사물인터넷은 미래적인 용어처럼 들릴지 모르지만,이미 여기에 있으며,점점 더 우리의 일상생활에 얽매여 있다. 개념은 당신이 생각하는 것보다 간단합니다:당신은 스마트 텔레비젼,냉장고,초인종,또는 다른 연결된 장치가있는 경우,그 사물인터넷의 일부입니다. 당신이 당신의 일상적인 작업을 탐색하기 위해 휴대 전화에서 응용 프로그램을 사용한 경우,그 또한 사물인터넷의 일부입니다. 사물인터넷과 함께,미래는 지금,하지만 어떻게이 연결된 세계는 정말 작동합니까? 더 중요하게,기업은 어떻게 선내에 얻을 수 있는가 그래서 경쟁의 뒤에 남겨두지 않는가?
두 질문에 대한 대답은 빅 데이터입니다. 데이터 연결이 5 세대 네트워크로 발전함에 따라 와이파이 기능이 확장되고 스마트 폰 사용자 인구가 더욱 커짐에 따라 빅 데이터의”빅”은 더욱 커집니다. 기술 산업에 속하지 않았음에도 불구하고 기업이 사물인터넷의 일부가 될 수 있다는 두 가지 예를 살펴 보겠습니다.
- 예 1:이 지역에서 가장 인기있는 테마파크는 자체 앱을 출시했습니다. 그것은 단지지도,일정 및 메뉴 항목(사람들은 중요하지만)을 제공하는 것보다 더 많은 작업을 수행합니다.
- 예 2:소매 경험에는 데이터를 구동하는 데 여러 가지 방법이 있습니다. 보상 계정은 상점의 응용 프로그램에 자신의 활동처럼 즉시,개인 트랜잭션 데이터를 연결합니다. 소매 업체는 또한 소셜 미디어 크롤러를 통해 얻은 데이터 및 제 3 자 라이센스를 통해 얻은 인구 통계 학적 데이터와 같은 다른 수단에서 데이터를 수집합니다. 이 모든 것이 추천,판매 및 개인화 된 보상 기회를 표시하여 개별 앱 경험에 공급됩니다.
이러한 예들은 사물인터넷과 빅데이터 연속 전송의 결합이 어떻게 기업과 고객들에게 더 좋은 결과를 가져올 수 있는지를 보여준다. 사물인터넷은 관련된 모든 사람을 위한 향상된 경험을 가능하게 하지만 실제로 어떻게 작동합니까? 자세히 살펴보겠습니다.
빅데이터와 사물인터넷의 연결
빅데이터와 사물인터넷의 작동 방식을 정확히 이해하려면 전체 워크플로우에서 여러 부분을 검토해야 합니다:
- 회사의 장치는 데이터 수집 및 전송을 위해 센서를 사용하도록 설치됩니다.
- 그 빅 데이터(때로는 5 바이트의 데이터)는 종종 데이터 레이크라는 저장소에 수집됩니다. 준비된 데이터 원본(사용자 프로필,트랜잭션 정보 등)의 구조화 된 데이터 소셜 미디어 아카이브,이메일 및 콜센터 노트,보안 카메라 이미지,라이센스 데이터 등)데이터 호수에 상주.
- 보고서,차트 및 기타 아웃풋은 오라클 애널리틱스와 같은 인공지능 기반 분석 플랫폼에서 생성됩니다.
- 사용자 장치는 설정,환경 설정,스케줄링,메타 데이터 및 기타 유형의 전송을 통해 추가 메트릭을 제공하여 더 많은 양의 빅 데이터를 위해 데이터 레이크로 피드백합니다.
빅데이터와 사물인터넷 디바이스는 공생 관계를 가지고 있으며,그 데이터를 처리하고 결정을 내리는 인공지능 시스템이 있다면,그 방정식에 또 다른 변수가 추가됩니다. 빅데이터 스토리지가 데이터의 저장소이자 소스이기 때문에,더 많은 사물인터넷 디바이스가 연결되거나 인공지능 모델이 복잡해질수록 빅데이터 하드웨어에 대한 관심이 높아진다. 성능 및 처리는 필요한 것을 끌어낼 수있는 빅 데이터 하드웨어의 용량에 달려 있으며,이는 효율적인 하드웨어 및 최적화 된 인프라 설계에 현명하게 투자하는 것의 중요성을 강조합니다.
