# project
- Entwicklung eines Online-Self-Assessment-Tool für IoT

## inhalte algemein
- wie ist ein Unternehen aufgestellt?
- fragen mit beispielantworten
- nächste schritte zur besseren umsetzung
- Ergebniss

## abschluss
- [ ] 3-6 seiten (Abschlussbericht) bis ende September
1. Deckblatt
- Name, Studiengang, Matrickelnumer, keinen Bearbeitungszeitraum
2. Ausgangssituation
3. Zielsetzung (Bewertung + Hilfestellung)
4. Vorgehen
6. Ergebniss (screenshots + Fragen)
7. Sonstige Erkenntnisse des It-Projekts
- [ ] Zoom meeting mit Präsentation des Tools (15-30min)

## Vorgehen
1. Einlesen in das Thema "Iot" + verschiede Begriffe nachschlagen:
- Erfolgsfaktoren
- Reifegradmodelle (gibt eine Abschlussarbeit eines Studentens)
- wie muss das Unternehmen sich selbst organiseren? Wer ist verantworlich für IoT -> Auswahlliste
- Matrix für unteschiedliche Reifegradmodelle -> nächsten schritt
1. Fest legen der Ziele, Inhalte, Funktionen
2. Iterative fachliche Entwicklung -> Empfehlungen
3. Iterative technische Implementierung -> Evaluierung duch Nutzer

# Soll definition
- Fragen mit gewichtung in verschiedenen Dimensionen
- Am ende ein Ergebniss Diagram (Spinnennetz artig -> Pro dimension...)
- evt nächste Schritte (mal kucken wie aufwendig)
- 6 Fragen pro "page", dannach ein weiter button
- 3 in richtung schlecht 1 neutral 3 in richtung gut

## Übersetzungen Paper 9:

### Data collection

Beschreibt, wie gut die Quellen, Methoden, die Arbeitsweise sowie die Datenqualität und die Häufigkeit der Datenerhebung verstanden und definiert sind

Stufe 0:
Die Datenerhebung ist sehr begrenzt und von der Person abhängig. Sie erfolgt auf zufällige oder reaktive Weise. Die gesammelten Daten sind sehr lückenhaft und unvollständig.

Stufe 1:
Es gibt einen unvollständigen Datenerhebungsprozess, der jedoch nicht dokumentiert, nicht standardisiert und nicht in Bezug auf die Häufigkeit geplant ist. Viele notwendige Daten werden nicht erhoben.

Stufe 2:
Der Datenerhebungsprozess ist klar definiert, die Verfahren sind teilweise dokumentiert, aber immer noch personenabhängig und von unten nach oben aufgebaut. Erforderliche Daten werden gelegentlich nicht erhoben.

Stufe 3:
Die Datenerhebung ist systematisiert, geplant und organisiert. Sie ist mit Blick auf Ziele definiert, die gemessen und verfolgt werden. Es werden alle erforderlichen Daten erhoben. Algorithmen zur Überwachung der Konsistenz der gesammelten Daten sind vorhanden und können schnell erkennen, wenn einige Daten nicht erfasst werden.

Stufe 4:
Das System ist über einen längeren Zeitraum hinweg konsistent, gefestigt und befindet sich in einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess und externen Benchmarking.

### Data Analytics

Misst die Fähigkeiten des Unternehmens und seiner Systeme bei der Datenverarbeitung und -analyse, der Anwendung von Unterstützungsprogrammen und künstlicher Intelligenz (KI) zur Wertgewinnung und der anschließenden Alarmierung/Signalisierung.

Stufe 0:
Das Unternehmen führt Datenverarbeitung und -analyse in rudimentärer Weise durch.

Stufe 1:
Die Datenverarbeitung und -analyse ist reaktiv und personenabhängig. Unterstützungsprogramme sind nicht integriert, und es werden keine Warnmeldungen generiert. Es werden keine wertvollen Erkenntnisse systematisch extrahiert

Stufe 2:
Die Datenverarbeitung und -analyse ist konsistent, erfolgt aber nicht standardisiert. Grundlegende Hilfsprogramme sind integriert. Es werden zwar Warnmeldungen generiert, diese sind jedoch nicht immer korrekt und zuverlässig. Wertvolle Erkenntnisse werden gewonnen, aber nur gelegentlich und nicht systematisch in die Entscheidungsfindung einbezogen.

