IoT 데이터 분석: 유형, 사용 사례 및 구현

2년만 지나면 2026년까지 IoT 시장 규모는 6,505억 달러에 이를 것입니다. 그러나 기술의 메커니즘, 즉 데이터를 수집, 처리 및 공유하는 방법을 아는 사람은 거의 없습니다.

여기에 간단한 설명이 있습니다.

대부분의 IoT 시스템은 스트리밍 플랫폼을 통해 데이터를 수집한 다음 노이즈를 제거하고 분석을 위해 설정합니다. 일반적으로 IoT 앱은 빠르게 이동하는 대용량 데이터에 대한 집계를 실행할 수 있는 실시간 분석을 사용합니다. 결과는 최종 사용자를 위해 시각화되거나 IoT 데이터 분석을 통한 추가 조치를 위해 API를 통해 다른 애플리케이션으로 내보내집니다.

이제 IoT 시스템과 그 사용 사례는 애플리케이션과 설계에 따라 크게 달라질 수 있지만 기술이 측정하는 데이터 세트는 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

• 상태 데이터: 장치 또는 시스템 상태를 전달하는 기본 원시 데이터 세트입니다.
• 자동화 데이터: 이 데이터 유형은 자동 조명 및 스마트 온도 조절기와 같은 자동화 장치 및 솔루션에 의해 구축됩니다.
• 위치 데이터: 데이터는 장치 또는 솔루션의 지리적 위치를 전달합니다. 가장 일반적인 사용 사례는 창고 보관, 물류 및 제조 분야에서 찾을 수 있습니다.

겉으로는 간단해 보이지만 IoT 분석 솔루션이 수행하는 작업은 결코 쉽지 않습니다.

IoT 데이터 분석을 가로막는 몇 가지 장애물

디지털 세계와 물리적 세계 모두에서 작동하는 IoT 시스템은 구현 및 분석에 있어 고유한 과제를 제시합니다. 가장 중요한 것은 데이터 개인 정보 보호 및 보안입니다. 특히 EU의 GDPR 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 개인 정보 보호 규제 기관이 위반에 대해 높은 처벌을 부과하는 경우 더욱 그렇습니다. 부정적인 결과가 두려워 몇몇 IoT 기업은 클라우드로의 전환을 꺼려 완전한 온프레미스 또는 하이브리드 환경을 유지하게 되었습니다.

또 다른 과제는 데이터가 다양하여 처리하거나 분석하기 어려울 수 있다는 것입니다. 더욱 심각한 것은 서로 다른 IoT 장치가 서로 다른 펌웨어에서 작동하고 여러 데이터 형식을 전송하므로 IoT 데이터 관리 및 분석 플랫폼이 데이터를 분류하고 처리하는 것이 복잡해진다는 것입니다.

마지막으로 IoT 앱 개발 및 분석에는 사이버 보안, 데이터 보안부터 물리적 하드웨어 유지 관리에 대한 전문 지식에 이르는 고유한 기술이 필요합니다.

광범위한 규모의 IoT 분석 애플리케이션과 관련하여 기업이 직면하고 있는 이러한 명백한 과제 중 일부를 해결하기 위해 여러 IoT 분석 플랫폼이 등장했습니다.

IoT 분석 솔루션의 기능은 무엇입니까?

IoT 데이터 관리 및 분석 소프트웨어는 통찰력을 얻고, 패턴을 찾고, 데이터를 기반으로 한 결정을 내리기 위해 인터넷에 연결된 여러 장치에서 들어오는 데이터 세트를 처리, 저장 및 분석하는 일을 담당합니다.

최신 IoT 분석 서비스는 딥 러닝, 머신 러닝, 인공 지능과 같은 차세대 데이터 분석 기술을 활용하여 여러 소스에서 들어오는 데이터를 연구하는 경향이 있습니다.

일반적인 IoT 분석 애플리케이션의 기능 목록에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 데이터 수집
• 데이터 저장고
• 데이터 처리
• 데이터 시각화
• 실행 가능한 통찰력 생성

IoT 데이터 분석 플랫폼의 종류

IoT 기업가가 운영에 가장 적합한 솔루션을 찾을 때 가장 먼저 묻는 질문 중 하나는 시스템에 어떤 종류의 IoT 분석 솔루션을 도입할 것인가입니다. 다음은 IoT 분석 사용 사례를 확고히 하는 데 도움이 되는 유형에 대한 개요입니다.

