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Einführung einer OT Anomalieerkennung
Einführung einer OT-Anomalieerkennung für die Anlagen der EGLV. Leistungen umfassen: Planung und Konzeption der Sensorintegration, physische Installation, Lizenzlieferung, Software-Einrichtung inkl. Dashboards, Beratung zu Best-Practices, Anomaliebehebung und Rollenkonzepten. Zudem sind Schulungen für das Personal sowie eine vollständige ...
Cybersecurity, Software Licences, Smart City & IoT, IT Consulting
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- Tender type:
- Tender
- Contracting authority:
- Emschergenossenschaft
- Published:
- April 28, 2026
- Deadline:
- June 02, 2026
- Topic:
- Cybersecurity
Tender description
Einführung einer OT-Anomalieerkennung für die Anlagen der EGLV. Leistungen umfassen: Planung und Konzeption der Sensorintegration, physische Installation, Lizenzlieferung, Software-Einrichtung inkl. Dashboards, Beratung zu Best-Practices, Anomaliebehebung und Rollenkonzepten. Zudem sind Schulungen für das Personal sowie eine vollständige Konfigurationsdokumentation zu erbringen, um die Betriebsbereitschaft des Systems sicherzustellen.
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EmschergenossenschaftDeadline: Jul 21Einführung einer OT-Anomalieerkennung in Essen. Die Leistungen umfassen die Planung und Konzeption der Sensorik, deren physikalische Integration in die bestehende Infrastruktur sowie die Lieferung der erforderlichen Lizenzen. Zudem beinhaltet der Auftrag die Software-Einrichtung inklusive Dashboards, Beratungsleistungen zu Best-Practice-Ansätzen, Anomaliebehebung und Rollenkonzepten, die Durchführung von Schulungen sowie die vollständige Dokumentation der Konfiguration.Security Monitoring OT-Umgebung (OT-Monitoring)
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Jede Anforderung verfügt dabei über eine Priorität, die ihre Dringlichkeit angibt: Priorität 1: Muss-Kriterium (Mindestanforderung) Priorität 2: Soll-Kriterium Priorität 3: Kann-Kriterium 3.1. Funktionale Anforderungen Die funktionalen Anforderungen teilen sich auf die drei Komponenten des Metadatenmanagements auf. Die Anforderungen an das Datenmodell und das Data Dictionary überlappen sich stark und stehen in einem engen Zusammenhang. Daher sind deren Anforderungen zusammengefasst, Data Lineage folgt separat. Die Anforderungen sind im Stil von User Stories formuliert. Für die agierenden Benutzer gibt es die drei Hierarchieebenen: Master, Anwender und Leser. Leser besitzen nur Lese-Funktionen, der Anwender hat zusätzlich Schreibrechte für seinen konfigurierbaren Bereich und der Master verfügt über alle Funktionen. In den User Stories wird nur die unterste Hierarchieebene genannt, was bedeutet, dass alle höher gestellten Benutzer die gleiche Funktionalität haben. 3.1.1. Fachliches Datenmodell & Data Dictionary Im fachlichen Datenmodell werden die Daten im Domänenmodell strukturiert, das vier Ebenen kennt. Eine Datendomäne umfasst einen Datenbereich, der zentrale Funktionen und Prozesse in der NBank umfasst. Sie enthält eine Sammlung von Subdomänen, Datenobjekten und darin enthaltenen Datenfeldern, die funktional oder logisch miteinander verbunden sind. Eine Subdomäne unterteilt eine Datendomäne weiter in spezifische funktionale Blöcke, die granularere Kategorien oder Teilmengen von Daten innerhalb der Domäne repräsentieren. Sie helfen dabei die Entitäten basierend auf ihrem Inhalt und Kontext zu klassifizieren und zu organisieren. Eine Entität ist eine strukturierte Menge von Daten(feldern) als Abbild der durch diese Daten repräsentierten Gegenstände und Sachverhalte, über die die NBank Informationen sammelt. Die-se kann man sich auch als eine Tabelle vorstellen. Sie dient dazu die Beziehung zwischen den Daten darzustellen und eine Subdomäne ggf. weiter zu unterteilen. Ein Datenfeld ist ein fachliches Datenelement, welches ein oder mehrere technische Attribute charakterisiert oder beschreibt. Diese kann man sich auch als Spalte in einer Tabelle vorstellen. Das Datenfeld ist das granularste Element in einem fachlichen Datenmodell. Einträge können im fachlichen Datenmodell, im fachlichen Glossar und im technischen Glossar erfasst werden. Dabei werden im Datenmodell Strukturen eingetragen, im fachlichen Glossar fachliche Informationen wie Feldbeschreibungen und im technischen Glossar technische Informationen wie Datentyp. Ein Template ist eine Vorlage mit vorgegebenen Pflichtfeldern und optionalen Feldern, um die Einträge strukturiert und standardisiert zu erfassen. 3.1.2. Data Lineage Die zentrale Struktur in der Data Lineage Komponente sind Datenbäume, die in einer hierarchischen Darstellung in einem Abhängigkeitsgraphen den Datenfluss und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenfeldern veranschaulichen, um die Herkunft und den Verlauf der Daten in der NBank nachvollziehbar zu machen. 3.2. Nicht-funktionale Anforderungen Neue Software Lösungen sollen sich als Cloud-Lösung nahtlos in die bestehende Anwendungslandschaft der NBank integrieren. Dabei wird der neuen Software kein direkter Datenzugriff in die Systeme der NBank ermöglicht werden (Pull), stattdessen wer-den die Daten aus der NBank geliefert (Push). Das NBW basiert auf einer ineinandergreifenden Abfolge von SQL Statements, die teilweise zur Laufzeit generiert werden. Es existiert bereits ein vollständiger Metadatenpfad von der Quelle bis zum grafischen Bericht. Für Objekte aus dem SAP liegen beispielsweise neben ihren technischen Bezeichnungen auch die hinterlegten fachlichen Bezeichnungen und Beschreibungen vor. Weiterhin sind die Datenobjekte (Ta-bellen, Felder, Berichte) bereits in Zuständigkeitsbereiche eingeteilt und sogenannten Applikationsverantwortlichen zugewiesen. Es ist explizit gefordert, dass diese Daten direkt (z.B. Übertragung von Tabellen, keine direkte Kopplung von Systemen) aus dem DWH für den Aufbau des Datenmodells und des Dictionaries herangezogen wer-den. Schnittstellen sollen aus Sicht der NBank möglichst einfach und flexibel sein. Es wird vom Anbieter ein dokumentiertes Vorgehen erwartet, wie die Daten in ein für das MDM verarbeitbares Format übersetzt werden können. Wir gehen davon, aus <10 PT in den Bau von Schnittstellen auf unserer Seite stecken zu müssen. 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