빅 데이터 및 사물 인터넷

연결된 장치의 세계로 더 커지는 빅 데이터

현대 자동차에는 매일 수십 종류의 데이터를 방출하는 여러 대의 컴퓨터가 있습니다. 스마트 계량기는 소비자가 더운 여름에 사용 비용을 관리할 수 있도록 유연한 요금제에 사용되는 전기 데이터를 제공합니다. 매장 내 비콘을 사용하여 소매업체는 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해, 매장 내 고객이동경로를 추적하는 방법을 배우고 있습니다. 운송 회사들은 센서를 사용하여 연료를 절약하고 자산을 추적하며 경로를 최적화하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT)과 같은 연결된 장치의 증가가 우리에게 시사하는 바가 있다면 빅 데이터는 한동안 지속될 것이며 그 규모가 더 커질 것이라는 것입니다.

센서 데이터는 다음 세대의 풍부한 데이터 소스입니다. 엔지니어가 센서 데이터를 분석하여 하드 디스크 드라이브 오류의 근본 원인을 발견한다고 상상해 보십시오. 엄청난 발견입니다! 그러나 해당 센서 데이터가 다른 기업 데이터 자산과 함께 분석된다고 상상해 보십시오. 이제 회사는 어느 배송물에 결함 부품이 포함되었는지 예측할 수 있습니다.

큰 투자 수익(ROI)은 센서 데이터를 다른 비즈니스와 견주어 볼 때 발생합니다. 그러나 사업 라인(line-of-business) 관리자와 기술자는 올바른 질문을 통해 시작해야 합니다:

• IoT가 데이터 볼륨을 증가시킴에 따라, 대규모 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터 관리 및 애널리틱스에 대한 접근 방식이 어떻게 변경되었나요?
• 비즈니스 가치로 직접 변환되는 실질적 이해를 얻기 위한 최고의 기술 환경은 무엇인가요?
• IoT 데이터를 조직 전체의 다른 데이터 세트와 어떻게 결합하나요?
• 어떤 애널리틱스가 센서 데이터에 대해 가장 좋은 결과를 제공하나요?

사물 분석: 작동 중인 사물 인터넷

수 조 바이트의 센서 데이터를 올바르게 사용하면 수익을 크게 증대하고 새로운 비즈니스 모델을 활성화할 수 있습니다. IoT의 성공은 전례 없는 규모로 정보를 캡처, 정렬 및 분석하는 능력에서 시작됩니다. 이러한 테라데이터 리더와 얼리 어답터가 오늘날 IoT를 어떻게 사용하고 있는지 생각해 보세요:

더 나은 연료 효율성으로 수백만 달러 절약

중량화물열차는 많은 디젤 연료를 소모합니다. 선로와 기관차의 센서를 사용하여 철도 회사는 기관차 속도를 위치에 맞출 수 있게 되었습니다. 일부 분석을 통해, 엔진 유형 및 화물 중량을 기반으로 기관차 엔지니어에게 연비가 좋게 나오는 최고 속도를 제공할 수 있습니다. 연료를 1%만 절약해도 4,600만 달러를 절약할 수 있습니다.

도로에서 차량 문제가 있는 고객을 빠르게 지원

로드사이드 구조 서비스의 경우, 서비스 밴의 센서를 통해 수리공과 예비 부품이 주어진 시간에 어디에 있는지 정확히 알 수 있습니다. 따라서 서비스 디스패처는 수리공이 작업에 필요한 예비 부품을 구하도록 본사로 20마일 라우팅하는 대신, 시스템 조회를 통해 예비 부품이 다른 서비스 밴에서 5마일 떨어진 곳에 있다는 것을 보여줄 수 있습니다. 이동 기간을 단축하여 빨리 수리를 완료하고 기술자는 다음 일정을 진행할 수 있습니다.

향상된 기계 가동 시간으로 환자 치료 지원

한 주요 의료 서비스 공급자는 자기 공명 영상, 방사선 사진 및 초음파 영상 장비에서 환자 행동과 센서 데이터를 스트리밍하여 현장 서비스 담당자가 몇 주 전에 고가의 기계에서 장치 고장을 예측할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 환자에게 영향을 주지 않고 영업시간외에 수리를 예약할 수 있게 되었습니다.

Volvo Cars는 빅 데이터, IoT 및 애널리틱스를 사용하여 혁신을 촉진하고 서비스를 맞춤화합니다.

데이터 및 애널리틱스는 Volvo의 "Designed Around You" 전략에 가장 중요한 도구 세트일 수 있습니다. 모든 Volvo 차량의 거의 90%가 연결되어 있으며, Volvo에게 가치가 높은 정보를 공유하는 것에 대한 고객의 동의 하에, Volvo는 운전자에게 더 안전한 자동차와 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

사물 인터넷으로 궁극적으로 가능한 것은 무엇인가요?

가장 앞선 기업들은 IoT를 포함한 디지털 정보의 중추신경계를 구축하는 Sentient Enterprises로 나아가고 있습니다. 이를 통해 데이터에 귀 기울여 대규모로 마이크로 트렌드를 감지하고, 분석을 수행하고, 인간의 개입이 거의 또는 전혀 없이 실시간 자율적 결정을 내릴 수 있습니다.

사물 분석을 최대한 활용하기

IoT를 최대한 활용하려면 다차원적 접근 방식이 필요합니다:

• Maersk Line: 사물 인터넷, 데이터 및 애널리틱스를 사용하여 문화를 바꾸고 글로벌 공급망을 강화
• 애널리틱스를 사용하여 사물 인터넷에서 가장 많은 가치를 얻는 방법을 이해
• M2M(Machine-to-Machine) 데이터와 사물 인터넷이 많은 산업을 재창조하는 방법을 이해
• 오늘날의 사물 인터넷을 활용하는 방법뿐만 아니라, 미래의 사물 인터넷 진화를 대비해 계획하는 방법을 이해
• 빅 데이터 작동 방식과 이를 최대한 활용하여 회사 목표를 달성하는 방법을 이해할 수 있는 심층 데이터 및 애널리틱스 전문 지식
• Saudi Telecom Corp(STC)은 사물 인터넷을 사용하여 보다 강력한 네트워크 및 고객 중심 서비스를 제공
• Volvo는 사물 인터넷을 사용하여 고객의 주행 경험을 향상시키고 전 세계적으로 새로운 비즈니스 기회를 제공