기술적인 분석

기술적 IoT 분석은 기록 데이터 분석을 활용하여 과거 이벤트를 요약함으로써 조직이 이전 발생을 이해하고 향후 결정에 영향을 줄 수 있는 추세와 패턴을 식별할 수 있도록 해줍니다. 이러한 유형의 분석은 IoT 장치의 데이터를 처리하고 분석한 후 무슨 일이 일어났는지, 언제 발생했는지, 발생 빈도에 대한 자세한 보고서를 생성합니다.

이러한 통찰력은 모든 불규칙성을 식별하고 사물이나 사람의 행동에 대한 질문에 대한 귀중한 답변을 제공하여 전략 계획 및 운영 개선을 안내하는 데 도움이 됩니다.

진단 분석

진단 IoT 분석은 특정 이벤트가 발생하는 이유를 해결하고 데이터에 대한 상세한 조사를 통해 문제의 근본 원인을 식별함으로써 기술 분석보다 더 깊이 탐구합니다. 데이터 마이닝 및 통계 분석과 같은 방법론을 활용하여 데이터 내의 숨겨진 패턴과 관계를 찾아냅니다.

이러한 형태의 분석은 실행 가능한 통찰력을 제공하여 특정 문제의 원인과 의미를 이해하는 데 도움을 주고 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정과 문제 해결 전략을 가능하게 합니다.

예측 분석

예측 분석은 과거 데이터와 다양한 통계 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 미래 이벤트를 모델링하고 예측하여 재고 및 수요 예측과 같은 비즈니스 결정을 돕습니다. 이 기술은 특히 의료, 자동차, 항공우주와 같은 분야에서 장비 마모 및 손상의 조기 징후를 감지하기 위해 분석 및 경고를 사용하는 예측 유지 관리의 중추입니다.

이 접근 방식은 센서 데이터를 확립된 운영 알고리즘과 지속적으로 비교하여 물리적 검사의 필요성을 줄이고 가동 중지 시간을 최소화하며 이상 현상에 대한 대응을 가속화하여 전반적인 운영 효율성과 예방 관리를 향상시킵니다.

처방적 분석

처방적 IoT 분석은 미래 이벤트를 예측할 뿐만 아니라 비즈니스 목표를 달성하기 위한 최적의 단계에 대한 실행 가능한 지침을 제공함으로써 IoT 데이터 분석의 정점을 나타냅니다. 이 정교한 형태의 분석은 설명, 진단, 예측 분석의 통찰력을 통합하여 운영을 최적화하는 조치를 권장합니다. 최적화 알고리즘을 사용하여 최선의 조치를 결정합니다.

또한, 기술사양, 매뉴얼, 과거 Q&A 등 기업 자체 데이터를 IoT 데이터 분석과 융합해 실시간 문제 파악은 물론, 과거 데이터를 활용해 검증된 솔루션을 제안해 빠르고 정확한 대응이 가능하다. 예측 유지 관리 노력을 강화합니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 기술 지원 및 운영 의사 결정의 효율성을 크게 향상시킵니다.

실시간 분석

실시간 사물 인터넷 데이터 분석을 통해 IoT 장치의 데이터를 즉각적으로 처리, 분석 및 해석하여 실행 가능한 통찰력을 제공하고 정보에 입각한 의사 결정을 촉진할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기계 학습 알고리즘 및 통계 모델을 포함한 고급 분석 도구를 활용하여 데이터의 패턴, 추세 및 이상 현상을 식별하여 다양한 분야의 운영을 최적화합니다.

예를 들어, 제조 분야에서는 실시간 분석이 생산 프로세스를 모니터링하고 개선하는 반면, 의료 분야에서는 환자 건강을 평가하고 잠재적인 문제를 조기에 표시합니다. 이 기능은 조직이 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

엣지 분석

엣지 분석은 네트워크 엣지의 소스에서 데이터를 처리하므로 데이터를 중앙 서버로 보낼 필요가 없어 대기 시간이 크게 줄어들고 응답 시간이 향상됩니다. 산업용 IoT, 자동차 시스템 등 대용량 데이터가 필요한 IoT 애플리케이션에 특히 중요한 이 기술은 데이터 처리 속도를 향상시키고 클라우드 서버의 부하를 줄여줍니다.