Stufe 3:
Die Datenverarbeitung und -analyse ist systematisch und standardisiert.
Fortschrittliche Unterstützungsprogramme, einschließlich KI, sind integriert. Warnungen werden korrekt generiert und sind zuverlässig. Signalisierungsfehler sind eher die Ausnahme und werden schnell aufgespürt und beseitigt. Wertvolle Erkenntnisse werden extrahiert und systematisch in die Entscheidungsfindung einbezogen.

Stufe 4:
Stufe 3 ist über einen längeren Zeitraum konsistent, gehärtet und im kontinuierlichen Verbesserungsmodus und externem Benchmarking.

### Data Privacy

Beschreibt den Grad, in dem das Unternehmen Unternehmen die notwendigen Datensicherheitsmaßnahmen umsetzt und die Datenschutzbestimmungen einhält Vorschriften einhält.

Stufe 0:
Keine spezifischen Überlegungen zur Datensicherheit und zum Datenschutz vorhanden

Stufe 1:
Datensicherheit und Datenschutz Überlegungen sind vorhanden, aber nicht konsistent. Die Datenzugriffsebenen sind nicht klar definiert und es gibt Einhaltung von Datenschutz Vorschriften zu einigen Themen.

Stufe 2:
Datensicherheitsmaßnahmen innerhalb des Unternehmen sind definiert und befolgt, aber die Dokumentation ist nicht vollständig. Der Datenschutz Vorschriften werden in den meisten meisten Fällen befolgt.

Stufe 3:
Datensicherheitsmaßnahmen im Unternehmen Unternehmen sind definiert, dokumentiert, und befolgt. Datenschutz Vorschriften werden konsequent eingehalten.

Stufe 4:
Level 3 is consistently in place for a longer period in time. Data security standards are continuously improved and compliance with data privacy regulations is monitored.

### Technology Infrastructure

Beschreibt das Vorhandensein der notwendigen Elemente in der End-to-End-Kette wie Komponenten, IP-Netzwerke, Speicher, Computer und Notstromversorgung zur Unterstützung der Einführung von IoT-Lösungen.

Stufe 0:
Keine Infrastruktur für die Einführung des IoT

Stufe 1:
Die elementarste und grundlegendste technologische Infrastruktur ist vorhanden, um einige grundlegende Anforderungen der IoT-Einführung zu erfüllen. Einige Sensoren führen Messungen für lokale Situationen und einfache Kontrollschleifen durch. Die Speicher- und Rechenleistung ist begrenzt. Die Back-up-Lösung ist nicht sehr zuverlässig. Kein E2E-IP-Netz vorhanden.

Stufe 2:
Die technologische Infrastruktur deckt mehrere Bedürfnisse der IoT-Einführung ab, schöpft aber nicht ihr volles Potenzial aus. Ein gewisses Maß an Speicherplatz und Rechenleistung ist vorhanden, um grundlegende Aufgaben zu erfüllen. Die Backup-Lösung ist meist zuverlässig und bewahrt den Großteil der Daten im Falle eines Absturzes. E2E-IP-Netz ist vorhanden.

Stufe 2:
Die technologische Infrastruktur schöpft das volle Potenzial der IoT-Einführung im dem Unternehmen. Die Systeme sind miteinander verbunden. Der Speicher ist in der Lage, die ständig wachsenden Datenmengen aufzunehmen. Die Rechenleistung ist ausreichend, um den Anforderungen gerecht zu werden. Die Backup-Lösungen sind zuverlässig, so dass im Falle eines Absturzes keine Daten
verloren gehen. E2E-IP-Netz und -Plattform sind in Betrieb.

Stufe 3:
Level 3 ist durchgängig vorhanden über einen längeren Zeitraum. Die technologische Infrastruktur ist im kontinuierlichen Modus der Verbesserung. Branchentrends und beste Praktiken werden werden ständig beobachtet, um das das Potenzial des IoT zu erweitern Einführung im Unternehmen