In einer ersten Workshop-Phase wurden die vielseitigen Anforderungen an das Projekt mit HD+ gebündelt. Im ersten Schritt soll herausgefunden werden, welche Services und Features die Kunden und Kundinnen mehr oder weniger nutzen und welche Gründe damit zusammenhängen. Im nächsten Schritt wird eine sinnvolle Datenstrategie diskutiert. Die enormen Datenmengen, die HD+ verwaltet, können nur im Rahmen einer High-Level Systemarchitektur wertschöpfend weiterverarbeitet werden. Die Systemarchitektur muss eng an den spezifischen Services entlang ausgearbeitet und getestet werden.

Auf Basis der erarbeiteten Informationen erfolgt die Erstellung eines Prototyps. Der Aufbau der Architektur findet in einer Light-Version und Simulation der Gerätedaten mittels Python-Skript statt. Die eigentliche Entwicklung des Prototyps ist innerhalb eines Tages umgesetzt, da der modulare Aufbau in Azure vorgenommen werden kann. So sind zeitnahe erste Ergebnisse möglich, ohne bereits die IoT-Plattform in vollem Umfang aufbauen zu müssen. 

HD+ und taod entscheiden sich für den Aufbau und Einsatz von technologischen Komponenten auf Basis von Microsoft Azure. Durch die modulare Infrastruktur kann eine hoch performante IoT-Plattform geschaffen werden, die auch langfristig an die Anforderungen des Kunden anpassbar ist. Der Einsatz umfangreicher Konnektoren ermöglicht die Abbildung der gesamten Plattform, von der Geräteanbindung bis hin zur Visualisierung, im Kontext von Microsoft.

Die zunehmende Integration weiterer Geräte in die IoT-Plattform setzt eine performante Cloud-Umgebung voraus. Nur durch sie ist eine schnelle Skalierung der Performance sowie die Anpassung der Infrastruktur an neue Herausforderungen gewährleistet. Durch die stark steigende Anzahl an verbundenen Geräten sind im Laufe des Projekts auch zunehmend die Anforderungen an bereitgestellte Dienste gestiegen, die sowohl innerhalb der Plattform, aber auch durch externe Dienstleister genutzt werden.

Die unidirektionale Kommunikation vom Gerät in die Cloud wird im Zuge der Projektentwicklung um Cloud-to-Device Messages erweitert, mittels derer gerätespezifisch neue Test-Features oder optische Anpassungen der App vorgenommen werden können. Während eine Implementierung neuer Features bislang zumeist auf (möglicherweise verzerrten) Verhaltensweisen der Kunden und Kundinnen basierte, ermöglicht die Streaming Analytics Platform eine statistische Bewertung neuer Features anhand des tatsächlichen Nutzungsverhaltens.