5G 및 더 높은 데이터 전송 속도의 출현으로 엣지 분석을 통해 IoT 장치는 필수 데이터 처리 및 의사 결정을 로컬에서 수행할 수 있지만 일부 시나리오에서는 여전히 엣지와 클라우드 컴퓨팅을 결합하여 데이터를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

인지 분석

인지 IoT 데이터 분석은 인지 컴퓨팅과 AI를 활용하여 IoT 장치의 광범위한 데이터를 분석하고, 패턴과 통찰력을 밝혀 더욱 스마트한 의사 결정과 자동화를 촉진합니다. 이 접근 방식은 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 정교한 분석을 사용하여 추세, 이상 현상 및 예측 통찰력을 정확히 파악하여 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상하며 혁신을 주도합니다.

또한 실시간 위협 감지를 활성화하고 가동 중지 시간과 수동 개입을 줄여 IoT 장치의 유지 관리 및 보안을 향상시켜 보다 사전 예방적이고 예측 가능한 관리를 위한 기반을 마련합니다.

IoT 분석의 기술 및 비즈니스 측면 이점

IoT 장치 네트워크가 성장함에 따라 비즈니스 소유자가 비즈니스 결정을 강화할 때 데이터 세트를 최대한 활용할 수 있다는 보장과 함께 IoT 분석 플랫폼의 새로운 수준의 연결성, 자동화 및 인텔리전스가 요구되고 있습니다. 사물 인터넷 분석을 기술 지도에 가져온 약속입니다.

보장 내용을 더 자세히 살펴보고 IoT 분석 솔루션의 비즈니스 및 기술 이점을 살펴보겠습니다.

운영 효율성 향상

IoT 데이터 분석을 통해 기업은 IoT에서 생성된 데이터를 면밀히 조사하여 비효율성을 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 물류 회사는 IoT 센서를 구현하여 차량 성능을 실시간으로 모니터링하고 경로 비효율성이나 차량 공회전 시간과 같은 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 이러한 즉각적인 통찰력은 운영을 최적화하고 연료 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

비용 절감

IoT 데이터 분석 솔루션을 활용하면 운영 효율성을 개선하고 에너지 소비를 줄이며 자산 관리를 개선하여 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 공장에서는 IoT 센서를 사용하여 기계 상태를 모니터링하고 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이러한 선제적인 접근 방식은 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 수명을 연장하여 궁극적으로 수리 및 교체 비용을 절감합니다.

고객 경험 개선

사물 인터넷 데이터 분석은 소비자 행동과 선호도에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 고객 상호 작용을 향상시킵니다. 예를 들어, 스마트 홈 기기 회사는 사용 패턴을 분석하여 고객에게 맞춤형 에너지 절약 권장 사항을 제공하고, 개인의 사용 습관에 맞는 맞춤형 팁을 통해 사용자 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.

안전성 강화

시스템을 사용하면 잠재적인 위험을 조기에 식별하여 안전 프로토콜을 강화할 수 있습니다. 의료 부문에서 병원은 IoT 장치를 사용하여 중요 장비와 환자의 필수 요소를 지속적으로 모니터링하고 건강 위험을 초래할 수 있는 이상 현상을 신속하게 감지하여 즉각적인 개입을 가능하게 하고 환자 안전을 크게 향상시킬 수 있습니다.

의사결정 개선

IoT 분석은 운영 및 고객 행동에 대한 깊은 통찰력을 제공하여 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 소매 체인에서는 IoT 센서를 사용하여 고객의 유동인구와 구매 행동을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이 데이터는 직원 수준을 조정하고, 매장 레이아웃을 최적화하고, 프로모션을 맞춤화하여 판매 효율성과 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

새로운 비즈니스 기회

이는 소비자 행동의 패턴과 추세를 파악함으로써 비즈니스 혁신을 위한 새로운 길을 열어줍니다. 예를 들어, 스마트 기기 제조업체는 사용 데이터를 분석하여 에너지 효율적인 기능에 대한 수요를 파악할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 새로운 친환경 제품 라인의 개발로 이어질 수 있으며, 환경에 관심이 있는 소비자의 성장하는 시장을 활용하고 경쟁 시장에서 브랜드를 차별화할 수 있습니다.

