トップIoTデータ分析プラットフォーム

ガートナーが来年までにインターネットに接続すると予測している200億を超えるものによって生成されたデータの多くは、IoTデータ分析プラットフォームを介して集められます。接続されたデバイスから生成できる洞察から価値を引き出すために、多くの企業は特にクラウドベースのソリューションに目を向けています。

アナリストによると、クラウドコンピューティングは、大規模なワークロードとギガバイト単位のIoTデータの処理に関して、ストレージ、スケール、速度に最適です。また、利用可能なIoTプラットフォームが数百あることを考えると、組織が自社業界での経験を持つベンダーまたはサービスプロバイダーと取引するのが最善であると、451ResearchのIoT調査担当副社長であるChristianRenaud氏は述べています。

「顧客は成果を購入しています。彼らは価値を生み出すための迅速な時間を望んでいます」と彼は言いました。 「あなたはあなたの市場と業種を理解している誰かを必要としています。

「そして、必要な分析と必要な洞察を特定する必要があります。」

Forresterの調査によると、企業の90％が、データ駆動型の洞察が今年の終わりまでに主要な差別化要因になると期待している場合、クラウド規模の支援が必要です。

Forresterによると、リモートロケーションへの接続を提供することに関する実際的な考慮事項に加えて、パブリッククラウドプロバイダーのセキュリティ、機能、および信頼性に関する一般的な疑念はほとんどなくなっています。また、データセンターの独自のネットワークを構築するために投資するIoTスペースの企業が少なくなっているため、パブリッククラウドが最適です。

初期のIoTプロジェクトに携わっている企業は単に監視機能を必要としていましたが、今では分析、機械学習、AIが求められています。

Forrester Researchによると、「ベンダーは、予知保全、機械学習を活用したワークロードの最適化とスケジューリングなどをサポートするために、分析、洞察、アクションをプラットフォーム製品に深く組み込む必要があります。」

購入する前に、業界アナリストは、IoTデータ分析プラットフォームをサンプリングして、ユースケースの処理方法、さまざまなIoTおよびビジネスアプリへの構成の容易さ、アクセスの制御方法を確認することをお勧めします。

少なくとも、分析機能は以下を処理する必要があります：

• 特定の時点で何が起こっているかについての記述的分析。
• 不要でコストのかかるダウンタイムを防ぐための予測分析。
• ROI、新しいビジネスモデル、および出力と効率を最大化する方法に関する質問に答えるのに役立つ処方分析。

451 Researchによると、一般的なIoTプラットフォームの重要な側面は、生成された大量のデータを管理し、実用的な結果を統合する機能をユーザーに提供する機能です。

「これには、IoTネットワーク内のデバイスによって生成されたデータを操作するだけでなく、他のソースからのデータストリームを統合して、より豊かな結果を得るためのコンテキストと意味を作成できることも含まれます」と、451のIoTプラットフォーム選択ガイドによると。 「多くの場合、IoTデータは孤立していると見なされます。本質的な価値はありますが、企業の他の部分からのデータと組み合わせると、組織にとってはるかに強力になります。」

IoTデータ分析プラットフォームは、構造化データ、非構造化データ、および時系列データを自動的に取り込む必要があります。それを処理します。リアルタイムでインテリジェントな決定を行います。業界アナリストによると、その後、意思決定を自動化するという。一部のプラットフォームは、顧客が独自のビジネス固有の分析を作成し、既成のソリューションをサポートできるように、事前に構築されたツールを組み合わせて提供します。

価格はベンダーによって異なり、多くは固定価格から従量制または従量制の結果ベースのモデルに移行しています。ガートナーは、システム統合からサービスとしての洞察に移行する新しい配信モデルを検討していると述べました。ガートナーの調査によると、データおよび分析サービスの半分以上は、2022年までに人間ではなく機械によって実行される予定です。

読者がIoTデータ分析プラットフォームから選択できるように、この分野のトップ製品のリストをまとめました。私たちのリストは、一般的なIoTデータ分析ベンダーではなく、クラウドベースのIoTデータ分析に関連するベンダー製品に焦点を当てています。リストを作成するために、ベンダーは専用のIoTツールと、IoTアプリケーション全体のかなりの量を表す産業用IoT分析アプリケーションの少なくとも一部のサポートを持っていました。全体的に強力な分析機能を備えていたものの、産業市場にあまり焦点を当てていないものは、リストに含まれていませんでした。また、IoT分野を専門とするアナリストの上位ランキングも考慮に入れました。

以下にリストされている上位のIoTデータ分析ツールは、次の主要な特性のすべてではないにしてもほとんどを備えています。

• IoTデバイスとSCADAシステムによって生成された大量のデータボリュームセットを処理する機能。
• ボリュームだけでなく、さまざまなデータをより高速に処理する機能。
• エッジおよびオンプレミスの処理機能。
• 特にエッジ対応の場合、データの流れを確認するセキュリティプロトコル。
• APIによるAIと機械学習機能。
• デバイス管理。

アルファベット順に表示されたクラウドベースのデータ分析プラットフォームのトップ11（10を実行するつもりでしたが、同点でした）のリストは次のとおりです。