Data-Engineering für Fahrzeugdaten-Plattformen

Data-Engineering-Herausforderungen bei Fahrzeugdaten gemeinsam meistern

Fahrzeugdatenstrom

Fahrzeuge sammeln heutzutage gigantische Mengen an Daten. In vernetzten Fahrzeugen, auch Connected Cars genannt, werden mit Hilfe von Sensoren und Kameras verschiedene Informationen erfasst. Das sind Daten über den Kilometerstand und Verbrauch oder umweltbezogene Daten wie Positions- oder Verkehrsinformationen. Gleichzeitig entstehen Interaktionsdaten mit anderen Fahrzeugen und einer möglichen IoT-Infrastruktur mit vernetzten Ladesäulen oder zukünftigen Smart Roads. Diese Daten bilden Grundlagen für verschiedene Anwendungen und Geschäftsmodelle, etwa im Bereich Location Based Analytics. Sie halten damit riesige Potenziale für die Automobilindustrie bereit, um vielfältigere Services für Kunden anzubieten.

Die zentralisierte Erfassung, Sammlung und Verarbeitung dieser Daten, etwa auf einer Cloud-Plattform, sowie die Interaktion mit dem sendenden Fahrzeug, sind der Grundpfeiler für die derzeit stattfindende Revolution in der Automobilbranche. Denn die Nutzbarmachung dieser Daten wird in Zukunft darüber entscheiden, wie Unternehmen im Markt bestehen und neue Geschäftsmodelle erschließen werden. Auf dem Weg dorthin gilt es jedoch, technologische Herausforderungen zu bewältigen.

Welche Hürden gibt es im Umgang mit Fahrzeugdaten?

Fahrzeugdaten Phase

Um mit Daten Wertschöpfung zu betreiben, braucht es die richtige Grundlage und vor allem kompetente Partner bei der Begleitung. Data Engineering schafft mit einer Reihe von Handlungsfeldern eine Basis für die Nutzbarmachung von Fahrzeugdaten. Die Erfassung der Informationen und ihre Übermittlung muss durch eine sinnvolle Verarbeitung gewährleistet werden. Big-Data-Transformationsstrategien und effiziente Filter sind Fragestellungen, die für einen sauberen und hochwertigen Datenstrom bearbeitet werden müssen. Entscheider*innen müssen zudem Fragen der Datenverwaltungsstrategie angehen. Um Speicherplatz und damit Kosten und Performance zu optimieren, ist eine kluge Data-Retention-Strategie zu wählen. Die Reproduzierbarkeit der Daten sollte dadurch nicht verloren gehen und zukünftige Use Cases müssen mit Weitblick berücksichtigt werden.

Die Daten nicht nur zu sichern, sondern auch die Privatsphäre von Kundinnen und Kunden zu schützen, stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Hier sind Know-how und Prozesse gefragt, die die Anonymisierung und Pseudonymisierung sicherstellen. Um Rückschlüsse oder Zusammenhänge auf Personen zu vermeiden, müssen zudem oft Zerteilungen der Datensätze vorgenommen werden. Dabei müssen Kriterien der Privatsphäre wie zukünftige Anwendungsfälle gegenseitig abgewogen werden. Finden diese Zerteilungen nicht statt, können Rückschlüsse auf personenbezogene Daten vorgenommen werden. Allerdings müssen Techniken der Verschleierung mit Augenmaß vorgenommen werden, um spätere Potenziale für Analysen nicht zu gefährden.

Die zentrale Funktion des Data Engineering ist außerdem die Aufbereitung und Bereitstellung von Plattformen, Services und Daten zur Datenanalyse durch Data Scientists. Viele Aspekte, die ein breites Profil des Entwicklungsdienstleisters erfordern. Softwaredienstleister müssen Hürden im Umgang mit Fahrzeugdaten erkennen, lösen und ihre Partner durch Wissenstransfer dazu befähigen, Herausforderungen zu bewältigen.