이것은 사업에 무엇을 의미합니까?
위의 두 가지 예인 테마 파크와 소매점으로 돌아가 보겠습니다. 빅 데이터 및 연결의 사용은 사람들이 고객으로 전환 할 가능성에 직접적인 영향을 미칩니다.
테마파크 예:사람들이 테마파크를 피하는 가장 큰 이유 중 하나는 라인입니다. 그러나 라인의 상태를 보여주는 실시간 데이터-차례로,구글지도 프로젝트가 특정 시간 동안 시간을 구동하는 방식과 유사한 하루의 특정 지점에서 평균 대기 시간을 표시 할 수 있습니다 집계 데이터는-전체 장소가 더 접근 할 수 있습니다. 그것은 사람들이 자신의 시간을 극대화하고 자신의 요구 주위에 계획 할 수 있습니다,그것은 작은 아이 또는 단지 깎아 지른듯한 인내,그리고 차례로 고객을 변환하고 관계를 구축.
소매점 예:가장 높은 등급의 소매점 앱은 비용 절감과 편리함을 모두 제공하는 앱입니다. 이를 위해 구조화되지 않은 데이터(예:소셜 미디어 멘션 또는 인구 통계 학적 데이터)를 구조화 된 데이터(앱의 사용자 검색 기록)와 결합하면 스마트 권장 사항을 생성 할 수 있으며 알고리즘 생성 쿠폰으로 유도 할 수도 있습니다. 예를 들어 도시에 열파가 발생하는 경우 백엔드 분석을 통해 지역 팬 검색의 급증을 표시하고,사용자의 검색 기록과 상호 참조하고,인앱 특정 제품에 대한 쿠폰을 생성하고,매장 픽업에 사용할 수 있음을 알릴 수 있습니다. 데이터 및 연결 따라서 낮은 가격에 더 많은 항목을 구입하기위한 저장소에 다시 사용자를 가지고 작동합니다.
이 두 가지 경우 모두 빅 데이터 수집 및 장치 상호 연결성에 대한 투자는 업계 표준을 제공 할 것으로 예상되는 고객 경험을 구축하면서 현재 기능으로 발전함으로써 성과를 거둘 수 있습니다. 기술 관점에서,이 데이터를 식별하기위한 수단을 확립 의미,그것을 수집,다음 처리 및 비즈니스 및 소비자 혜택 형식으로 출력.
앞으로 나아갈 길
사물인터넷 패러다임으로 가능한 기회를 모색하는 기업에게는 두 가지 주요 영역을 고려해야 한다. 먼저 비즈니스에서 상호 연결성 및 메트릭을 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법을 물어보십시오. 이는 대기 중인 고객을 위한 프로세스를 궁극적으로 간소화하기 위해 부서 간 통신을 최적화하는 시스템을 만드는 것과 같이 간접적인 이점도 있습니다. 둘째,인프라의 현재 상태를 고려하십시오. 사물인터넷 및 빅 데이터의 요구에 적응하려면 기존 하드웨어 기능을 뛰어넘는 확장성 및 처리 속도와 같은 요소가 필요합니다.
따라서,이러한 결정은 전적으로 정보 통신 부서에 속하는 것처럼 느낄 수 있습니다,하지만 정말 비즈니스 결정이다. 이 기회는 미래 개선을 위한 과학 기술 기반을 건설하고 있는 동안 또한 미래 생각 및 기술에 정통한 것과 같은 회사를 설치하고 있는 동안,그것의 명성 및 고객 충절을 강화하는 즉시 배당금을 전달하는 방법을 창조합니다. 사물 인터넷 경험을 창출하기 위해서는 선행 자원이 필요하지만 요즘에는 그러한 투자가 거의 필요합니다. 얼마나 많은 연결성이 우리 일상 생활의 일부가 되었는지를 감안할 때,빅 데이터와 사물인터넷을 지원하지 않는 것은 오늘날의 역동적이고 연결된 비즈니스 환경에서 경쟁에 뒤처지는 확실한 방법입니다.
빅데이터,사물인터넷 및 분석에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하십시오:
- 빅 데이터 란 무엇입니까?
- 분석이란?
- 사물인터넷 및 스마트베어링
