사물 인터넷(IoT)은 여러 기술에 걸쳐 있습니다.  

통칭 지능형 센서와 칩을 통해 정보를 수집한 다음 

인터넷을 통해 전송하는 연결된 물리적 개체 또는 사물의 네트워크를 나타냅니다. 

이를 통해 기업은 해당 데이터를 수집하고 궁극적으로 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

IoT는 방대한 양의 정보를 생성하며 수년 동안 전 세계 데이터의 성장에 크게 기여했습니다. 

IoT는 네트워크의 연결된 "사물"에서 실시간 데이터를 수집하여 작동하기 때문에 

IoT 데이터의 양은 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 

데이터의 규모와 빠르게 변화하는 특성 외에도 매우 복잡하며 다양한 형식으로 제공됩니다.

이러한 속성 때문에 IoT 플랫폼의 이점이 있더라도 조직이 수집하는 정보를 분석하는 것은 

역사적으로 많은 시간과 비용이 소요되는 문제였습니다. 

혼란을 이해하는 데 필요한 리소스와 전문가에 대한 비용을 기꺼이 지불하지 않는 한, 

IoT 데이터의 엄청난 규모와 복잡성으로 인해 데이터 기반 통찰력은 도달할 수 없습니다.

시장과 기술이 성숙해짐에 따라 저렴한 고급 사물 인터넷 분석 솔루션은 

이전에 액세스할 수 없었던 데이터를 기업의 비즈니스 방식을 문자 그대로 변화시키는 통찰력으로 전환했습니다. 

IoT 분석을 효과적으로 사용할 수 있는 조직의 수가 증가함에 따라 

혁신적인 애플리케이션 및 고급 분석 사용 사례의 수도 유사하게 증가했습니다.

다양한 산업 분야의 조직이 사물 인터넷 분석을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 방법을 이해해야 합니다.

IoT 분석이란?

IoT 분석은 사물 인터넷에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 이해하는 데 사용됩니다. 

이 데이터는 수많은 센서와 장치를 통해 제공됩니다. 

하나의 기계에는 수십 개의 서로 다른 센서가 있을 수 있으며 각 센서는 지속적으로 데이터를 생성합니다. 

IoT 분석은 IoT 연결 장치에서 데이터를 수집하고 통찰력을 생성하고 

패턴을 감지하거나 비즈니스 결정을 내릴 때 비즈니스에서 사용할 수 있는 예측을 수행하는 데 중요합니다.

조직이 IoT 데이터를 이해하기 위해 활용할 수 있는 다양한 종류의 고급 분석 솔루션이 있습니다. 

올바른 솔루션은 생성되는 데이터의 양, 제공되는 통찰력의 복잡성, 

이러한 통찰력에 의해 주도되는 작업 유형에 따라 다릅니다.

IoT Analytics의 종류는?

사물 인터넷 분석의 유형은 해결해야 할 문제 유형과 생성하는 통찰력에 따라 분류됩니다. 

주요 4개는 기술 분석, 진단 분석, 처방 분석 및 예측 분석입니다.

> 기술 분석

기술 분석은 IoT 연결 장치에서 오는 실시간 데이터를 이해합니다. 

장치의 성능을 모니터링하고 정상적으로 실행되고 있는지 여부를 결정합니다. 

이러한 유형의 분석은 이상 징후를 감지하고, 장치가 내부적으로 또는 소비자에 의해 사용되는 방식을 이해하고, 

조직의 자산을 찾고, 주어진 시스템의 출력을 이해하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

> 진단 분석

진단 분석은 일이 일어나는 이유에 대한 통찰력을 제공합니다. 

이상하거나, 비효율적인 영역 또는 기타 경향을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 

장치가 최적의 성능을 발휘하지 못하는 경우 진단 분석은 IoT 데이터를 확인하여 문제가 무엇인지 식별합니다.

> 예측 분석

예측 분석은 머신 러닝 기능을 통합하여 미래 이벤트가 발생할 가능성을 평가합니다. 

머신 러닝 모델은 추세와 특정 결과로 이어지는 특정 사물의 확률을 식별할 수 있도록 하는 

방대한 양의 과거 데이터로 훈련됩니다. 

이 지식을 IoT 장치에서 들어오는 실시간 데이터에 적용하여 미래를 효과적으로 예측합니다. 

이러한 유형의 통찰력을 통해 조직은 예상한 결과가 원하지 않는 경우 

예측 결과를 변경하기 위해 사전에 조치를 취할 수 있습니다.

> 처방적 분석

고급 분석 기능 중 하나는 규범적입니다. 처방적 분석은 

기술적, 진단적 또는 예측적 분석의 결과에 영향을 미치기 위해 취할 수 있는 조치에 대한 추가 통찰력을 제공합니다. 

기업이 실패를 예방하고, 효율성을 개선하고, 산출물을 피하거나 늘리는 방법 등을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

IoT 분석으로 예측 유지 관리 강화

IoT 예측 분석을 예측 유지 관리 모델에 적용함으로써 

기업은 장치의 현재 상태와 미래 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 

예측 유지보수는 장비를 서비스할 최적의 시간을 알려주고 

가능한 오류를 발생하기 전에 예측 및 예방할 수 있습니다. 

