Auf einen Blick
Viele kleine und mittlere Unternehmen verfügen über große Mengen an Daten – insbesondere aus bestehenden Maschinen, Anlagen und IT-Systemen. Diese Daten entstehen täglich im Betrieb, bleiben jedoch häufig ungenutzt oder sind nur schwer zugänglich. Gründe dafür sind heterogene Systeme, fehlende Schnittstellen oder eine historisch gewachsene IT-Landschaft.
Eine zentrale Rolle spielen dabei Datenbanksysteme. Sie übernehmen die Aufgabe, Maschinendaten, Betriebsdaten und Prozessinformationen strukturiert zu speichern, zu historisieren und verfügbar zu machen. Erst durch diese Struktur werden Daten über System- und Anlagengrenzen hinweg nutzbar.
Der zentrale Punkt dieser Trendradars ist daher nicht die Auswahl einzelner Datenbankprodukte, sondern die Rolle von Datenbanksystemen als technisches Fundament. Sie schaffen Ordnung, Konsistenz und Zugriffsmöglichkeiten – und bilden damit die Voraussetzung für Transparenz, Auswertungen und weiterführende digitale Anwendungen.
Potenziale für KMU
Für KMU liegt das Potenzial weniger in der Einführung neuer Technologien als in der Nutzbarmachung bestehender Ressourcen. Viele Unternehmen betreiben Maschinen und Anlagen über lange Zeiträume hinweg. Diese Systeme liefern häufig kontinuierlich Daten, welche aber oftmals nicht zentral gesammelt oder gar ausgewertet werden.
Datenbanksysteme ermöglichen es, diese Informationen dauerhaft zu erfassen, zusammenzuführen und im Anschluss in einen gemeinsamen Kontext zu stellen. Das schafft Transparenz über Zustände, Abläufe und Entwicklungen im Betrieb; oftmals ohne bestehende Anlagen ersetzen zu müssen. Statt punktueller Auswertungen entstehen belastbare Datenbestände, die auch über längere Zeiträume hinweg vergleichbar bleiben.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Zukunftsfähigkeit: Wer Daten systematisch in Datenbanksystemen ablegt, schafft eine stabile Grundlage für spätere Anwendungen – etwa für Analysen, Assistenzsysteme oder KI-basierte Verfahren wie bspw. eine vorausschauende Wartung. Ohne diese strukturierte Datenbasis bleiben solche Ansätze nur Fragmente und sind schwer skalierbar.
Anwendungsbereiche für KMU
Die Nutzung von Datenbanksystemen ist in vielen Bereichen relevant, in denen Daten bislang isoliert oder nur temporär verfügbar sind. Ein häufiges Einsatzfeld ist die Erfassung und Speicherung von Betriebs- und Zustandsdaten bestehender Anlagen. Sensoren, Steuerungen oder nachgerüstete Erfassungseinheiten liefern Informationen, die in Datenbanksystemen gesammelt und historisiert werden sollten, um das Potenzial dieser Daten und deren späterer Auswertung und Verknüpfung nicht ungenutzt verpuffen zu lassen.
Auch die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen spielt eine wichtige Rolle. Produktionsdaten, ERP-Informationen oder Wartungsdaten liegen oft getrennt vor. Datenbanksysteme ermöglichen es, diese Daten strukturiert abzulegen und in Abfragen miteinander zu verknüpfen, sodass Zusammenhänge sichtbar werden.
Darüber hinaus bilden Datenbanksysteme die Grundlage für Transparenz und Reporting. Historische Daten lassen sich auswerten, vergleichen und analysieren – unabhängig davon, aus welchem System sie ursprünglich stammen. Damit entsteht erstmals eine konsistente Sicht auf Prozesse und Abläufe.
Ausgangslagen im Mittelstand
In vielen KMU beginnt dieser Weg nicht mit einem großen Digitalisierungsprojekt, sondern mit einer einfachen Frage: Welche Daten fallen eigentlich an – und werden sie aktuell überhaupt gespeichert? Häufig zeigt sich, dass Informationen vorhanden sind, jedoch in verschiedenen Systemen, Dateien oder Steuerungen verteilt liegen.
Ein strukturierter Ansatz setzt hier an, indem zunächst Datenquellen identifiziert und über Datenbanksysteme zentral erschlossen werden. Ziel ist es nicht, sofort komplexe Analysen umzusetzen, sondern eine verlässliche und dauerhaft nutzbare Datenbasis aufzubauen. Erst wenn Daten konsistent gespeichert und zugreifbar sind, lassen sich weitere Schritte sinnvoll planen.
Herausforderungen
Der Aufbau strukturierter Datenspeicherung ist weniger eine rein technische als eine organisatorische Aufgabe. Daten müssen einheitlich erfasst, sinnvoll benannt und gepflegt werden. Datenbanksysteme stellen hierfür die Infrastruktur bereit, ersetzen jedoch keine inhaltlichen Entscheidungen über Datenqualität und Nutzung.
Hinzu kommt, dass Datenqualität häufig unterschätzt wird. Unvollständige oder inkonsistente Daten lassen sich zwar speichern, entfalten jedoch keinen Mehrwert. Datenbanksysteme sind daher Voraussetzung, nicht Lösung – ihr Nutzen entsteht erst durch klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Qualität der abgelegten Informationen.