실시간 데이터 분석

사물인터넷 분석은 스트리밍 분석 기술 덕분에 생성된 데이터를 즉시 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 유틸리티 회사는 이 기능을 사용하여 전기 부하를 실시간으로 모니터링하고 그리드 운영을 즉시 조정하여 정전을 방지하고 현재 수요에 따라 에너지 분배를 최적화함으로써 운영 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

향상된 확장성

이 시스템을 통해 기업은 유연하고 비용 효율적으로 운영을 확장할 수 있습니다. 불필요한 비용을 발생시키지 않고 수요에 맞게 동적으로 조정할 수 있는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 예를 들어, 클라우드 기반 IoT 플랫폼을 사용하면 전자상거래 소매업체는 성수기에는 재고 추적을 확장하고 비수기에는 축소하여 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

정확도 향상

IoT 분석을 통해 기업은 고급 분석 기술을 통해 데이터 분석의 높은 수준의 정확성을 누릴 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 IoT 장치를 사용하여 광범위한 환자 데이터를 지속적으로 수집하여 실시간 건강 상태 모니터링을 기반으로 보다 정확하고 개인화된 치료 계획을 세울 수 있습니다.

강화된 보안

분석 시스템은 심각한 문제가 되기 전에 잠재적인 위협을 식별하여 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 금융 기관은 IoT 센서를 배치하여 데이터 센터와 네트워크 트래픽에서 비정상적인 활동을 모니터링함으로써 사이버 위협을 방지하기 위한 선제적인 보안 조치를 구현할 수 있습니다.

오토메이션

IoT 분석은 또한 전통적으로 수동 입력이 필요한 프로세스의 자동화를 지원하여 인건비를 줄이고 직원의 초점을 더 높은 가치의 작업으로 전환합니다. 예를 들어, 제조 공장에서는 IoT 센서와 자동화 소프트웨어를 구현하여 전체 생산 라인을 관리함으로써 사람의 지속적인 감독 없이 정확한 자재 처리, 유지 관리 및 품질 관리를 보장할 수 있습니다. 이러한 자동화는 오류 가능성을 줄일 뿐만 아니라 운영의 전반적인 효율성과 생산성을 향상시킵니다.

IoT에 데이터 분석을 적용하면 얻을 수 있는 이점은 여러 산업 분야에 걸쳐 소프트웨어의 실제 애플리케이션을 살펴보면 가장 잘 이해할 수 있습니다. 그것에 들어가 보자.

실제 IoT 분석 사용 사례

우리가 깨닫지도 못하는 사이에 IoT는 직간접적으로 우리 삶의 일부가 되어가고 있습니다. 이러한 광범위한 채택의 원동력은 IoT 분석입니다. 이를 통해 지능형 솔루션이 비즈니스에 영향을 미치는 통찰력을 수집, 처리, 저장 및 생성할 수 있습니다.

대기열 관리 시스템

사물 인터넷 센서는 대기열 관리 시스템에서 실시간 고객 이동을 감지하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 고객의 이동, 특정 지역에 들어오고 나가는 시간, 대기열 자체의 길이에 관한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 IoT 분석을 통해 이 데이터를 연구하여 나중에 피크 시간을 예측하는 데 사용할 수 있는 패턴을 밝혀 기업이 직원 회전율과 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 슈퍼마켓의 줄이 길어지면 이 장비를 사용하여 새로운 계산대를 개설하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

예: 효과적인 대기열 관리를 위해 IoT 분석을 사용하여 모든 Walmart 매장에서 고객 도착률 및 체크아웃 시간과 같은 다양한 데이터 포인트가 모니터링됩니다. 직원 배치 및 체크아웃 가용성은 실시간 데이터 통찰력에 따라 달라지므로 이는 고객 서비스 용량 측면에서 효율적인 운영 관리 시스템에 기여합니다.

