IoTデータを準備する上での上位3つの課題

TrifactaのSeanKandel

モノのインターネット（IoT）は、ウェアラブルやスマートウォッチから、接続されたテレビやスマート家電に至るまで、私たちの日常生活にすでに定着しています。

企業もこのテクノロジーを利用しています。 B2Bのコンテキストでは、 Trifacta のCTO兼共同創設者であるSeanKandel氏は述べています。 、 接続されたデバイスとは、マシンのパフォーマンスからメンテナンス要件まですべてを追跡するために使用されるマシンとセンサーを指します。

たとえば、センサーデバイスは、機械の準備状況を追跡し、予知保全を自動化するために、生産ラインで見つかる場合があります。 。または、病院がIoTデバイスを使用して、患者の遠隔監視、ロボット手術、または投薬を行う場合があります。

これらの成長するセンサー、デバイス、その他の接続された「モノ」はすべて、最終的にはより多くのデータを意味します。そしてそれはたくさんあります。しかし、データが増えると、データの準備においてより複雑な課題が発生します。 IoTとビッグデータの価値を活用し、イノベーションを推進する洞察を提供するには、産業組織はこの異種の非構造化データをすべて迅速に準備する必要があります。以下に、分析に活用するためのIoTデータの準備における上位3つの課題のいくつかを示します。

1。膨大な量のデータ

International Data Corporation（IDC） 市場調査によると、IoTデバイスは2020年までに40,000エクサバイトのデータを作成します。これを視野に入れるために、2000年には、世界で3エクサバイトの情報が作成されました。これは準備する必要のある大量のデータであり、現在の多くのプロセスでは、組織はそれに追いつくことができません。これは、製造業者やその他の大規模な産業組織が通常、マシン、センサー、および内部ビジネスアプリケーションから数十億のデータセットを収集する産業の世界では特に困難です。

データの準備は、データプロジェクトに関連する時間とリソースの最大80％を占めており、追加するデータが多いほど、そのプロセスに多くの時間がかかります。組織が新しいIoTデータイニシアチブに取り組むとき、この膨大なデータの流入に対応できるようにする新しいテクノロジーとプロセスを検討することが重要です。

2。複雑さ

IoTデータを準備する際のもう1つの課題は、その複雑な性質です。多くの場合、組織はタイムスタンプまたはジオタグデータを準備するだけでなく、csvファイルなどのより構造化されたソースと組み合わせる必要があります。この複雑さは、このデータが生成される速度を考慮に入れる場合にのみ増加します。

この問題の解決策を見つけるのは難しいです。この複雑さを処理できる組織内の技術リソースは通常限られており、それらのリソースのスケールアウトにはコストがかかります。 Excelなどの一般的なデータ準備ツールを使用すると、この複雑さを処理できないため、熟練したアナリストはこのデータを操作できなくなります。今日の組織は、ますます複雑化するIoTデータを準備するために、保有するリソースを活用する方法を考え出す必要があります。

3。相互運用性

ハードウェアとソフトウェアの両方のビジネスコンピュータシステムは、センサーや接続されたデバイスから取得した膨大な量の複雑な情報を交換または処理するようには作られていません。マシンで生成されたデータを、SalesforceやMarketoなどのビジネスアプリケーションやその他のデータリポジトリからのデータと迅速に統合して強化することは困難です。したがって、今日の組織は、組織のデータ全体を活用できるように、データが相互に通信できるようにするソリューションを探す必要があります。

IoTイニシアチブのデータ準備プラットフォーム

IoTイニシアチブを主導している多くの組織は、これらの課題を緩和するために最新のデータ準備プラットフォームに目を向けています。インテリジェントなデータ準備プラットフォームにより、Trifactaの顧客の一部は、データの準備に費やす時間を90％も削減すると同時に、非技術的なリソースが大量の複雑なデータを自分で準備できるようにしています。さらに、 Sumo Logic と提携しています ビジネスアプリケーションデータを使用して複雑なログデータを準備するソリューションをクライアントに提供します。

たとえば、ヨーロッパの大手鉄道会社はTrifactaを使用して、32,000マイルの線路で8,000両の機関車を監視して生成されたセンサーデータを準備し、メンテナンスが必要な時期を予測しています。 Trifactaを採用する前は、このデータを複数の人にまたがってさまざまなツールを使用してアドホックに準備していたため、最終的に分析と必要な修理への対応が遅れました。現在、この会社は複雑なセンサーデータを100％準備でき、データの準備に費やす時間を大幅に短縮しています。

別の顧客、 Kuecker Logistics Group（KLG） は、Trifactaプラットフォームを使用して、世界最大の小売業者が所有する倉庫から生成された多数のセンサーデータを準備しています。これらの顧客は、大規模で複雑なサプライチェーンの運用を行っており、チェーン内の1つの障害または非効率的なリンクが、下流に波及効果を引き起こす可能性があります。

インテリジェントなデータ準備プラットフォームを使用することで、Kueckerは、コストのかかる開発者を雇うことなくデータ準備プロセスを拡張でき、効率が劇的に向上しました。現在、顧客の倉庫データを準備し、倉庫内で行う必要のある必要な変更をより迅速に特定しています。

結論

IoTデータはエキサイティングな機会ですが、そのメリットは、適切なデータ準備戦略を実施することによってのみ実現できます。組織は、IoTデータの量と複雑さを処理できるデータ準備プラットフォームをチームに装備する必要があります。また、このデータが組織全体の他のソースとどのように結合できるか、また結合されるかを理解する必要があります。インテリジェントなデータ準備ソリューションを採用することで、IoTとビッグデータの世界が圧倒されることはなくなりました。センサーデータはイノベーションの鍵となり、それを妨げるものではありません。

著者は、CTOで共同創設者のTrifactaであるSeanKandelです。