliche Planung erm\u00f6glicht es, das Projekt sp\u00e4ter flexibel an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen und ohne Mehraufwand zu skalieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Gehen Sie strategisch vor: Denken Sie \u00fcber Ihren Architekturansatz nach.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Ein gut durchdachter Architekturansatz ist das R\u00fcckgrat einer erfolgreichen, industriellen Datenarchitektur. Er sorgt f\u00fcr Transparenz und Zug\u00e4nglichkeit Ihrer Daten und stellt sicher, dass alle Mitarbeitenden und Systeme Zugriff auf die ben\u00f6tigten Informationen haben.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Das Fehlen einer Architekturstrategie ist eine der h\u00e4ufigsten Ursachen f\u00fcr das Scheitern von Industrie 4.0-Initiativen. Nehmen Sie sich daher die Zeit, Ihre Architektur zu planen, bevor Sie mit Ihrem Projekt beginnen. Dieser Aufwand wird sich bei der sp\u00e4teren Skalierung auszahlen. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Fangen Sie klein an: Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Ein spezifischer Anwendungsfall gibt Ihrem Projekt Richtung und Fokus. Er erm\u00f6glicht es Ihnen, den Rahmen des Projekts klar abzustecken, die erforderlichen Daten festzulegen und die Zielgruppe zu definieren.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Der Anwendungsfall kann sich entweder auf Ihre Anlagen, Ihre Prozesse oder Ihre Produkte beziehen. Unabh\u00e4ngig vom Schwerpunkt ist es wichtig, dass die Beteiligten in Ihrem Unternehmen den Rahmen des Projektes abstecken, die ben\u00f6tigten Daten festlegen und die Zielgruppe definieren, die diese Informationen nutzen und darauf basierend handeln soll.
    Die Einsatzm\u00f6glichkeiten sind dabei sehr vielf\u00e4ltig. Sie reichen von der vorbeugenden Instandhaltung von Anlagen \u00fcber die Produktqualit\u00e4t bis hin zur Gesamtanlageneffektivit\u00e4t (OEE) und dar\u00fcber hinaus. <\/p>\n<\/div>\n\n

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    Der Erfolg dieser ersten Anwendung wird zeigen, welchen Wert das Projekt hat und wie hoch der Return on Investment (ROI) f\u00fcr Sie sein wird.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Identifizieren Sie die Zielsysteme.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Dieser Ansatz unterscheidet sich von herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenerhebung, die in der Regel mit den Quellsystemen beginnen. Mit der Fokussierung auf die Zielsysteme und -empf\u00e4nger k\u00f6nnen Sie genau bestimmen, wer welche Daten in welcher Form und in welcher H\u00e4ufigkeit ben\u00f6tigt und somit die besten Quellen und Strukturen f\u00fcr die Datenbereitstellung identifizieren. Auch die Ermittlung des Kontext, den die Daten m\u00f6glicherweise ben\u00f6tigen, sowie die H\u00e4ufigkeit der Datenaktualisierungen lassen sich auf diese Weise einfacher bestimmen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Identifizieren Sie die Datenquellen.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Die Identifizierung Ihrer Datenquellen hilft Ihnen, die spezifischen Herausforderungen Ihres Projekts zu verstehen und zu l\u00f6sen. Die Erfassung, Kontextualisierung und Standardisierung dieser Daten kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Die Identifizierung Ihrer Datenquellen wird Ihnen helfen, die spezifischen Herausforderungen Ihres Projekts zu verstehen. Dokumentieren Sie, welche Daten verf\u00fcgbar sind, wo sie sich befinden und ob die Daten derzeit in einem geeigneten Format vorliegen oder vor der Erfassung bearbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    W\u00e4hlen Sie eine Integrationsarchitektur.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    In dieser Phase sollte eine industrielle DataOps-L\u00f6sung evaluiert werden. Eine DataOps-L\u00f6sung (z.B. HighByte Intelligence Hub) fungiert als Abstraktionsschicht, die APIs f\u00fcr die Verbindung mit anderen Anwendungen nutzt. Gleichzeitig stellt sie ein Verwaltungs-, Dokumentations- und Governance-Tool bereit, welches die Datenquellen mit allen erforderlichen Applikationen verbindet. Sie muss dabei in der Lage sein, gro\u00dfe Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu bewegen und Transformationen in Echtzeit durchzuf\u00fchren, w\u00e4hrend sich die Daten in Bewegung befinden.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Achten Sie darauf, dass Ihre DataOps-L\u00f6sung problemlos mit Ihrem Anwendungsfall skalieren kann.