Salesforce IoT Cloud: Vorteile und Einschränkungen

Stellen Sie sich vor, dass jeder Benutzer von vernetzten Dingen zum Kunden bei Herstellern und Wartungsunternehmen von diesen Dingen wird. Mit einem wohlüberlegten Ansatz kann Big Data, das von diesen Dingen generiert wird, zu einer wertvollen Quelle von Informationen für Produktanbieter und Dienstleister werden. Daraus können sie wertvolle Einsichten gewinnen:

• wie Kunden Produkte und Dienstleistungen verwenden;
• welchen Status jedes Produkt aktuell hat;
• welche Funktionen und Services hinzugefügt oder entfernt werden sollten;
• wie man die Kundenzufriedenheit erhöhen kann usw.

Viele Unternehmen haben bereits die Vorteile von CRM-Systemen für die Verwaltung von kundenbezogenen Aktivitäten entdeckt. Mit dem Internet der Dinge (IoT) könnten solche Systeme noch mehr Wert bringen. Sie können kontinuierliche Ströme von Daten sammeln, die von vernetzten Geräten der Kunden kommen, und sie verarbeiten. Salesforce, einer der führenden Anbieter von CRM-Lösungen, beschäftigt sich auch damit, das IoT-Potenzial zu entdecken. In unserem neuen Blogbeitrag beleuchten wir dieses Thema basierend auf unseren Erfahrungen in der Salesforce-Beratung.

Salesforce-Ansatz zum IoT

Die Idee von Salesforce besteht darin, die Dienstleistungen mit den Vorteilen von Big Data, das von vernetzten Geräten kommt, zu bereichern. Dieser Ansatz ermöglicht auch den CRM-Benutzern (die für eine seriöse Programmierung nicht vorbereitet sind), ihre eigenen Apps für die Verwaltung dieser Daten zu erstellen und anzupassen.

Um solche Daten zu speichern und zu verarbeiten, steht Ihnen Salesforce IoT Cloud - die dafür konzipierte Plattform - zur Verfügung. Sie wird von Thunder unterstützt, einer Event-Processing-Engine, die entwickelt wurde, um Ereignisse (Events) in Echtzeit zu erfassen, zu filtern und darauf zu reagieren. Thunder basiert auf Open-Source-Tools:

• Apache Kafka (ein Messaging-System, das riesige Mengen an Lese- und Schreibvorgängen pro Sekunde verarbeiten kann)
• Apache Storm (eine Plattform für die Verarbeitung von Big Data und Events in Echtzeit)
• Apache Spark (ein verteiltes Framework zur Datenverarbeitung für Batch- und Streaming-Daten)
• Apache Cassandra (ein verteiltes Datenbank-Management-System).

Eingehende Daten werden bei Kafka abgelegt. Spark nimmt die Profildaten von Kafka und speichert in Cassandra, um sie zu aktualisieren. Storm verwendet die Daten von Kafka, um Echtzeit-Ereignisse zu verarbeiten.

Diese Technologien werden auf Heroku PaaS (Plattform-as-a-Service) ausgeführt - der eigenen Plattform von Salesforce, die die Entwicklungsumgebung beibehält und andere Cloud-Services integriert. Vernetzte Geräte werden von Amazon Web Services verwaltet, während Big Data von Sensoren in die Salesforce IoT Cloud und von der Cloud zu Steuerungsanwendungen und Aktoren mit RESTful API übertragen wird.

Sensordaten entnehmen

Das Sammeln von Big Data aus den vernetzten Dingen der Kunden ist der erste Schritt zu aussagekräftigen Einsichten. Für eine wertvolle Data Analytics kann es jedoch sinnvoll sein, nicht nur die Daten von vernetzten Geräten zu berücksichtigen, sondern auch den Standort eines Kunden, die Bestellhistorie, die Fallhistorie (Case History) und andere Parameter.

In dieser Hinsicht konzentriert sich eine wichtige Funktion der Salesforce IoT Cloud auf den Kundenkontext - das Umfeld, in dem Kunden Handlungen ausüben. Die kontextbezogenen Daten können in der Stream-Verarbeitung verwendet werden und dazu beitragen, bessere Reaktionen in Echtzeit zu generieren. Die Daten (sowohl kunden-, als auch kontextbezogen) werden gespeichert und dann für eine tiefgreifende Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet. Tatsächlich werden Rohdaten in einem Data Lake gespeichert, während ein Big Data Warehouse gefilterte und vorverarbeitete Daten (sowie die Informationen über Sensoren - ihren Standort, Status und vieles mehr) aufbewahrt. Die Funktionalität von Thunder ermöglicht den Benutzern, Filter zu setzen, um relevante Daten aus Datenströmen herauszuholen.

