Wer mit einem Konzeptauto wie dem VW Sedric (Self-Driving Car) fahren will, steigt hinten in den Fond. Einen Fahrer gibt es in dieser Vorstellung von der automobilen Zukunft nicht. Künstliche Intelligenz entscheidet, wo und wie es lang geht. Vier Terabyte Daten pro Tag produziert ein solches Auto. Wie Automobilhersteller und -zulieferer am besten mit dieser Datenflut umgehen, weiß NetApp aus erfolgreichen Projekten zum autonomen und vernetzten Fahren. So erweist sich der Datenmanagementspezialist als verlässlicher Partner des Automotive-Sektors u.a. für den Aufbau von Plattformen zum Training neuronaler Netze oder etwa zur Datenmonetarisierung. Die IT-Experten von NetApp beherrschen das effiziente Datenmanagement für intelligente Autos.
Harmonisieren und Nutzen der Daten
Grundsätzlich dienen Daten dazu, dass Produkte und Dienste besser beim Kunden ankommen. Eine zuverlässige Fahrzeugzustandsschätzung lässt sich beispielsweise über Sensorik- und HD-Kameradaten realisieren. Bei vorausschauenden Informationen, um den Fahrstil an Straßen- und Wetterverhältnisse anzupassen, müssten zudem externe Daten in die Analyse einfließen. „Für die Automobilbranche geht es beim autonomen und vernetzten Fahren darum, unterschiedliche Datenquellen zu harmonisieren“, unterstreicht Dr. Stefan Ebener, Strategy & Innovation Manager Automotive bei NetApp. „Im zweiten Schritt, der Datennutzung, greift ab nächsten Mai die EU-Datenschutzgrundverordnung, die den Umgang personenbezogener Daten von EU-Bürgern regelt. Wenn Unternehmen im Automotive-Sektor personenbezogene Daten anonymisieren, schaffen sie sich eine gesetzeskonforme Basis für neue digitale Geschäftsmodelle.“
Über Daten nachdenken und diskutieren
Daten haben einen Wert, der sich in Nutzen und zusätzliche Erlöse ummünzen lässt. Das setzt offene Diskussionen über Datentransparenz und -nutzung im Sinne von neuen Geschäftsmodellen voraus. Diese Debatte benötigt intern einen Datenvisionär als Wortführer, der über den Tellerrand hinausdenkt und sich die Datennutzung außerhalb des eigenen Unternehmens vorstellt. Solche Vordenker finden Wege, noch mehr aus den Daten herauszukitzeln.
Monetarisieren der Daten
Eine skalierbare Big-Data-Architektur für die Echtzeitanalyse und ein einheitliches Datenmanagement vom Bordcomputer über das Rechenzentrum bis in die Cloud schaffen die Grundlage, die Daten zu monetarisieren. Gebührenmodelle wie „Pay-as-you-drive“ erfordern eine zentrale Datenverarbeitung und Datentransparenz. Den digitalen Angeboten sind keine Limits gesetzt. Warum soll ein Fahrer nicht für einen Wochenendausflug per Over-the-Air-Update ein paar PS hinzufügen?
Erkenntnisgewinn treibt an
Der Dreh- und Angelpunkt ist die Datenanalyse, um Erkenntnisse zu sammeln. „Der Auftrag an uns ist, Automobilhersteller und Zulieferer auf die nächste Stufe zu bringen. Wir helfen Ihnen, zu klären, welchen Stellenwert die Daten bereits in Ihrem Unternehmen besitzen – und was diese künftig wert sein werden. Die entscheidende Frage ist: Was fängt ein Unternehmen mit seinen Daten an. Ein datenvisionärer Ansatz liefert darauf schnelle Antworten“, betont Datenexperte Dr. Stefan Ebener von NetApp.