예측 유지보수는 계획되지 않은 다운타임 최대 30% 감소, 

서비스 시간 최대 83% 단축, 현장에서 보내는 시간 최대 75% 감소 등 서비스 결과를 변화시키고 있습니다.

IoT 분석 산업 응용 

제조 및 산업

산업체의 경우 IoT 분석 애플리케이션은 제품 품질, 생산 효율성 및 고객 서비스 개선으로 이어집니다. 

산업체는 생산 중에 가상 환경에서 제품을 테스트하고 모니터링하여 문제를 시장에 출시하기 전에 사전에 식별할 수 있습니다. 

기업은 스마트 제조 장비를 사용하여 제조 프로세스와 효율성을 높일 수 있는 잠재적 영역을 더 잘 이해할 수 있습니다. 

제품이 시장에 출시되면 조직은 예측 유지 관리를 활용하여 서비스 비용을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

보건 의료

의료 분야에서 사물 인터넷 분석의 사용은 제공할 수 있는 통찰력으로 인해 의료에 대한 

보다 환자 중심적이고 전체론적인 접근 방식으로 이어지고 있습니다.

스마트폰의 의료 앱과 웨어러블 및 스마트 병상과 같은 연결된 의료 기기를 사용하여 

의료 제공자는 이제 환자의 건강에 대해 더 깊이 이해할 수 있게 되었습니다. 

환자에 대한 추가 통찰력은 잠재적 위험을 드러내고 제공자가 환자를 사전에 치료할 수 있도록 합니다.

병원 외부에서 사용되는 웨어러블 및 앱을 통해 의료 서비스 제공자는 원격으로 

환자 메트릭 및 바이탈 사인을 모니터링하고 환자가 의료 제공자와 물리적으로 가까이 있지 않은 경우에도 

특정 결과에 대해 자동으로 경고를 받을 수 있습니다.

공급망

속도와 효율성은 공급망의 수익에 매우 중요하기 때문에 

이 업계의 많은 IoT 애플리케이션은 프로세스를 최적화하는 능력과 관련이 있습니다. 

IoT는 원자재와 제품의 정확한 위치를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 

즉, 조직은 제품이 공급망을 통해 이동하고 발전하는 방식을 추적하고 예측할 수 있습니다. 

이 분석은 효율성을 높일 수 있는 적절한 영역과 이러한 비효율성을 수정하는 방법에 대한 

실행 가능한 통찰력을 식별하는 데 도움이 됩니다.

에너지

공급업체와 최종 사용자 모두 IoT 분석이 에너지 산업에 적용되는 방식의 혜택을 받습니다. 

에너지 공급업체의 경우 센서가 장착된 에너지 계량기를 통해 생산 공장과 

다양한 유통 지점 간의 전기 네트워크를 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 

엔드 유저의 경우 에너지 소비 방식과 원하는 경우 에너지를 조정할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

IoT Analytics의 과제

사물 인터넷과 관련된 고급 분석은 비교적 새롭고 도전적인 분야입니다. 

IoT 장치에서 엄청난 양의 이기종 데이터를 사용하므로 

일반적으로 빅 데이터 분석과 관련된 몇 가지 본질적인 문제가 있습니다. 

그 중 하나가 시각화입니다. 

IoT 데이터가 생성되는(그리고 계속 생성될) 양으로 인해 데이터 저장 및 관리가 주요 과제입니다. 

현재의 빅 데이터 저장 기능은 제한적이므로 이 데이터를 분석하는 문제는 계속해서 발전하고 있습니다.

둘째, IoT 데이터는 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다. 

정형, 비정형 또는 반정형 데이터를 시각화하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 것은 어려울 수 있습니다. 

IoT 데이터가 명확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하려면 먼저 시각화에 최적화되어야 합니다.

IoT Analytics 솔루션 구현 방법

시장에서 사용할 수 있는 혁신적인 솔루션은 이전에 방대한 양의 데이터를 사용할 수 없었던 조직의 판도를 바꾸고 있습니다.

ThingWorx와 같은 제품은 데이터 분석에 대한 장벽을 제거하여 

기업이 데이터 과학자 팀을 구성할 필요 없이 데이터가 가져오는 가치에 집중할 수 있도록 합니다. 

이러한 솔루션을 통해 조직은 대용량 IoT 데이터를 엔터프라이즈 기능 전반에 걸쳐 

의사 결정을 향상시킬 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 직접 변환할 수 있습니다.

결론

의료에서 제조에 이르기까지 다양한 산업의 조직은 IoT 분석을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내립니다. 

사용 가능한 다양한 유형의 분석을 활용하여 제품이 사용되는 방식, 

특정 결과가 발생하는 이유를 이해할 수 있으며 미래를 예측하고 미래 결과를 변경하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 

비즈니스 기능을 재정의할 수 있습니다.