{"id":25912,"date":"2025-09-30T09:00:27","date_gmt":"2025-09-30T09:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/de\/?page_id=25912"},"modified":"2026-04-27T12:56:30","modified_gmt":"2026-04-27T12:56:30","slug":"erfolgreich-starten-mit-industrial-dataops","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.novotek.com\/de\/datenarchitektur\/industrial-dataops\/erfolgreich-starten-mit-industrial-dataops\/","title":{"rendered":"Erfolgreich starten mit Industrial DataOps"},"content":{"rendered":"
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Erfolgreich starten mit Industrial DataOps<\/h1>\n<\/div>\n\n
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Industrieunternehmen brauchen kontextualisierte Daten und eine digitale Architektur, die mit ihnen mitw\u00e4chst. Erfahren Sie, wie Industrial DataOps Unternehmen hilft, diese Herausforderungen zu meistern.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Begriffe und Zusammenh\u00e4nge rund um Industrial DataOps<\/h2>\n<\/div>\n\n
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DataOps<\/em> hat sich in den letzten Jahren als Begriff in der Industrie etabliert. Aber was bedeutet er eigentlich – und welche Probleme lassen sich damit l\u00f6sen? Diese Seite ist ein guter Einstieg.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Die vierte industrielle Revolution hat gezeigt: Produktionsdaten m\u00fcssen mehr leisten als nur Prozesse zu steuern – sie sind die Basis f\u00fcr Industrie-4.0-Anwendungen. Fachbereiche im gesamten Unternehmen, von Qualit\u00e4t bis Instandhaltung, brauchen Zugang zu diesen Daten, um bessere Entscheidungen schneller zu treffen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Oft fehlt industriellen Daten der n\u00f6tige Kontext \u2013 sie sind in Dateien oder alten Systemen isoliert. Industrial DataOps <\/strong>verbindet und erschliesst diese Daten, sodass sie nutzbar werden.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Data Operations<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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Data Operations (DataOps<\/em>) orchestrieren Menschen, Prozesse und Technologien, um sichere, zuverl\u00e4ssige und nutzbare Daten f\u00fcr alle bereitzustellen, die sie ben\u00f6tigen. Entstanden 2014 in der IT, zielt DataOps darauf ab, Datenqualit\u00e4t zu verbessern und den Aufwand f\u00fcr die Datenaufbereitung zu reduzieren.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Industrial DataOps<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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Industrial DataOps<\/strong> ist eine junge Disziplin, die flexible Datenarchitekturen f\u00fcr die digitale Transformation bereitstellt. In Produktionsumgebungen f\u00fchrt sie Daten aus verschiedenen Automatisierungs- und Produktionssystemen zusammen und macht sie f\u00fcr Fachanwender im Unternehmen und in der Lieferkette nutzbar.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Data Engineering<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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Data Engineering ist ein Kern von DataOps. Data Engineers entwickeln Pipelines, um Daten zu sammeln, zu transformieren und zu validieren. Mit Modellen und Pipelines standardisieren und kontextualisieren sie Daten, f\u00fchren verschiedene Quellen zusammen und steuern die Datenstr\u00f6me \u2013 am Edge, on-premise oder in der Cloud.<\/p>\n<\/div>\n\n

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6 Anzeichen f\u00fcr Industrial DataOps<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Ihre Digitalisierungsprojekte stocken wegen Datenproblemen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Eigene Cloud-Skripte machen Skalierung und Sicherheit schwierig.
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Sie zahlen hohe Cloud-Kosten f\u00fcr Rohdaten ohne klare Strategie.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Sie wissen nicht, wer genau Zugriff auf Betriebsdaten hat.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Analysten verbringen \u00fcber 50 % ihrer Zeit mit Datenaufbereitung.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Das OT-Team ist \u00fcberlastet mit Anfragen aus den Fachbereichen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Die Grenzen klassischer Ans\u00e4tze<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Cloud dump<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Rohdaten landen unbearbeitet in der Cloud – teuer, chaotisch, schwer nutzbar.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Benutzerdefinierter Code<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Punkt-zu-Punkt-Integrationen f\u00fchren zu unz\u00e4hligen, kaum wartbaren Verbindungen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Eigenentwicklungen<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Interne Eigenentwicklungen sind schwer zu pflegen, da Hersteller selbst keine spezialisierten Softwareanbieter sind.
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Der HighByte-Ansatz f\u00fcr Industrial DataOps<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Eine Industrial-DataOps-L\u00f6sung f\u00fcr Industrie 4.0 braucht vier Schl\u00fcsselkomponenten:<\/p>\n<\/div>\n\n

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Datenorchestrierung<\/h3>\n<\/div>\n\n
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IT\/OT-Integration, Pipelines, Echtzeit- und historische Datenstr\u00f6me.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Daten\u00fcberwachung<\/h3>\n<\/div>\n\n
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\u00dcberwachung und Diagnose f\u00fcr Qualit\u00e4t und Performance.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Datenqualit\u00e4t<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Verl\u00e4ssliche, konsistente und schnelle Daten f\u00fcr Compliance und Entscheidungen.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Datengovernance<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Richtlinien und Rollen f\u00fcr sichere und regelkonforme Verwaltung.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Was den HighByte Intelligence Hub einzigartig macht<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Zus\u00e4tzlich zu den vier oben genannten Schl\u00fcsselkompenenten zeichnet sich der HighByte Intelligence Hub<\/strong> durch Folgendes aus:<\/p>\n<\/div>\n\n

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