원활한 쇼핑 경험

IoT 기반의 Just Walk-Out 기술의 장점은 기존 스타일의 계산대를 제거한다는 것입니다. AI와 함께 작동하는 IoT 센서는 RFID 태그 정보, 선반 옆에 배치된 무게 센서 또는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 쇼핑객이 선택하는 제품을 추적합니다. 백엔드에서 작동하는 메커니즘은 모바일 앱을 통해 정확한 매장 청구를 하기 전에 IoT 분석을 통해 데이터를 분석해야 클라이언트가 나갈 때 자동으로 비용을 지불할 수 있습니다.

예: Amazon Go 매장에는 쇼핑객 활동을 모니터링하기 위한 IoT 센서와 컴퓨터 비전 기술이 장착되어 있습니다. 실시간으로 선반에서 어떤 품목을 가져왔는지 추적하고 결제가 필요 없는 원활한 쇼핑을 위해 가상 카트를 업데이트하는 데 도움이 됩니다.

지능형 수자원 관리

IoT 센서를 탑재한 스마트 물 관리 시스템의 핵심은 실시간 사용 패턴 분석과 누수 감지입니다. 그들은 물의 유속에 대한 정보를 수집합니다. 압력 수준 및 주로 소비 패턴에 대한 기타 중요한 표시.

결과적으로, IoT 분석을 활용하여 이 정보 내에서 이상 징후를 감지하면 잠재적인 누출에 대한 조기 경보가 설정됩니다. 또한, 많은 비용을 낭비하지 않고 최고의 물을 활용하여 운영 비용을 절감할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

예: 바르셀로나는 물의 남용을 확인하고 억제할 목적으로 물 관리 시스템에 IoT 사용을 통합합니다. 분석 소프트웨어는 다양한 센서 지점의 정보를 분석하여 누수를 감지하고 물 분배를 최적화하며 도시의 일반적인 물 보존을 강화합니다.

농업 최적화 도구

IoT 분석이 널리 사용되는 다른 영역에는 농업 목적을 위한 토양 분석 및 기후 데이터가 포함됩니다. 센서는 하루 중 특정 시간에 밭의 여러 부분에서 채취한 토양 샘플의 토양 수분 수준, 온도 비율 및 pH 균형에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.

이러한 배경에서 정보는 IoT 데이터 분석을 통해 농부들이 지속 가능한 토지 이용 관행에 대한 정보에 입각한 결정을 통해 더 높은 수확량으로 이어지는 재배 권장 사항을 얻을 수 있도록 합니다.

예: John Deere 트랙터와 같은 농기계에 연결된 장치는 토양 상태에 대한 정보를 수집합니다. 이 정보는 농부가 자신이 있는 곳에서 어떤 종류의 작물을 재배해야 하는지 결정하는 데 도움을 주는 분석 시스템에 입력됩니다.

최적화된 에너지 활용

IoT 장치를 통해 에너지 소비의 관리 및 제어가 더욱 쉬워집니다. 스마트그리드는 IoT 센서를 통해 전력사용량, 공급, 수요 등의 에너지 데이터를 실시간으로 수집합니다. 그런 다음 정보는 IoT 분석 플랫폼을 통해 전달되어 적응형 에너지 분배를 전략적으로 계획합니다. 이는 상당한 비용 절감으로 이어지며 환경에 덜 유해한 배출을 위한 길을 열어줍니다.

예: 지속 가능한 방식으로 에너지 사용을 관리하기 위해 코펜하겐은 이미 스마트 그리드를 채택했습니다. 분석 시스템은 인터넷에 연결된 여러 장치의 데이터를 활용하여 재생 가능 에너지원과 일반적인 관리 문제를 포함한 전력 요구 사항을 기반으로 에너지 분배를 최적화할 수 있습니다.

스마트 교통 시스템

통합 교통 신호기 및 도로 표지판은 신호등 및 도로 표지판에 설치된 IoT 장치에서 얻은 실시간 교통 데이터를 기반으로 작동됩니다. 자동차의 이동, 혼잡도 및 기타 형태의 데이터는 다양한 도로에 배치된 IoT 센서에 의해 수집되며, 이를 분석 기반 에너지 관리 시스템으로 분석하면 교통 신호를 조정하고 교통 정체를 줄여 도시 에너지 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. .

