Anwendungsabhängige Bewertung und Auswahl der am besten geeigneten IoT-Software-Plattform

Mit der zunehmenden Verbreitung und Bedeutung des Internet der Dinge (engl.: Internet of Things, IoT) nimmt auch die Bedeutung von IoT-Software-Plattformen als zentraler Bestandteil von IoT-Systemen zu. Dabei lässt sich die Bedeutung von IoT-Software-Plattformen an der Größe des zugehörigen Marktes ablesen: Schätzungen der Boston Consulting Group zufolge werden im Jahr 2020 für das IoT weltweit insgesamt 250 Milliarden Euro ausgegeben, wovon 15 Milliarden Euro auf IoT-Software-Plattformen entfallen. Aufgrund dieses Marktpotenzials konkurrieren derzeit über 600 Anbieter miteinander.

Dazu kommt, dass IoT-Software-Plattformen komplexe Lösungen darstellen, und unterschiedliche Plattformen unterschiedliche Funktionalitäten aufweisen. So führt diese Vielfalt zu einem intransparenten Markt. Zusätzlich müssen potenzielle Anwender damit umgehen, dass trotz dieser Vielfalt keine IoT-Software-Plattform existiert, die für beliebige IoT-Anwendungsszenarien gleichermaßen geeignet ist.

Folglich stehen Unternehmen, die eine IoT-Anwendung unter Weiternutzung ihrer bestehenden IT-Infrastruktur umsetzen wollen, vor einer schwierigen Aufgabe: Unter Beachtung einer Vielzahl von Parametern müssen sie aus einer Vielzahl von Kandidaten die IoT-Software-Plattform auswählen, die für ihren unternehmensspezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist. Vor diesem Hintergrund hat Sebastian Lempert in seiner Dissertation mit »IoT PRISM« eine Software-gestützte Methode entwickelt, die in 10 Schritten von der Anforderungserhebung bis zur finalen Auswahlentscheidung führt. Dabei werden neben der Funktionalität und der Standardunterstützung einer IoT-Software-Plattform auch weitere, nicht-funktionale Eigenschaften (Kosten, Geschäftsmodell, Software-Lizenz, verfügbare Support-Dienstleistungen, Anbieter etc.) berücksichtigt. Somit unterstützt IoT PRISM Unternehmen bei der anwendungsabhängigen Auswahl der am besten geeigneten IoT-Software-Plattform aus einer Vielzahl von Kandidaten, beschleunigt den Auswahlprozess und spart Zeit und Geld.