IoT 데이터에서 최대한의 가치를 창출하는 4단계

IoT 여정은 지난 몇 년 동안 계속 발전해 왔지만, 아직 여정에 머물러 있습니다. IoT를 향한 노력의 진정한 가치를 실현하기 위해 모든 조직이 숙달해야 하는 4가지 단계에 대해 살펴보겠습니다.

1단계는 기본 사항인 IoT 데이터, 더 정확하게는 디바이스에서 사용 가능한 형식으로 데이터를 수집하는 것에서 시작합니다. IoT가 처음 등장했을 때, 사람들은 집에서 할 수 있는 것에 매료되었습니다. 사람들은 전구와 같은 물건을 사물인터넷에 연결할 수 있으며, 이러한 연결성을 사용하여 기능을 끄고 켤 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 분명 멋진 기술이었고, 초기 연결은 많은 화제를 불러일으켰습니다. 하지만 이의 목적은 무엇일까요?

이러한 이유로 1단계는 기본 사항인 IoT 데이터, 더 정확하게는 디바이스에서 사용 가능한 형식으로 데이터를 수집하는 것에서 시작합니다.

기술이 발전함에 따라 기업의 기대치도 높아졌습니다. 그래서 시장이 발전함에 따라 데이터 계측에서 시각화로 중점이 이동했습니다.

1단계에서 설명한 커넥티드 전구를 대형 소매업체로 가져와 보겠습니다. 센서를 통해 많은 전구를 켜고 끄는 것이 전부라면 이는 분명 편리한 기능이긴 하나, 과연 유용할까요? 달리 말하면, 모든 시설을 계측 전구로 바꿀 만큼 유용할까요? 더욱 흥미롭고 유용한 점은 커넥티드 전구가 그 사용 방식에 대해 알려줄 수 있다는 것입니다. 이러한 인사이트를 통해 에너지 사용량을 파악할 수 있으며, 소매점주가 에너지 소비를 관리하고 비용과 자원을 절약할 수 있는 장소와 방법을 이해할 수 있습니다.

예를 들어 특정 시간에 조명을 켜지 않아도 되는 영역이 있을 수 있습니다. 또는 유난히 맑은 날에는 조명을 10%만 어둡게 해도 같은 수준의 밝기를 유지할 수 있다는 사실을 발견할 수도 있습니다. 데이터의 패턴을 이해하기 시작하고 그 가치를 비즈니스에 적용하면 2단계를 최대한 활용할 수 있습니다.

IoT 여정의 다음 단계는 분석을 통해 데이터를 더욱 스마트하게 만드는 데 중점을 둡니다.

분석을 통해 실시간 IoT 디바이스 데이터를 기존의 장기 정보 및 과거 정보와 결합할 수 있습니다. 이를 통해 디바이스와 환경에서 어떤 일이 일어나고 있는지 더욱 온전하게 파악할 수 있습니다. 또한 패턴을 파악하고 예측하여 위험을 사전에 방지하고 잠재적인 문제를 예방할 수 있는 새로운 관행을 도입할 수 있습니다.

예를 설명하기 위해 커넥티드 전구를 보다 정교한 제조 기계로 변경해 보겠습니다. 주기적으로 기계의 토크가 급증하면 이러한 기계 중 하나가 고장을 일으킵니다. 하지만 이는 가끔만 일어나는 일입니다. 이러한 경우 분석을 통해 문제를 조사하고 해결할 수 있습니다. 다른 데이터를 검토해 보면 토크 변동이 발생하기 2시간 전에 온도 센서가 온도 급증을 기록한다는 사실을 알 수 있습니다. 이 두 가지 일이 발생하면 기계가 고장날 가능성이 80% 높아집니다. 이제 여러 소스의 정보를 사용하여 문제를 일으키는 특정 요인 조합을 보다 자신 있게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기계의 가동 상태를 유지하기 위한 보다 사전 예방적인 조치를 취할 수 있어서 가동 중단 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있습니다.

IoT 여정의 네 번째 단계에서는 인공 지능을 사용하여 데이터로 더 많은 작업을 수행하는 데 중점을 둡니다. 비즈니스에 IoT가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 정교한 사용 사례가 있더라도, 특히 데이터 세트를 결합할 때는 여전히 데이터가 너무 많습니다. 이처럼 압도되기 쉬운 상황에서는 AI가 도움이 됩니다. 머신 러닝은 보유하고 있는 데이터를 정리하여 가장 관련성이 높은 조각으로 추출하고, 실제로 중요해 보이는 데이터 세트를 찾는 데 도움이 됩니다.

이러한 노력을 통해 데이터 내에서 더 많은 시너지 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 모든 데이터가 동일하지 않으므로, 어떤 데이터를 사용해야 하고 어떤 데이터를 폐기해야 하는지 식별하는 데에도 도움이 됩니다. 프로세스를 개선하면 예측 모델, 예측 유지 관리 및 이상 탐지를 적용하는 등 보다 정교한 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 사용자가 보고 있는 내용을 이해하는 데 도움이 되는 정확하고 풍부한 컨텍스트를 얻을 수 있습니다. 또한 문제를 더 쉽게 해결하고 새로운 기회와 비즈니스 모델을 식별할 수도 있습니다.

IoT 여정은 한 가지 일만 하는 것이 아니라는 점을 기억하세요. 비즈니스에 IoT를 도입하는 것은 진정한 여정이며, 확실히 노력할 가치가 있습니다.

IoT 사업을 시작하거나 확장하고 싶다면 최근 발행된 Forrester의 보고서 'The Forrester Wave™: Industrial IoT Software Platforms, Q3 2018을 읽어보세요. 이 보고서에서는 산업용 사물인터넷 (IIoT) 소프트웨어 플랫폼 제공업체를 24가지 기준에 따라 평가했습니다.

저자 소개: 엔지니어이자 평생의 기술 애호가인 Jiani Zhang은 IBM Watson IoT Platform의 오퍼링 관리 프로그램 이사입니다. Jiani는 고객의 참여를 이끌고 고객이 비즈니스 성과를 실현할 수 있도록 지원하는 플랫폼 기술 개발을 안내합니다. 과거에는 산업용 IoT에 중점을 둔 오퍼링 전략 및 관리 팀을 이끌었습니다. 또한 IoT 전문 지식을 더욱 강화하기 위해 IBM IoT 리더십 팀의 원년 멤버로도 활동했습니다. Jiani는 제품 설계와 개발부터 경영과 컨설팅까지 아우르는 폭넓은 기술 전문성을 지니고 있습니다.

Jiani는 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 전기공학 및 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득하고 UCLA Anderson에서 기술 관리에 중점을 둔 MBA를 취득했습니다.