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Stellen Sie sichere Verbindungen her.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Sobald der Projektplan steht, kann mit der Systemintegration begonnen werden, indem Sie sichere Verbindungen zu den Quell- und Zielsystemen herstellen. Es ist wichtig, dass Sie sich \u00fcber die Protokolle, mit denen Sie arbeiten, sowie \u00fcber die damit verbundenen Sicherheitsrisiken und -vorteile im Klaren sind. Sicherheit hat nicht nur mit Benutzernamen, Passw\u00f6rtern, Verschl\u00fcsselung und Authentifizierung zu tun, sondern auch mit der Wahl des Protokolls und der Integrationsarchitektur.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Obwohl Sicherheitsfragen in der Vergangenheit manchmal zu Spannungen zwischen IT- und OT-Teams gef\u00fchrt haben, ist die Gew\u00e4hrleistung eines sicheren Netzwerks eine gro\u00dfartige Gelegenheit f\u00fcr diese beiden Funktionen, zusammenzuarbeiten und einen Mehrwert f\u00fcr das Projekt zu schaffen, wenn sie sich auf gemeinsame Ziele einigen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Modellieren Sie die Daten.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Der erste Schritt besteht in der Definition eines Standarddatensatzes. Dabei werden Echtzeitdaten von Maschinen und Steuerungstechniken ber\u00fccksichtigt und durch zus\u00e4tzliche Attribute erg\u00e4nzt, die normalerweise nicht gespeichert werden, aber f\u00fcr Vergleiche und Analysen in den Zielsystemen wichtig sind. Das Modell kann auch Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionssystemen und Zeitreihendatenbanken integrieren. Sobald die Standardmodelle erstellt sind, sollten sie f\u00fcr jede Anlage, jeden Prozess und\/oder jedes Produkt angepasst werden. Dieser Anpassungsprozess kann durch den Einsatz einer DataOps-L\u00f6sung wie dem HighByte Intelligence Hub beschleunigt werden.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Lassen Sie Ihre Daten flie\u00dfen.<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Wenn die Instanzen abgeschlossen sind, steuern die Datenfl\u00fcsse den Zeitpunkt, an dem die Werte f\u00fcr eine Instanz erfasst, normalisiert, kontextualisiert, berechnet und an das Zielsystem gesendet werden. Datenpakete k\u00f6nnen zyklisch, ereignisorientiert oder nur bei \u00c4nderungen ver\u00f6ffentlicht werden. Ein gut strukturierter Datenfluss bewahrt die Semantik eines Modells und passt die Darstellung und \u00dcbertragung an die spezifischen Bed\u00fcrfnisse der Systeme an, die ihn nutzen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Zeichnen Sie Ihren Fortschritt auf und erweitern Sie ihn auf neue Bereiche. <\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Jetzt, da Ihr Anwendungsfall offiziell gestartet wurde, ist es wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse genau \u00fcberwachen und Ihren Fortschritt dokumentieren. In neuen Industrie 4.0-Anwendungsf\u00e4llen werden oft v\u00f6llig neue Funktionen erforscht, sodass es in Ihrem Unternehmen derzeit noch keine Prozesse gibt, um Ihre Fortschritte zu verfolgen. M\u00f6glicherweise m\u00fcssen Sie Pionierarbeit leisten! Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen Produktanbieter wie HighByte und Partner, wie die Novotek Ihnen dabei helfen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Torey Penrod-Cambra<\/strong>
    Co-Founder & Chief Communications Officer<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Der Text in diesem Artikel wurde aus dem HighByte-Blog \u00fcbersetzt: <\/em>From kickoff to scale: 10 steps to an enterprise data architecture<\/a><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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    Nutzen Sie den Wert Ihrer industriellen Daten mit einer skalierbaren Datenarchitektur<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Die Datenarchitektur spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Industrielandschaft. Sie ist der Schl\u00fcssel zur effizienten Nutzung von Daten und zur Unterst\u00fctzung von Gesch\u00e4ftsentscheidungen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Mit Data Engineering k\u00f6nnen Sie Ihre Daten standardisieren, normalisieren, transformieren, filtern und synchronisieren. Um zu erfahren, wie Sie bew\u00e4hrte Data-Engineering-Prozesse und -Technologien auf Ihre eigene Arbeit anwenden k\u00f6nnen, und um die oben genannten 10 Schritte zu vertiefen, empfehlen wir Ihnen, das vollst\u00e4ndige Workbook herunterzuladen. Darin finden Sie:<\/p>\n<\/div>\n\n

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