예: 싱가포르는 이동성을 향상하기 위해 교통 관리 시스템의 일부로 IoT를 사용합니다. 시스템 분석은 모든 자동차 이동 및 보행자 활동에 대한 실시간 스트림 정보를 수집한 다음 혼잡이 가장 많이 발생하는 특정 교차로에서 신호등 주기 시간을 조정합니다.

원격 상태 모니터링

IoT 장치는 전통적인 의료 환경에서 벗어나 환자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있도록 헬스케어에 사용됩니다. 그들은 활력 징후, 신체 활동 데이터 및 기타 신체 기능을 수집할 수 있습니다. 이는 특정 개인과 즉각적인 일대일 상호 작용을 하지 않고도 특정 개인이 어떻게 느끼는지 알고 싶어하는 의료 전문가가 요구하는 매개변수로 설명될 수 있습니다. 매일.

이를 가능하게 하려면 수집된 정보를 IoT 데이터 분석을 통해 처리하여 실시간 통찰력을 제공하고 맞춤형 치료 계획 외에도 시기적절한 개입을 촉진해야 합니다.

예: Philips는 원격으로 의료 목적으로 사용되는 장치를 제공합니다. 이 장치는 체온을 감지하거나 심장 모니터링에 사용될 수 있습니다.

데이터 기반 의학 연구

IoT 애플리케이션은 의료 연구 수행을 목적으로 웨어러블 기기, 모니터링 장치 등 다양한 소스에서 대량의 건강 데이터를 수집하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 수준의 광범위한 데이터 수집으로 인해 다양한 의료 분야, 특히 의료 연구 개선에서 채택할 수 있는 종단적 건강 데이터를 분석하기 위해 IoT 분석을 포함하는 것이 중추적입니다.

예: IoT를 연구 도구로 사용하면 의료 부문에서 쉽게 얻을 수 있는 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 환자의 건강 동향 추적과 관련된 웨어러블 및 기타 장치를 통해 고품질 조사가 가능합니다.

공업 자동화

주로 산업용 기계와 함께 작동하는 설비에 대한 정밀한 모니터링은 IoT 기술을 통해 가능해지고 있습니다. 분석 소프트웨어를 사용하여 작동 상태, 기계 성능, 상태 등 장비 기능에서 수집된 데이터를 연구함으로써 실시간 수정 조치를 계획하여 효율성을 높이고 예방적 유지 관리 중 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

예: Tesla는 공장에서 고급 IoT 및 자동화를 사용합니다. 그들이 사용하는 분석 시스템은 IoT 센서의 데이터를 처리하여 기계를 모니터링하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 생산 프로세스를 최적화하여 궁극적으로 제조 효율성과 제품 품질을 향상시키는 것으로 알려져 있습니다.

향상된 건물 관리

IoT 스마트 빌딩 솔루션은 이미 건물의 효율성과 입주자의 편안함을 향상시키기 위해 디지털 공간에서 명성을 얻었습니다. 이는 조명, 온도 제어, 에너지 소비 및 점유 상태에 대한 데이터를 수집하는 IoT 센서를 사용함으로써 가능해집니다.

여기서 분석 솔루션의 역할은 데이터를 자동으로 처리하고 에너지 활용도나 편안한 생활 조건을 기반으로 조명이나 HVAC와 같은 건물 시스템을 조정하는 것입니다.

예: 암스테르담의 The Edge는 세계에서 가장 스마트한 건물 중 하나로 알려져 있으며 IoT를 활용하여 리소스를 효율적으로 관리합니다.

업계에서 동일한 수준의 성공을 거두는 것은 기술 파트너와 조직에서 솔루션을 얼마나 잘 구현하는지라는 두 가지 요소에 크게 좌우됩니다.

기술 파트너 요소는 당사와의 파트너십을 통해 해결할 수 있습니다. Appinventiv에서는 특히 데이터 및 장치 전송의 전체 생태계 구축에 맞춰 연결된 솔루션 작업에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다.

생태계 개발 외에도 우리는 소매점, 의료 회사, 호텔 및 서비스 회사가 운영을 더 잘 관리하고 정보에 입각한 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있도록 해주는 일련의 스마트 IoT 분석 솔루션도 구축했습니다.

이제 두 번째 요소, 즉 조직의 IoT 분석 구현에 대해 이야기해 보겠습니다.

우리가 일반적으로 따르고 고객에게 제안하는 프로세스는 다음과 같습니다.