Wichtig ist auch das Erwartungsmanagement: Datenbanken schaffen keine Transparenz „auf Knopfdruck“. Sie bilden das Fundament, auf dem Transparenz, Auswertungen und Automatisierung aufbauen können.
Datenbanken für Zeitreihendaten
Für die Erfassung und Auswertung von Maschinen- und Sensordaten eignen sich besonders Zeitreihendatenbanken. Diese sind speziell für zeitlich geordnete Messwerte optimiert – etwa Temperaturverläufe, Energieverbräuche oder Produktionskennzahlen. Im Folgenden werden drei verbreitete Open-Source-Lösungen vorgestellt:
InfluxDB
InfluxDB ist eine der bekanntesten Zeitreihendatenbanken und wird häufig im IoT- und Monitoring-Umfeld eingesetzt.
Vorteile:
- Einfache Einrichtung und schneller Einstieg
- Abfragesprache (Flux) mit mächtigen Analysefunktionen
- Gute Integration mit Visualisierungstools wie Grafana
- Integrierte Datenkomprimierung und automatische Datenlöschung (Retention Policies)
Nachteile:
- Eigene Abfragesprache erfordert Einarbeitung
- Bei sehr großen Datenmengen kann die Performance eingeschränkt sein
TimescaleDB
TimescaleDB ist eine Zeitreihenerweiterung für PostgreSQL und kombiniert die Vorteile einer relationalen Datenbank mit optimierter Zeitreihenverarbeitung.
Vorteile:
- Vollständige SQL-Unterstützung – keine neue Abfragesprache erforderlich
- Nahtlose Integration in bestehende PostgreSQL-Infrastrukturen
- Kombination von Zeitreihendaten mit relationalen Daten (z. B. Stammdaten)
- Automatische Partitionierung (Hypertables) für hohe Performance
Nachteile:
- Höherer Ressourcenbedarf als spezialisierte Zeitreihendatenbanken
- Erweiterte Funktionen (Replikation) teilweise nur in der kostenpflichtigen Version
QuestDB
QuestDB ist eine neuere Zeitreihendatenbank, die auf maximale Schreib- und Abfragegeschwindigkeit ausgelegt ist.
Vorteile:
- Extrem hohe Schreibgeschwindigkeit – ideal für hochfrequente Sensordaten
- SQL-kompatible Abfragesprache für einfachen Einstieg
- Ressourcenschonend und auch auf kleinerer Hardware einsetzbar
- Integrierte Web-Oberfläche für Abfragen und Visualisierung
Nachteile:
- Jüngeres Projekt mit kleinerem Ökosystem und Community
- Weniger Integrationen und Plugins als bei etablierten Lösungen
- kein voller Funktionsumfang relationaler Datenbanken verfügbar
Für KMU empfiehlt sich eine Auswahl basierend auf dem konkreten Anwendungsfall: InfluxDB eignet sich gut für Monitoring und IoT-Projekte mit moderatem Datenaufkommen, TimescaleDB ist ideal, wenn bereits PostgreSQL im Einsatz ist oder Zeitreihendaten mit anderen Geschäftsdaten verknüpft werden sollen, und QuestDB bietet sich an, wenn extrem hohe Schreibraten bei begrenzten Ressourcen gefordert sind. Im Zweifel gehen Sie mit einer SQL-konformen, etablierten Lösung wie TimescaleDB die wenigsten Risiken ein.
Ausblick
Strukturierte und zugängliche Daten sind die Voraussetzung für weiterführende digitale Anwendungen. Datenbanksysteme stellen sicher, dass Informationen konsistent, auffindbar und vertrauenswürdig vorliegen – eine Grundvoraussetzung für Analysen, Assistenzsysteme oder KI-gestützte Verfahren.
Für KMU bedeutet das: Der Aufbau von Datenbanksystemen ist kein Selbstzweck, sondern ein vorbereitender Schritt. Anwendungen wie intelligente Auswertungen, Wissenssysteme oder KI-gestützte Entscheidungshilfen setzen voraus, dass Daten nicht nur kurzfristig angezeigt, sondern langfristig verfügbar abgelegt sind.
Fazit
Der Weg von Maschinendaten zu nutzbaren Informationen führt im Mittelstand über strukturierte Datenhaltung. Datenbanksysteme bilden dabei das zentrale Fundament, um bestehende Anlagen digital auszuwerten und Informationen systemübergreifend nutzbar zu halten.
Für KMU lohnt sich ein schrittweiser Ansatz: Daten erfassen, in geeigneten Datenbanksystemen strukturieren und dauerhaft verfügbar machen. Wer diese Basis schafft, erhöht nicht nur die Transparenz im Betrieb, sondern legt zugleich die Grundlage für weiterführende digitale und KI-gestützte Anwendungen – mit einem Retrofit auch ohne bestehende Alt-Anlagen ersetzen zu müssen.
Sind Sie noch unsicher, ob sich eine solche Lösung auch in Ihrem Unternehmen umsetzen lässt? Sprechen Sie uns an! Weitere Informationen und tiefere Einblicke erhalten Sie auch in unserem Praxisbeispiel.
