빅데이터와 사물 인터넷(IoT)은 비즈니스 리더가 가장 중요하게 생각하는 두 가지 키워드입니다. 

그들은 함께 비즈니스 의사 결정을 추진하기 위해 데이터를 캡처하고 분석하는 기업의 능력에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 

오늘날의 환경에서는 사물 인터넷과 빅데이터가 함께 작동하는 상황이 다수 존재합니다. 

그러나 이들은 각각 다른 기술로 발전했으며 일부 차이점도 있습니다.

이것은 두 키워드가 정확히 어떻게 연결되어 있는지에 대한 질문을 제기합니다.

빅데이터란?

빅데이터는 디지털 시대가 시작된 이후로 계속 변화하는 개념이었습니다. 

3가지 특성(크기, 속도, 다양성)으로 정의되는 거대한 데이터 세트를 설명하는 데 사용됩니다. 

빅데이터는 크기(볼륨), 성장률가 변화율(속도) 및 기타 데이터 세트와 다릅니다.

광범위한 데이터 세트를 갖는 것의 장점은 대형 세트에서만 볼 수 있는 숨겨진 패턴이나 추세를 보유할 수 있다는 것입니다. 또한 전체를 볼 수 있습니다.

그러나 빅데이터의 규모와 복잡성으로 인해 가치는 데이터 자체가 아닌 이 데이터를 분석할 수 있다는 점에서 비롯되는데, 이는 문제가 될 수 있습니다. 

빅데이터는 너무 크고 복잡하기 때문에 기존의 정보 처리 및 분석 방법으로는 많은 정보에서 비즈니스 가치를 식별할 수 없습니다.

역사적으로 기업은 데이터에서 가치 있는 통찰력을 얻으려면 데이터 분석에 막대한 시간, 돈, 리소스를 투자해야 했습니다. 

다행스럽게도 컴퓨팅의 발전으로 인해 이제 빅 데이터 분석을 통해 빅 데이터 세트를 고성능 분석과 결합할 수 있습니다. 

그 결과, 이전에는 다루기 어려웠던 데이터 세트가 이제 실행 가능한 통찰력을 드러낼 수 있습니다. 

빅 데이터 분석은 방대한 데이터 세트를 조직에서 사용할 수 있도록 이해하기 쉬운 형식으로 포장합니다. 

또한 인공 지능(AI) 및 기계 학습과 같은 기술을 통합하여 적용 가능한 통찰력을 더 많이 얻을 수 있습니다. 

빅데이터의 출처는 다양하며 그 중 하나는 사물 인터넷(IoT)의 데이터입니다.

IoT 데이터란?

사물 인터넷(IoT)은 공유 네트워크를 통해 연결된 물리적 객체를 의미합니다. 

다양한 센서가 정보를 수집하고 데이터를 저장, 관리, 필터링 및 분석할 수 있는 시스템 간에 공유합니다. 

IoT 기기는 웨어러블부터 의료 기기, 산업 장비에 이르기까지 모든 것을 가리킬 수 있습니다.

IoT를 통해 기업은 연결된 장치에서 실시간으로 발생하는 일에 대한 전례 없는 가시성을 얻을 수 있습니다. 

연결된 IoT 장치에서 방대한 양의 실시간 데이터 포인트가 수집되고 저장 및 분석을 위해 인터넷을 통해 전송됩니다.

IoT와 빅데이터의 관계는?

IoT와 빅데이터는 겹치는 부분이 많고, IoT는 빅데이터의 주요 원천으로 꼽힙니다.

개념은 서로 독립적으로 개발되었습니다. 

기존의 저장 및 분석 방식이 비효율적일 정도로 

IoT가 생성하는 데이터의 양이 증가하면서 

빅데이터와 IoT는 점점 더 밀접하게 연관되고 있습니다.

현재의 환경에서 IoT 기기가 수집하는 복잡한 데이터와 정보는 실시간으로 수집되는 빅데이터 세트라고 볼 수 있습니다. 

빅 데이터 스토리지 및 분석은 현재 이러한 실시간 데이터 포인트의 과잉을 이해하고 

유용한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

높은 수준에서 관계를 요약하면 다음과 같습니다. 

전자 장치 및 센서(연결된 장치)가 장착된 장치 네트워크는 실시간 정보를 인터넷(IoT)으로 보내고, 

인터넷(IoT)에서 방대한 데이터 세트(빅데이터)로 컴파일 및 저장됩니다. 

유용한 패턴을 찾기 위해 분석(빅데이터 분석) 합니다.

IoT에서 빅데이터는 어떻게 활용되나요?

빅데이터 분석은 IoT 장치에서 수집한 데이터와 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 

이러한 솔루션은 수집된 방대한 비정형 데이터를 가져와 

더 작은 데이터 세트로 구성하는 방법을 식별하여 

기업에 프로세스 작동 방식에 대한 통찰력을 제공하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

빅데이터 분석은 IoT와 함께 사용할 때 다양한 유형의 통찰력을 제공할 수 있습니다. 

즉, 기술 분석, 진단 분석, 예측 분석 및 처방 분석이 있습니다. 

기술 분석은 연결된 장치가 실시간으로 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 

연결된 장치를 찾는 것부터 고객이 해당 장치를 사용하는 방법을 이해하고 이상 현상을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

진단 분석은 기술 분석 이면의 "이유"에 대한 통찰력을 제공합니다. 

연결된 특정 장치의 경우 조직에서 특정 방식으로 실행되는 이유 또는 

특정 출력을 생성하는 이유를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IoT에서 빅데이터를 매우 적절하게 사용하는 것은 예측 분석입니다. 

이러한 유형의 분석은 과거 데이터를 분석하고 

장치가 미래에 어떻게 작동할지에 대한 확률을 생성하여 기계 학습을 활용합니다. 

이는 IoT 장치의 서비스와 관련하여 특히 유용합니다. 

조직은 이 기술을 사용하여 장치가 작동을 멈추기 전에 장애 또는 서비스 요구 사항을 예측할 수 있습니다.

마지막으로 빅데이터는 규범적 분석을 위해 IoT에서 사용됩니다. 

이러한 유형의 분석은 관찰되거나 예측된 것에 영향을 미치는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

빅데이터 분석을 통한 IoT의 도전

데이터 시각화

데이터 시각화는 IoT 분석의 중요한 측면이며 주요 추세를 식별하는 기능을 지원합니다. 

비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 최상의 데이터 통찰력을 적절하게 식별하고 

전달하려면 데이터 시각화가 필요합니다. IoT 장치에서 생성된 데이터는 이질적입니다. 

즉, 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 형식으로 제공됩니다. 

이론상으로 데이터를 시각화하면 추세를 더 쉽게 이해할 수 있지만 

데이터가 너무 다양한 형식으로 제공되면 시각화 방법이 더 어려워집니다.

데이터 저장 및 관리

빅 데이터는 기하급수적으로 빠른 속도로 계속 증가하고 있습니다. 

오늘날과 같이 빅 데이터 스토리지 시스템은 공간이 한정되어 있기 때문에 

이러한 많은 양의 데이터를 관리하고 저장하는 것이 중요한 과제가 되고 있습니다.

IoT 및 빅 데이터 분석을 위한 솔루션

빅 데이터와 사물 인터넷은 계속해서 진화하고 조직의 의사 결정 능력에 중요한 역할을 할 것입니다. 

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