ビッグデータとモノのインターネット

モノのインターネット(IoT)の価値を引き出すには、アナリティクスが鍵となる

最先端の企業は、IoTを含むデジタル情報の中枢神経系を構築する「センチエント・エンタープライズ」への移行を進めています。これにより、データに耳を傾けてマイクロトレンドを感知し、分析を行い、リアルタイムで自律的な意思決定を行うことが、大規模なスケールで人の介入をほとんど、あるいは全く必要としないで可能になります。

ビッグデータとモノのインターネット

接続されたデバイスの世界では、ビッグデータはさらに大きくなる

最近の自動車には複数のコンピューターが搭載されており、毎日何十種類ものデータが発信されています。スマートメーターが提供する電力データは、夏の暑い日に消費者が使用コストを管理できるよう、柔軟な料金プランに変換されます。小売業者では、店内に設置されたセンサービーコンを使って顧客の行動を把握し、より良いショッピング体験を提供しています。輸送会社は、燃料の節約、商品の追跡、ルートの最適化のためにセンサーを使用しています。モノのインターネット(IoT)と呼ばれるコネクテッドデバイスの増加が何を物語っているかというと、ビッグデータはこれからも存在し続け、さらに大きくなっていくということです。

センサーデータは、次の新しいリッチデータソースです。エンジニアがセンサーデータを分析して、ハードディスクドライブの故障の原因を探ることを想像してみてください。素晴らしいですね。しかも、そのセンサーデータが他の企業のデータ資産と一緒に分析されたとしたどうでしょう。その結果、どの顧客の出荷品に不良部品が含まれているかを予測することができるようになります。

大きな投資収益率(ROI)が得られるのは、センサーデータをビジネスの他の部分と関連づけて見たときです。しかし、ビジネスマネージャーや技術者は、正しい質問をすることから始めなければなりません。

  • IoTによってデータ量が増大する中で、大規模なインサイトを可能にするためには、データ管理と分析のアプローチをどのように変えるべきか。
  • ビジネス価値に直結する真の理解を得るためには、どのような技術環境が最適なのか。
  • IoT データを組織内の他のデータセットと組み合わせるにはどうすればよいか。
  • センサーデータの回収率が最も高いアナリティクスはどれか。

モノのアナリティクスーモノのインターネットの活用

何兆バイトものセンサーデータは、正しく利用されれば、利益を劇的に増大させ、新しいビジネスモデルを可能にします。IoTを成功させるには、かつてない規模で情報を収集、分類、分析する能力が必要です。デラデータのリーダーや、早期導入者が、今日どのようにIoTを活用しているかをご紹介します。

燃費効率の向上で数百万ドルを節約

大型貨物列車は大量のディーゼル燃料を消費します。鉄道会社は、線路や機関車にセンサーを搭載し、機関車の速度を場所によって調整しています。エンジンの種類や貨物の重量に応じて、燃料効率の良い最高速度を機関車のエンジニアに伝えることができます。燃料をわずか1%節約するだけで、4,600万ドルの価値があります。

顧客を迅速に道路に戻すために

ロードサイド救助サービスでは、サービスバンに搭載されたセンサーにより、修理担当者とスペアパーツの位置を常に正確に把握しています。例えば、修理担当者がスペアパーツを手に入れるために20マイル先の本社に向かうのではなく、必要なパーツが5マイル先の別のサービスバンにあることがわかります。その結果、短い時間や移動で修理が完了し、修理担当者は次の予約に向かうことができます。

機械の稼働率を向上させて患者のケアを支える

ある大手医療機関では、磁気共鳴画像装置、レントゲン装置、超音波画像装置から患者の行動やセンサーデータをストリーミングし、フィールドサービス担当者が高価な機械の故障を数週間前から予測できるようにします。これにより、診察時間外に修理をスケジュールすることができ、患者への影響を最小限に抑えることができました。

ボルボ社はビッグデータ、IoT、アナリティクスを活用してイノベーションを促進し、サービスをカスタマイズ

データとアナリティクスは、ボルボ社の「デザインド・アラウンド・ユー」戦略にとって最も重要なツールセットかもしれません。ボルボ車の90%はコネクテッド・カーであり、顧客はボルボに価値の高い情報を提供することを許可しているため、ボルボはドライバーにより安全な車とカスタマイズされたサービスを提供することができます。

モノのインターネットで最終的に可能なことは何か

最先端の企業は、IoTを含むデジタル情報の中枢神経系を構築する「センチエント・エンタープライズ」になることを目指しています。これにより、データに耳を傾けてマイクロトレンドを感知し、分析を行い、リアルタイムで自律的な意思決定を行うことが、大規模なスケールで人間の介入をほとんど、あるいは全く必要としないで可能になります。

モノのアナリティクスを最大限に活用する

IoTを最大限に活用するには、多面的なアプローチが必要です。