공유

사물 인터넷(IoT)이란?

IoT라고도 하는 사물 인터넷은 고유 식별자를 통해 인식하고 다른 장치와 관련시킬 수 있도록 일상적인 물리적 객체 및 제품을 인터넷에 연결하는 것을 설명하는 개념입니다. 이 용어는 머신 간 통신 및 유틸리티, 원격 모니터링 및 기타 혁신을 위한 "스마트 그리드"의 개발과 밀접하게 연관되어 있습니다.

테라데이타에서는 빅 데이터가 앞으로 더 커질 것이며 IOT가 주요 동인이 될 것이라는 생각이 지배적입니다. 웨어러블 및 센서의 연결성은 볼륨 크기, 다양성 및 피드 속도가 향상되는 것을 의미합니다.

센서 데이터 및 장치 데이터에 대한 명확한 비즈니스 사례와 구체적인 계획이 없는 회사에게 IoT는 조치할 수 있는 역할을 하지 않고 논란의 대상이 되곤 합니다. 왜냐하면 장치에서 계속 데이터가 출력되고 멈추지 않을 때, 빅 데이터의 폭주로 인해 IT 및 분석 그룹이 위협을 받을 수 있기 때문입니다. 올바른 데이터 아키텍처를 설계 및 통합하고, 강력한 IoT 데이터 애널리틱스 플랫폼을 구축하고, 올바른 팀을 구성하는 기업은 IoT가 단순히 다음 세대의 것이 아니라 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소임을 이해하게 될 것입니다.

IoT의 주요 고려 사항

IoT는 인터넷에 연결되어 다른 장치 및 객체를 인식하고 통신할 수 있는 장치 및 물리적 객체("사물")의 거대한 네트워크를 의미합니다. 그러나 대규모로 상황에 맞게 데이터를 캡처, 관리 및 볼 수 없다면, 센서 데이터가 줄 수 있는 가치는 극히 일부에 불과합니다. 전략적 의사결정에 데이터를 사용하려면 다음 네 가지 핵심 영역을 고려해야 합니다:

  • 사물 인터넷(IoT): 센서가 장착된 장치가 많을수록 데이터 양이 증가합니다.
  • 사물 분석(AoT): IoT 원시 데이터 스트림에는 컨텍스트 및 통찰력을 위한 AoT 분석이 필요합니다.
  • IoT 전략: IoT 전문가에게 의존하여 IoT 데이터에서 가치 창출
  • 산업 전문 지식: 기업 정보는 데이터 과학자가 활용할 수 있는 IoT 데이터의 유용성을 향상시킵니다.


기업은 IoT를 어떻게 사용하고 있나요?

Gartner에 따르면 기업의 80%는 IoT 목표가 불분명하고 사용 사례가 한정되어 있으며 분석 범위가 제한되어 있다고 합니다. 기업은 IoT 투자에서 지속 가능한 가치를 도출하기 위해 독립형 또는 초점이 좁은 IoT 분석 프로젝트에서 고도로 통합된 비즈니스 중심 IoT 운영으로 진화해야 합니다. 일류 기업은 이미 센서 데이터에서 연관된 통찰력과 깊이 있는 가치를 찾고 이를 활용하여 혁신과 성능 향상을 위해 노력하고 있습니다. 소매금융 서비스에서 최첨단 제조에너지에 이르기까지 IoT 리더는 오늘날 가치를 창출하기 위해 효과적인 IoT 애플리케이션, 솔루션, 아키텍처 및 플랫폼을 활용하고 있습니다.

IoT 범주

IoT 시장은 산업용 IoT 및 소비자 IoT로 나눌 수 있습니다. 전자는 중장비, 공장 생산 라인, 운송, 에너지 및 스마트 시티를 포함합니다. 후자는 생활 보조, 홈 모니터링 및 홈 자동화를 가능하게 하는 웨어러블, 전화, TV 및 가전 제품을 포함합니다.

업계에서는 배치된 센서가 데이터를 방출하여 제조, 석유 및 가스, 물류, 소매 및 유틸리티 집중 투자자들이 온도, 빛, 진동, 움직임, 압력, 화학 물질, 기류, 액체 흐름, 위치(예: 스마트폰의 GPS, 차량)와 같은 모든 것을 측정할 수 있도록 합니다. 제조 분야에서는 산업용 센서 데이터를 분석하여 기업이 시스템의 실시간 시뮬레이션 및 모델링을 통해 장비 고장을 방지하고 문제를 예측하며 지속적으로 성능을 최적화할 수 있는 '디지털 트윈'(물리적 시스템의 정확한 디지털 표현)을 만드는 데 도움을 줍니다. 즉, 기업은 운영을 최적화하고 위험을 줄일 수 있습니다. 소비자 측면에서 센서 데이터는 건강 및 피트니스, 위치, 가정용 에너지 소비 및 제품 사용을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 소비자에 대한 이해를 높이는 동시에 제품 관리자가 제품 설계 및 개발을 개선하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

IoT 데이터에서 비즈니스 영향을 극대화하려면 새로운 과제를 극복하고 새로운 요구 사항을 충족하며 IoT 데이터 수집, 준비 및 분석을 수용할 수 있도록 기존 아키텍처를 확장해야 합니다.