Data Analytics

Die Salesforce IoT Cloud kann Milliarden von Ereignissen pro Tag aufnehmen. Um sinnvolle Einblicke zu bringen, müssen die Daten über diese Ereignisse analysiert werden. Dafür werden die Tools zur Datenverarbeitung verwendet. Sie werden als eine wichtige Architekturkomponente bezeichnet, auf die man sich bei der IoT-Entwicklung konzentrieren sollte.

Zur Verbesserung der Datenverarbeitung verwendet Salesforce Einstein Analytics - eine Business Analytics Software, die vollständig in der Cloud läuft. Einstein Analytics hilft den CRM-Benutzern, Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu erhalten. Diese Daten umfassen nicht nur Sensordaten, sondern auch relevante ERP-Datensätze, Website-Protokolle und vieles mehr. Bei der Erforschung von Daten aus Salesforce und externen Quellen (z. B. Energiepreisen, Verkehrsplänen, Wettervorhersagen) können sich CRM-Benutzer ein umfassendes Bild davon verschaffen, wie die Produkte und Dienstleistungen genutzt werden. Darüber hinaus können sie Trends verfolgen und sogar Vorhersagen treffen. Einstein Analytics wählt automatisch die besten Verfahren für die Visualisierung aus (seien es Grafiken, Metriken, Diagramme oder andere Mittel) und fordert die Benutzer auf, eine Geschichte zu erstellen – sodass die Berichte leicht zu lesen und zu verstehen sind.

Einstein Analytics ist für Tablets, Smartphones und sogar Uhren optimiert. Die Benutzer dieser Software können ihre eigenen Analytics-Apps mithilfe von vorgefertigten Dashboard-Komponenten erstellen und anpassen. Salesforce bietet auch ein Online-Training an, um den Benutzern zu helfen, mehr über dieses Tool zu erfahren.

Integration mit Unternehmensanwendungen

Salesforce IoT Cloud kann als Stand-Alone (deutsch alleine stehend) -Service zum Speichern und Verarbeiten von Daten verwendet werden. Aber gelichzeitig verfügt sie auch über Konnektoren zur Integration mit anderen Salesforce-Produkten oder Drittanbietersystemen, die ein Unternehmen verwendet. Solch eine Integration gewährleistet einen stabilen Fluss von Daten aus verschiedenen Quellen und zwischen multifunktionellen Unternehmenssystemen. Mit all diesen Daten kann Einstein Analytics umfassende Berichte erstellen und aussagekräftige Schlussfolgerungen aus allen verfügbaren Daten über Kunden, Produkte und Dienstleistungen ziehen.

Daten mit der Kundenerfahrung verknüpfen

Die Daten von den vernetzten Dingen der Kunden können verwendet werden, um das Kundenmanagement zu verbessern. Mit dem regelbasierten Ansatz können Steuerungsanwendungen Servicemeldungen senden. Das funktioniert wie folgt:

• Sensoren erhalten die Daten über den Echtzeit-Status eines Produkts.
• Die Cloud-Plattform vergleicht diese Daten mit den in der lokalen Datenbank der App als akzeptabel gespeicherten Daten.
• Die Cloud-Plattform informiert die Benutzer im Voraus darüber, dass das Produkt gewartet werden muss.

Mit dem Controlling, das auf maschinellem Lernen basiert, können die Daten von vernetzten Dingen der Kunden regelmäßig zur Aktualisierung eines IoT-Systems verwendet werden. Zum Beispiel kann Einstein Analytics identifizieren, welche Muster der Produktverwendung am häufigsten zu seiner Beschädigung führen. Die Benutzer werden darüber informiert, wann ihre Aktionen einen nachteiligen Einfluss auf das Produkt haben können.

Ein weiteres Beispiel ist Salesforce IoT Cloud für Einzelhandelsgeschäfte. Mit den vernetzten Sensoren können die Händler die Bedingungen überwachen, unter denen Waren transportiert und gelagert sind. Sie können auch erkennen, welche Produkte gerade vorrätig sind und ob zusätzliche Lieferungen benötigt werden. Wenn die Informationen über Kundenpräferenzen in verschiedenen Regionen berücksichtigt werden, können die Händler auch erkennen, welche Regionen mehr bestimmte Güter benötigen.

