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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Putting a Price Tag on Data

Datenmonetarisierung und Smarte Resilienz-Services mit der MyDataEconomy-Plattform

verfasst von : Daniel Trauth, Nils van Ouwerkerk, Felix Mönckemeyer, Kristof Herrmann

Erschienen in: Monetarisierung von technischen Daten

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Mit zunehmender Komplexität von Analysefragestellungen in Unternehmen steht neben einfachen Methoden wie Visualisierungen und simplen statistischen Auswertungen immer mehr die Entwicklung datengetriebener Services mittels Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) oder des Machine Learnings (ML) im Fokus. Oftmals scheitern solche Projekte jedoch an der vorliegenden Datengrundlage, welche durch eine zu geringe Datenvielfalt und -größe, die Gefahr von nur bedingt aussagekräftigen Ergebnissen mit sich führt. Es bedarf also einer Möglichkeit, Datenquellen vernetzbar zu machen, um relevante Daten für die Entwicklung eines Service einfach einkaufen zu können. Die senseering GmbH hat sich dieser Aufgabe angenommen und mit der MyDataEconomy ein dezentrales Datenmanagement-Netzwerk geschaffen, welches den einfachen Austausch von Daten zwischen zwei oder mehr Parteien im Netzwerk sicher und schnell abwickelt. Um den Wert der eigenen Daten auch selbst auszuschöpfen und die Daten nicht nur für andere im Netzwerk bereitzustellen, muss es zudem auch jedem Netzwerkteilnehmer möglich sein, seine eigenen Daten visualisieren und analysieren zu können. Hierfür wurde die MyDataEconomy um Analyse- und Visualisierungsmodule auf den Netzwerkknoten erweitert und mit Konnektoren für die Anbindung von Maschinen, Sensoren oder anderer Datenquellen ausgestattet. Das Ergebnis ist eine global nutzbare Datenökonomie, in der jeder Teilnehmer den Mehrwert aus internen und externen Daten im Zusammenspiel erfahren kann.

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Literatur
9.
Zurück zum Zitat Ochoa LEE, Quinde IBR, Sumba JPC, Guevara AV Jr, Morales-Menendez R (2019) New approach based on autoencoders to monitor the tool wear condition in HSM. IFAC-PapersOnLine 52(11):206–211CrossRef Ochoa LEE, Quinde IBR, Sumba JPC, Guevara AV Jr, Morales-Menendez R (2019) New approach based on autoencoders to monitor the tool wear condition in HSM. IFAC-PapersOnLine 52(11):206–211CrossRef
Metadaten
Titel
Putting a Price Tag on Data
verfasst von
Daniel Trauth
Nils van Ouwerkerk
Felix Mönckemeyer
Kristof Herrmann
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62915-4_14