IoTデータとは：IoTアナリティクスの解説
モノのインターネット（IoT）データの価値を最大化するためには、組織はクラウドアーキテクチャと効果的なアナリティクス戦略を必要とします。
- 概要
- IoTの仕組み
- IoTデータの価値
- IoTアナリティクスのためのIoTアーキテクチャの要素
- IoTアナリティクスアーキテクチャのベストプラクティス
- 関連リソース
概要
モノのインターネット（IoT）の価値は、ネットワークに接続されたデバイスやセンサーによって生成されるデータにあります。しかし、このデータは、最も価値のあるインサイトを抽出するために、他のシステムやデータと統合される必要があります。完全な情報フローを実現するには、IoT、IT、およびオペレーショナルテクノロジー（OT）の各データがネットワークを流れ、最終的にデータプラットフォームに到達して処理、分析、保存されることが必要です。ここでは、業種を超えたIoTデータの価値、そのアーキテクチャの構成要素、および分析におけるベストプラクティスについて見ていきましょう。
IoTの仕組み
IoTは、環境からデータを収集するセンサーやデバイスから始まります。このデータには、温度の測定値、地理的な位置情報、音声や動画のフィードなどが含まれます。エッジコンピューティングは、データを収集または使用する現場でコンピューティングを行う戦略です。IoTデータを、データセンターやクラウドに送信するのではなく、エッジで収集し処理できるようになります。使用する方式は、消費電力、通信距離、帯域幅といったニーズに応じて具体的な用途ごとに異なります。IoTデータがクラウドプラットフォームに到達すると、機械学習やAIアルゴリズムなどのさまざまな方法を使用して処理と分析を実行できます。
IoTデータの価値
IoTデバイスとセンサーは、さまざまなコンテキストでデータを収集するために使用できます。その結果、あらゆる業界の企業がIoTデータを活用してビジネスを成長させています。ここに挙げたのは、このデータがもたらす価値のほんの一例です。
機器管理とメンテナンスの改善：製造企業は、IoTセンサーとアナリティクスにより振動や熱などの重要なメトリクスを測定し、機器のメンテナンスが必要な時期を特定しています。IoT対応の機器は、摩耗や差し迫っている問題に関連するメッセージを送信して予知保全を知らせることもできます。
在庫追跡と倉庫業務：IoTセンサーは在庫の場所を追跡することができ、従業員が製品を見つけるまでの時間を短縮できます。スマートシェルフとスマートビンは、在庫レベルをリアルタイムで特定します。さらに、IoTデバイスはパターンを追跡できるため、倉庫業務を合理化できます。
疾患診断の迅速化：医療機関や病院は、IoTデバイスを使用してデータを収集し、医師がより正確な診断を行えるようにしています。場合によっては、重大な症状が発生する前に診断を行うこともあります。
製品開発への情報提供：さまざまな業界の企業が、IoTデバイスのデータを使用して既存製品の改善や新規製品の開発の機会を見出しています。使用状況や顧客エンゲージメントに関連するデータは、市場の需要に関する貴重なインサイトを提供します。
都市、公共サービスの改善：IoTセンサーは、都市サービスを改善するためにさまざまな方法で活用できます。たとえば、ゴミ箱を空にする必要があるときには、センサーが廃棄物管理サービスにそれを通知することができます。また、水位と水質を遠隔で監視、管理できます。そして、スマート街路灯が配備されれば、エネルギーの効率的な利用が可能になります。
IoTアーキテクチャの要素
適切なアーキテクチャを設定することで、必要なときにデータからアクション可能なインサイトにアクセスできるようになります。以下の各要素を検討します。
データソース：スマートデバイス、センサー、その他のIoTデバイスが、連続データを生成する。
MQTTプロトコルとIoTメッセージブローカー：インターネット接続は頻繁に信頼性が低下するため、IoTデバイスはMQTTプロトコルやIoTメッセージブローカーを使用して通信する。メッセージブローカーが、パブリッシュとサブスクライブのメカニズムを使用して他のサービスとインタラクトする。インタラクトしたサービスが、ブローカー内の特定のトピックをサブスクライブしてデバイスデータにアクセスする。
ストリーミングサービス：ストリーミングサービスを使用することで、リアルタイムデバイスデータの取り込みとバッファリングが実行される。これにより、信頼できるデータの取り込みとクラウドデータウェアハウスのステージングテーブルへの提供が実現する。
クラウドオブジェクトストレージ：アプリケーション側が必要とする場合は、データ取り込み前にクラウドオブジェクトストレージを使用してバッチデータをステージングする。たとえば、分刻みで使用されるデータはクラウドオブジェクトストレージに保存し、長期間にわたって集約されるデータはクラウドデータウェアハウスに保存される。
ストリーミングデータのサポート：クラウドデータウェアハウスは、JSONなどの半構造化データフォーマットのネイティブなサポートを提供するため、デバイスデータを簡単に取り込める。
IoTデータを活用したIoTのベストプラクティス
ここでは、IoTデータを最大限に活用するための5つのベストプラクティスを紹介します。
クラウドの機能を活用：IoTは、通常は非構造化または半構造化の膨大なデータを生成します。そのためには、企業はクラウドが提供する大量のコンピュート能力とストレージを活用する必要があります。また、クラウドソリューションには、IoTデータを接続、処理、分析するための組み込みツールが備わっていることもよくあります。
クラウドに備わっている可能性のある機能の一つは、時系列データを効果的に活用する機能です。これにより、製造企業は、さまざまなプロセス、機器、出力に関する情報を経時的に継続的に取得できるようになります。こうしたデータは価値あるインサイトを提供し、業務を最適化し、データドリブンな意思決定を促進します。
IoTをサポートするアーキテクチャの展開：適切なIoTデータアーキテクチャを導入することで、組織の成長やニーズの進化に合わせてIoTデータを効率的に管理し、インサイトを抽出できるようになります。IoTからのデータは、さまざまな課題が伴います。具体的にはネットワーク接続が不安定であったり、デバイスが地理的に離れた場所に分散していたり、複数のプロトコルが必要となるといった課題です。さらに、IoTアーキテクチャは、IoTが生成する膨大なデータの分析に必要なデータマイニング技術に対応している必要があります。
IoTデータと他のエンタープライズデータを組み合わせる：IoTとエンタープライズデータを調べることで、業務、顧客、資産のより広範な視点が得られ、総合的に大きな価値を引き出すことができます。接続したデバイスからのリアルタイムのインサイトを既存のCRM、ERP、サプライチェーンのデータと統合することで、企業はパターンの特定、トレンドの予測、より情報に基づいた意思決定が可能になります。このデータストリームの集約により、業務効率の改善、顧客体験の向上、そして最終的にイノベーションと競争優位性の促進をもたらします。
セキュリティとガバナンスを優先：IoTデータの多くは機密データや専有データであるため、IoTデータにとってガバナンス、セキュリティ、プライバシーのメカニズムは不可欠です。プライバシー、秘密性、保持要件に基づいてIoTデータのリスクを考慮し、堅牢なセキュリティとガバナンス機能を備えたIoTソリューションを見つけます。
AIを検討する：AIはIoTデータの価値を大幅に向上させることが可能です。少なくとも、IoTデータから導き出される分析と意思決定にはAIが不可欠であることが多く、さらに他のユースケースも実現できます。