Neue Preis- und Geschäftsmodelle aufdecken

Durch das Sammeln und Analysieren der Daten aus vernetzten Dingen erhalten Unternehmen einen erweiterten Kontext, wie Kunden ihre Produkte und Dienstleistungen nutzen und wie effektiv diese Produkte und Dienstleistungen sind. Mit all diesen Daten können die Unternehmen Möglichkeiten erkennen, wie Ihre Geschäftstätigkeiten (z. B. in Marketing, Logistik) zu optimieren sind. Außerdem sind sie imstande, neue und kosteneffiziente Kooperationsmodelle anzubieten. Die analysierten Daten und daraus gewonnen Erkenntnisse können dazu beitragen, Pläne für die Nutzung von Produkten und Dienstleistungen für Kunden zu aktualisieren und sogar neue profitablere Geschäftsmodelle aufzudecken.

Einige Bedenken

Die Vorteile von Salesforce IoT Cloud eröffnen neue vielversprechende Umwandlungsmöglichkeiten. Es gibt jedoch einige Einschränkungen und Bedenken, die die Implementierung und Einführung von Salesforce IoT Cloud beeinträchtigen können.

1.     Sicherheitslücken

Riesige Datenmengen bedeuten nicht nur eine Erweiterung von Kundenprofilen, sondern auch die Notwendigkeit, diese Daten zu schützen. Big Data von vernetzten Dingen kann gestohlen und von Konkurrenten und Cyberkriminellen genutzt werden. Das ruft zusätzliche Bedenken darüber hervor, wie man Daten und das gesamte IoT-Netzwerk sichert und effektive, aber nicht mühsame Verfahren der Geräte- und Benutzeridentifikation einführt.

2.     Kundenbedenken bezüglich des Datenschutzes

Die Kunden können sich ungeschützt fühlen, weil sie wissen, dass jemand ständig Daten über sie sammelt. Das kann jedoch mit den Kunden vereinbart werden, ob sie bereit sind, den Produkt- und Dienstleistungsanbietern personenbezogene Daten mitzuteilen.

3.     Einschränkungen der Flexibilität

Dank des Low-Code-Ansatzes ermöglicht Salesforce einer Vielzahl von Geschäftsanwendern ohne ernsthafte Programmierkenntnisse, eigene maßgeschneiderte Apps mithilfe von vorkonfigurierten Elementen zu erstellen (z. B. Dashboards und Widgets). Über diese Apps werden bestimmte Operationen ausgeführt. Aber was geschieht, wenn die Funktionalität dieser Elemente nicht ausreicht? Einige Benutzer benötigen möglicherweise mehr Zugriff auf die Programmierkomponenten der Plattform, um die Apps auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen abzustimmen. In diesem Fall kann die Möglichkeit, nur vorkonfigurierte Elemente zu verwenden, eher eine Einschränkung als ein Vorteil sein.

Endnote

Um ein erfolgreiches Geschäft zu führen und wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es wichtig, die Kundendaten auf dem neuesten Stand zu halten und die wachsenden Kundenerwartungen zu erfüllen. Salesforce IoT Cloud hilft den Unternehmen, das von Kunden generierte Big Data zu sammeln und es sinnvoll zu nutzen. Die Funktionalität von Thunder, der Core Engine der Salesforce IoT Cloud, ermöglicht es, Ereignisse zu erfassen, zu filtern und darauf in Echtzeit zu reagieren.

Mit Einstein Analytics können Salesforce-Benutzer einen erweiterten Kontext des Kundenverhaltens und bessere Einblicke darüber erhalten, wie Kunden Produkte und Dienstleistungen nutzen, wie effektiv die Produkte und Dienstleistungen sind und was verbessert werden kann und sollte.

Salesforce IoT Cloud ist ein zuverlässiges Tool, das die Unternehmen mit Kunden und Partnern verbindet und geschäftliche Interaktionen personalisiert, aber es gibt noch einige Einschränkungen zu überwinden. Damit kann Salesforce IoT Cloud neue Bedenken in Bezug auf den Datenschutz und die Cybersicherheit mitbringen. Der Low-Code-Ansatz ist ein wesentlicher Vorteil für Geschäftsanwender, die keine Programmierkenntnisse haben, aber dazu bereit sind, ihre eigenen Apps zu erstellen und anzupassen. Dieser Ansatz kann aber eine Einschränkung für Programmierer darstellen, die die Funktionalität der Lösung erweitern möchten, aber keinen Zugriff auf die Programmierkomponenten haben.