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출처 : Petrovich11 / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
Internet of Things는 지속적인 데이터 스트림을 제공하여 실시간 분석을 분석하기에 완벽한 도구입니다.
사물 인터넷 (IoT)은 기존의 프로세스와 기술을 넘어서면서 완전히 새로운 업무 방식을 제시하는 창의적인 혼란을 나타냅니다. IoT는 특히 제대로 활용된다면 개선 된 제품 및 서비스, 고객 경험, 보안 및 건강 관리를 주도 할 수 있습니다. 전체 기능을 활용하는 가장 좋은 방법 중 하나는 실시간 분석입니다. IoT 및 실시간 분석은 패키지를 구성합니다. 실시간 분석이 없으면 IoT가 제공하는 모든 이점을 활용할 수 없습니다. IoT는 실시간 분석을 보완하고 그 반대도 마찬가지입니다. 그러나 IoT와 실시간 분석을 결합하기 위해 조직은 현재 비즈니스와 관련된 방식을 많이 변경해야합니다.
IoT 및 실시간 분석 사용 사례
무인 자동차는 실시간 분석과 IoT의 결합에 적합한 사용 사례 인 것 같습니다. 무인 자동차에는 여러 센서와 IP 주소가 장착되어 있습니다. 무인 자동차가 도로를 주행 할 때 교통 신호 및 기타 차량과 같은 도로의 다른 물체와 어떻게 상호 작용합니까? 무인 자동차는 여행 할 때 데이터를 생성하고 릴레이합니다. 이 데이터에는 속도, 특정 랜드 마크 도달 시간 및 방출 백분율과 같은 정보가 포함됩니다. 아래는 무인 자동차에 미치는 영향입니다.
- 무인 자동차는 도시의 교통 혼잡에 대한 교통 신호 지점으로부터 분석을받습니다. 이 보고서를 바탕으로 자동차는 정체가 가장 적은 경로를 자동으로 선택할 수 있습니다.
- 가장 가까운 교통 신호 점은 신호가 빨간색으로 변하기 전에 남은 시간에 대한 데이터입니다. 데이터를 기반으로 무인 자동차는 속도를 조정할 수 있습니다.
- 자동차가 허용 속도 제한을 초과하여 주행하는 경우 교통 경찰이 보고서를받을 수 있습니다. 알림이 울리고 다음 제어점에서 자동차가 정지합니다.
- 도시의 오염 통제 당국은 배출량이 허용 한계를 초과하면 배출 데이터와 자동차 소유자에게 통지를 받게됩니다.
- 무인 자동차가 목적지에 도달하고 주차 공간을 검색함에 따라 센서는 빈 공간을 신속하게 스캔하고 찾을 수 있습니다.
위의 사용 사례에서 얻은 결과는 무엇입니까?
- 자동차에서 생성 된 데이터를 이해하려면 실시간으로 수신해야합니다.
- 실시간으로 데이터를 수신하고 처리하며 분석을 생성하며 배출 수준이 높은 경고와 같은 행동을 유발하는 교통 신호 및 오염 제어 사무소의 센서와 같은 여러 센서가 필요합니다.
- 실시간 분석 인프라가 없으면 IoT 데이터 수신이 의미가 없습니다.
IoT 및 실시간 분석에 대한 업계 태도
업계는 IoT와 실시간 분석의 강력한 조합을 수용하고 있으며 주변에는 많은 낙관론이 있습니다. 고급 분석 솔루션 제공 업체 인 Vitria가 실시한 설문 조사에 따르면 응답자의 48 %가 이미 IoT 및 실시간 분석 프로젝트를 수행하고있는 것으로 나타났습니다. 응답자들은 IoT 및 실시간 분석에 적극적으로 투자하고 있다고 대답했습니다. 설문 조사에서 두 가지가 나타났습니다.
- IoT 장치에서 생성 된 데이터의 실시간 분석이 가장 중요했습니다.
- 회사는 실시간 분석으로 제공되는 예측 통찰력에 크게 의존하고 있습니다.
설문 조사에서 두드러진 결과는 다음과 같습니다.
- 차량 및 물류 지점에 장착 된 모바일 장치 (32 %), 스마트 미터, 셀 타워 및 센서가 IoT 데이터의 가장 큰 원천입니다.
- 응답자의 48 %는 현재 진행중인 프로젝트를 진행하고 있으며 응답자의 15 %는 지난 1 년 동안 프로젝트를 진행했다고 응답했습니다.
- 응답자의 43 %는 IoT 분석, 자동화 및 시각화에 투자 할 것이라고 답한 반면 각 영역에 대한 응답은 IoT 분석 (20 %), 자동화 (8 %) 및 시각화 (5 %)였습니다.
- 비즈니스 인텔리전스는 스트리밍 분석이 가장 많이 사용되는 영역입니다.
- 응답자의 18 %는 예측 유지 관리에 최우선 순위를 지불했다고 응답 한 반면 17 %는 네트워크 모니터링 및 서비스 보증을 위해 실시간 분석이 필요하다고 응답했습니다. 8 %만이 현장 서비스 관리를위한 솔루션이 필요하다고 응답했습니다.
- 대부분의 투자자는 미래에 많은 가치를 제공하는 IoT 및 실시간 분석을 예측합니다.
실시간 분석 및 IoT에 대한 투자 수익
위의 단락은 실시간 분석 및 IoT 팀의 장미 빛 그림을 그리는 것으로 보입니다. 많은 전문가들이 그 조합이 만병 통치약 인 것처럼 이야기하고 있습니다. 대답은 그렇게 간단하지 않습니다. 업계는 과대 광고를지나 실시간 분석과 IoT 조합에서 상당한 수익을 얻기 위해서는 많은 노력이 필요하다는 것을 인식해야합니다. 그렇다고 조합이 거품이라는 의미는 아닙니다. 물질이 많고 많은 작업이 필요합니다. 수익을 극대화하기 위해해야 할 일을 살펴 보겠습니다. 기본 단계에 대해 생각해 봅시다.
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
비용 추정
문제점을 식별 한 후 객관적인 데이터 기반 ROI 분석을 수행하십시오. 무엇보다도 총 소유 비용과 얻을 수있는 이점이라는 두 가지에 중점을 두어야합니다. 성공적인 분석의 핵심은 분석에서 가능한 많은 양의 결과를 얻는 것입니다. 예를 들어, IoT 및 실시간 분석은 공장의 기계가 감소하는 수익을 제공하기 시작하는 시간 프레임을 예측할 수 있어야합니다. 이를 예측 유지 보수라고도합니다. 둘째, 컴퓨터 및 서버와 같은 장비, 교육 비용 및 시간 및 센서 유지 관리와 같이이 할당에 고용 한 사람을 포함하되 이에 국한되지 않는 총 소유 비용을 찾으십시오.
도전을 이해하십시오
실시간 분석 및 IoT 프로젝트를 구현하는 것은 대부분의 조직에서 전례가 없었기 때문에 거대하고 매우 복잡한 사업입니다. 작업을 현실적으로 평가하여 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 나누는 것이 중요합니다.
결론
실시간 분석과 IoT의 조합을 최대한 활용하기위한 첫 번째 단계는 마술 지팡이가 아니라는 사실을 받아들이는 것입니다. 동시에 거품이 아닙니다. 극단적 인 생각을 피하십시오. 개념에는 많은 물질이 있으므로 신중하게 사용해야합니다. 실제적인 평가 및 정량 분석과 작은 단계가 필요합니다. 제대로 구현할 수 있다면 이전과는 다른 방식으로 비즈니스를 재정의 할 수있는 프로젝트이지만 시간이 걸릴 것입니다.