IoT 분석 구현 프로세스

목표 정의

IoT 분석 구현을 향한 첫 번째 단계는 핵심 비즈니스 목표를 이해하는 것입니다. 여기에는 문제, 개선 범위 및 이 솔루션이 부족하여 탐색되지 않는 영역을 찾는 것이 포함됩니다.

이러한 점을 명확히 이해하면 궁극적으로 최선의 구현 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 소스 식별

이 단계에서는 현재 데이터 처리 프로세스에 대해 많은 숙제가 필요합니다. 보유하고 있는 데이터의 종류, 위치, 수집 및 사용 방법을 이해하는 것은 답을 찾아야 하는 몇 가지 질문에 불과합니다.

분석 도구 선택

데이터 소스를 식별한 후 다음 단계는 최고의 분석 도구를 찾는 것입니다. IoT 분석 플랫폼 유형에 대해 이전에 다룬 섹션이 여기서 유용할 수 있지만, 여러 데이터 유형을 처리하고 분석할 수 있는 플랫폼이 필요한 경우가 있을 수 있습니다. 이러한 경우 가장 좋은 방법은 맞춤형 솔루션을 만드는 것입니다.

분석 인프라 개발

이제 모든 데이터 소스와 도구가 간소화되었으므로 분석 인프라 구축을 시작할 수 있습니다. 여기에는 데이터 스토리지, 클라우드 인프라, 확장성 기능 및 보안 시스템을 포함한 하드웨어 및 소프트웨어의 계획된 설정도 포함됩니다.

테스트 및 검증

모든 기능을 테스트하여 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 이 단계에서 IoT 개발자는 생성되는 통찰력이 정확한지 확인하기 위해 데이터 하위 집합에 대해 분석 알고리즘을 실행하는 경향이 있습니다. 또한 당사는 규제 및 보안 현미경을 기준으로 시스템을 검증하여 시장 수용을 보장합니다.

배포 및 모니터링

분석 시스템이 기술 및 사용자 측면 모두에서 테스트되고 검증되면 솔루션에 소프트웨어를 배포할 수 있습니다. 여기서 핵심은 비즈니스 목표가 달성될 때까지 지속적으로 성과를 추적하고 필요한 조정을 수행하는 것입니다.

최종 분석

IoT 분석은 연결된 생태계를 구축하려는 조직에 수많은 이점을 제공하지만 계획 및 구현에 앞서 상당한 숙고가 필요합니다. 비즈니스 소유자로서 가장 먼저 대답해야 할 질문은 데이터 보안 및 통합을 제어할 수 없는 기성 솔루션을 사용할지, 아니면 처음부터 개인화된 솔루션을 구축할지 여부입니다.

장기적 비용 편익 분석은 항상 맞춤형 IoT 소프트웨어 개발 서비스에 대한 투자를 선호합니다. 그러나 결정은 귀하의 예산과 요구 사항에 달려 있습니다.

이 기사가 귀하가 찾고 있던 통찰력을 제공하였기를 바랍니다. 귀하의 비즈니스에 맞춤형 데이터 분석 소프트웨어가 필요한 경우 당사에 문의하십시오.

자주 묻는 질문

Q. IoT 데이터 분석이란 무엇인가요?

A. IoT 분석에는 사물 인터넷 장치에서 생성된 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 귀중한 통찰력을 추출하고 운영을 최적화하며 의사 결정을 지원하는 작업이 포함됩니다.

Q. IoT 분석 소프트웨어의 주요 기능은 무엇인가요?

A. IoT 분석 소프트웨어의 주요 기능에는 데이터 수집 및 통합, 실시간 처리, 고급 분석(예: 기계 학습, 예측 분석), 데이터 시각화, 확장성, 보안, 다양한 IoT 프로토콜 및 장치 지원이 포함됩니다.

Q. 어떤 IoT 분석 과제를 예상해야 합니까?

A. Appinventiv와 같은 IoT 분석 회사와 파트너 관계를 맺는다면 아무것도 아닙니다. 다른 경우에는 대량의 데이터 처리, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 보장, 다양한 데이터 소스 통합, 실시간 데이터 처리 관리, 데이터 품질 및 정확성 유지와 관련된 문제가 있을 수 있습니다.