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出典：Petrovich11 / Dreamstime.com
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モノのインターネットはデータの絶え間ないストリームを提供し、リアルタイム分析を分析に最適なツールにします。
モノのインターネット（IoT）は、創造的な混乱を表します。これは、既存のプロセスとテクノロジーを覆し始め、まったく新しい働き方をもたらします。 IoTは、適切に活用されれば、とりわけ製品やサービス、顧客体験、セキュリティ、ヘルスケアなどの改善につながる可能性があります。そのフルパワーを活用する最良の方法の1つは、リアルタイム分析です。 IoTとリアルタイム分析はパッケージを構成します。リアルタイム分析がなければ、IoTが提供するすべての利点を活用できません。 IoTはリアルタイム分析を補完し、その逆も同様です。ただし、IoTとリアルタイム分析を組み合わせるには、組織は現在のビジネスのやり方に多くの変更を加える必要があります。
IoTおよびリアルタイム分析の使用例
自動運転車は、リアルタイム分析とIoTの組み合わせの適切なユースケースのようです。無人車には、複数のセンサーとIPアドレスが装備されています。無人運転車が道路を下るとき、交通信号や他の車両など、道路上の他の物とどのように相互作用しますか？無人運転車は走行中にデータを生成して中継します。このデータには、速度、特定のランドマークに到達するまでの時間、排出率などの情報が含まれます。以下に、無人車に対するいくつかの可能な影響を示します。
- 無人運転車は、市内の交通渋滞の信号ポイントから分析を受け取ります。これらのレポートに基づいて、車は最も混雑の少ないルートを自動的に選択できます。
- 最も近い交通信号ポイントは、信号が赤くなるまでの残り時間のデータになります。データに基づいて、自動運転車は速度を調整できます。
- 車が許容速度制限を超えて走行している場合、交通警察はレポートを受け取ることができます。これにより通知がトリガーされ、車は次のコントロールポイントで停止します。
- 排出率が許容限度を超えている場合、市の公害防止当局は排出データと自動車の所有者への通知を受け取ります。
- 無人運転車が目的地に到着して駐車スペースを検索すると、そのセンサーは空いているスペースがあれば、すばやくスキャンして見つけることができます。
それでは、上記のユースケースからの発見は何ですか？
- 車で生成されたデータを理解するには、リアルタイムで受信する必要があります。
- リアルタイムでデータを受信し、処理し、分析してデータを作成し、高レベルの警告を発するなどのアクションをトリガーする、信号機や公害防止局のセンサーなど、いくつかの他のセンサーが必要です。
- リアルタイム分析インフラストラクチャがなければ、IoTデータを受信しても意味がありません。
IoTおよびリアルタイム分析に対する業界の態度
業界はIoTとリアルタイム分析の強力な組み合わせを受け入れてきたようで、多くの楽観的な見方があります。高度な分析ソリューションプロバイダーであるVitriaが実施した調査では、回答者の48％が既にIoTおよびリアルタイム分析プロジェクトに取り組んでいました。回答者は、IoTおよびリアルタイム分析に積極的に投資していると回答しました。調査から次の2つのことが明らかになりました。
- IoTデバイスによって生成されたデータのリアルタイム分析が最も重要でした。
- 企業は、リアルタイム分析によって提供される予測的な洞察に大きく依存しています。
調査の顕著な結果は次のとおりです。
- IoTデータの最大のソースは、モバイルデバイス（32％）、スマートメーター、セルタワー、および車両とロジスティクスポイントに取り付けられたセンサーです。
- 回答者の48％はアクティブなプロジェクトに取り組んでおり、回答者の15％は過去1年以内にプロジェクトに取り組んだと答えています。
- 回答者の43％がIoT分析、自動化、視覚化に投資すると回答しましたが、各分野での回答はIoT分析（20％）、自動化（8％）、視覚化（5％）でした。
- ビジネスインテリジェンスは、ストリーミング分析が最も使用されている分野です。
- 回答者の18％が予測保守に最高の優先順位を支払ったと答え、17％がネットワーク監視とサービス保証のためにリアルタイム分析が必要だと答えました。フィールドサービス管理にソリューションが必要であると答えたのは8％だけでした。
- ほとんどの投資家はIoTとリアルタイム分析が将来的に大きな価値をもたらすと予測しています。
リアルタイム分析とIoTへの投資収益率
上記の段落は、リアルタイム分析およびIoTチームのバラ色の絵を描いているようです。多くの専門家は、組み合わせが万能薬であるかのように話しています。答えはそれほど単純ではありません。業界は誇大広告を過ぎて、リアルタイムの分析とIoTの組み合わせから大きな利益を得るために多くの努力が必要であることを認識する必要があります。それは、組み合わせがバブルであり、破裂しようとしているという意味ではありません。多くの物質がありますが、多くの作業が必要なだけです。リターンを最大化するために必要なことを見てみましょう。主なステップについて考えてみましょう。
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
費用を見積もる
問題を特定した後、客観的なデータベースのROI分析を実施します。とりわけ、2つのことに焦点を当てる必要があります。それは、総所有コストと、得られる可能性が高い利益です。分析を成功させるための鍵は、可能な限り分析から定量的なアウトプットを取得することです。たとえば、IoTおよびリアルタイム分析は、工場内の機械が収益の減少を開始する時間枠を予測できる必要があります。これは、予知保全とも呼ばれます。次に、この割り当てに使用する人、コンピューターやサーバーなどの機器、トレーニング費用と時間、センサーのメンテナンスを含むがこれらに限定されない総所有コストを見つけます。
課題を理解する
リアルタイム分析とIoTプロジェクトの実装は、ほとんどの組織にとって前例がないため、巨大で非常に複雑な作業です。タスクの現実的な評価を行い、それらをより小さく管理可能なチャンクに分割することが重要です。
結論
リアルタイム分析とIoTの組み合わせを最大限に活用するための最初のステップは、魔法の杖ではないことを受け入れることです。同時に、それはバブルではありません。極端な考えを避けてください。コンセプトには多くの内容があり、慎重に活用する必要があります。現実的な評価と定量分析に続いて、小さな手順が必要です。これは、適切に実装できれば、かつてないほどビジネスを再定義できるプロジェクトですが、時間がかかります。