Data-Engineering-Teams heben Potenziale für Fahrzeugdaten-Anwendungen

Fahrzeugdaten Phase

jambit begleitet und berät Unternehmen in Fahrzeugdaten-Projekten sicher und mit belastbaren Erfahrungswerten. Dabei bauen wir auf Teams, die entscheidende Elemente mitbringen:

  • Automotive-Domänenwissen: Ausgewiesene Branchen-Experten mit langjähriger Erfahrung in der Umsetzung von Automotive-Projekten begleiten Ihre Herausforderung.
  • Technologie-Expertise: Wir bringen Data Engineering, DevOps und Data Analysis sowie Machine Learning zusammen.
  • Wissensmanagement am Puls der Zeit: IT steht niemals still. Unsere firmeninterne Top-of-Mind-Kultur befähigt unsere Entwickler*innen und sorgt für notwendige Zertifizierungen im Themenbereich Cloud.
  • Compliance: Unsere Sicherheitsstandards, Zertifizierungen und Datenschutzrichtlinien sind ausgezeichnet und auf höchstem Niveau.
  • Belastbare Projekterfahrung: Von der Weiterentwicklung und dem Betrieb der Cloudanwendung bis hin zur Verteilung und Verarbeitung von Sensordaten und die Entwicklung eines Qualitätstools, um im Fahrzeug gemessene Daten mit denen externer Datenprovider zu vergleichen und zu evaluieren – wir begleiten Sie mit langjähriger Erfahrung.

Data-Engineering- und Data-Science-Expertenwissen zusammenbringen

Nutzerstudien 2

In unseren Teams finden sich Expert*innen für Fragen zu Daten-Pipelines und dem Speichern in der Cloud via Data Engineering. Gleichzeitig arbeiten bei uns Expert*innen im Bereich Data Science, Data Analysis und Data Mining. Dabei meistern wir gemeinsam mit Ihnen vielfältige Herausforderungen:

  • Big Data: Wir stellen die Prozessierung von enormen Datenmengen und deren Aggregation sicher.
  • Realtime Analytics: Wir bringen nicht nur Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von komplexen Pipeline-Architekturen mit, sondern unterstützen Sie auch in der Implementierung von Streaming-Prozessen, um Echtzeit-Analysen zu gewährleisten.
  • Architektur-Kompetenz: Wir unterstützen Architekturen von Pipelines bis Microservices.
  • Datenhaltung: Datenbanken und Data Lakes stellen das effiziente Persistieren und Vorhalten der Daten in der Cloud-Infrastruktur sicher. Wir beraten bei der Wahl Ihrer Datenhaltungsstrategie.
  • Infrastrukturen für Data Science und Data Analytics: Wir stellen Frontends für die Visualisierung bereit, übernehmen die Wartung von Verarbeitungsclustern und implementieren Pipeline-Jobs etwa für Location Based Analytics.

Fahrzeugdaten nutzbar machen – Anwendungen und Trends

HAF Map Learning

Daten bieten Potenziale für bessere Kundenerlebnisse, aber auch für Prozesse der Automobilhersteller. Daten optimieren so etwa die Qualitätssicherung von Routenvorhersagen. Die Visualisierung von Verkehrs- und Fahrzeugdaten erleichtern Fahrer*innen zudem Entscheidungen. Außerdem bieten die Analyse und Verarbeitung der Fahrzeugdaten wertvolle Erkenntnisse für OEMs, Zulieferer oder Dienstleister. Etwa um Rückschlüsse hinsichtlich der eigenen Kunden, des eigenen Produkts oder zur Verkehrsinfrastruktur zu ziehen. Also Geschäftsmodellentwicklung, die nicht mehr im Labor, sondern direkt auf der Straße stattfindet. Enorme Kosten können auch gespart werden, wenn Güte- und Qualitätssicherung durch Predictive Maintenance optimiert wird. Hierbei wird der Zustand, des Fahrzeugs, bzw. der Komponenten, in Echtzeit überwacht, um die Wartung so kosten- und zeiteffizient wie möglich durchzuführen.

Vorsprung mit Know-how zu Fahrzeugdaten aufbauen und Wettbewerbsvorteile sichern

Einige Handlungsfelder im Bereich Fahrzeugdaten sind den Kinderschuhen noch nicht vollständig entwachsen. Jeden Tag werden mehr Fahrzeuge vernetzt und es entstehen immer mehr Daten. Um zukünftige Entwicklungen und Wettbewerbsvorteile nicht zu verpassen, sind jetzt Investitionen in Wissenstransfer und Daten-Infrastrukturen gefragt.

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Thomas Rottach

Thomas Rottach

Head of Business Division Automotive

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