IoTデータ管理：なぜそれが必要なのか、そしてその究極の課題は何か？

世界中で生み出される膨大な量のデータに最も貢献しているIoTは、データ管理へのより無駄のないアプローチと、データプライバシーとデータガバナンスに対する感受性の向上を必要としています。今日、かつてないレベルの異質性、量、接続性により、規模、データの重力、統合を考慮した IoT データ管理および分析戦略が求められています。

IoT データ管理が選ばれる理由

組織内のデータ管理の必要性を左右する要因は何か?以下にその答えをいくつかご紹介します。

製品開発

IoTデータ管理は、パターンを理解して活用し、それを意思決定サイクルに組み込むことで、製品の設計と開発を強化するのに役立ちます。データ管理戦略のおかげで、企業はエラーを検出し、パフォーマンスを分析し、指標にすばやくアクセスできるようになります。これらはすべて製品の使用状況に関する洞察を提供し、ひいては開発が必要な領域を特定し、既存の製品バージョンを改善するのに役立ちます。結果として、製品開発に役立つインサイトがユーザーエクスペリエンスの向上につながります。

資産の損耗を予測

IoTのデータ管理は、接続されたインフラストラクチャと資産の摩耗予測にも適用されます。最終的に、IoT データ管理は機器のライフサイクルを把握し、メンテナンス計画を立てるのに役立ちます。デバイスやユーザーが確立されたパターンから外れて動作しているかどうかを検出し、そのデータに基づいて予測を行うことができます。ユーザー行動とデバイス行動の両方から得られるインサイトを組み合わせることで、予測分析を実施し、製品の再考が必要な領域を特定しやすくなります。

リソースとシステムの効率性を促進

今日のIoTデータ管理市場は、合理化と有効化に向けられています。消費者向け IoT 環境では、データ管理により、ユーザーが自社製品にどのように関わっているかをより的確に把握できます。こうしたインサイトのおかげで、正しい判断を下すための準備が整います。ユーザーが御社のサービスをどのように利用しているかを観察することで、好みの機能を評価し、エンゲージメント履歴を追跡し、機能低下を差し押さえることができます。

産業用 IoT 環境では、データ管理によって多数の個別のデバイスを把握できます。システムの一部として動作する場合、これらのデバイスは確立された動作パターンから逸脱し始める可能性があります。データ管理手法は、単に個々のデバイスからデータを収集することだけではなく、(時には大量の) IoT データの送信、保存、整理に関するものでもあります。IoT データ管理により、問題を早期に発見し、システム全体のパフォーマンスを検証できます。

IoT のデータ管理における現在の課題

• データボリューム。大規模なIoTに関連する将来の課題に直面するには、組織は増え続けるビッグデータの流入に対応できるよう最適化されたストレージインフラストラクチャを必要としています。

• 時間的感受性リアルタイムとバッチ処理 入ってくるIoTデバイスのデータは、ストレージ施設でリアルタイムに（再）整理する必要があります。現在、このアプローチの代替手段はバッチ処理ですが、これには独自の課題があります。

• 異質性 (データ構造標準なし) さまざまなプロトコルや標準を利用して、データを収集してストリーミングできます。

• データフロー制御。 透明性とクリーンなデータフローを実現するには、データ変換を追跡することが不可欠です。このタスクには、動的 SQL、メタデータのロギング、またはグラフィカルなパイプ表現を使用して処理できます。

• メタデータの管理。 ネットワークの健全性とストリーミングの最適化にも取り組む必要があります。マシン、工場環境、デバイスデータなどのデータソースのプロパティを追跡することも重要です。

• データ品質、使いやすさのための変換。 保管施設でのデータ紛失は、今日も引き続き問題となっています。この問題を解決するには、透明性を最大限に高めるプロセスを導入し、品質管理を自動化する必要があります。そのためには、メタデータ管理とデータフロー制御を組み合わせる必要があります。

• 大量のデータ履歴の作成。データ管理 IoT の世界では、データ処理に対応する時系列とタグを追跡する必要があります。履歴管理とバージョン管理を自動化することが標準であるべきです。

• データ監査可能性。多くの場合、データにはビジネス上の価値があるか、問題を解決するために収集されます。ビジネス上の疑問を動機とする予測モデルがすでにあると、ストレージメカニズムの方が扱いやすくなります。

データ管理の要件

データ管理の主な要件を見てみましょう。

スケーラビリティ

IoT（モノのインターネット）によって生成される大量のデータを考えると、組織はデータ量の迅速かつシームレスな増加を実現する必要があります。現在のインフラストラクチャは、問題なく世界規模で拡張できる必要があります。ストレージのサイズやコストの減少などの問題に取り組むことは過去のものであるべきです。イノベーションのペースと IoT データ収集のスピードにより、ストレージとコストが懸念されるシナリオには対応できません。むしろ、インフラストラクチャーの制約を超えて、データライフサイクルを再考する必要があります。

組織は、既存のネットワーク、IoTデバイス管理技術、およびインフラストラクチャが大量のデータを持続的に処理できるかどうかを自問する必要があります。さらに、クラウド、データセンター、エッジに保存されたデータ、ハイブリッドモデルなど、どのストレージソリューションが最適かを自問する必要があります。繰り返しになりますが、組織はデータへのアクセスレベル、保存要件、データに関連する法的懸念事項を判断する必要があります。既存のインフラストラクチャには、今後数年間のデータ処理作業をサポートできるだけの柔軟性が必要となるため、先見の明も必要です。最後に、IoT デバイス管理ソフトウェアは、拡大する IoT エコシステムに対応できるほど堅牢でなければなりません。

データグラビティ

ボリュームは価値を生み出します。IoT データの量が増えるにつれて、データも増えていきます。 データグラビティ。データ量が増えると、他のアプリケーションや機能がデータから価値を生み出すことができます。これらのアプリケーションは、今度はさらに多くのデータ量の生成に貢献しています。

膨大な量のデータが、より深い洞察を生み出します。つまり、データ量が増えれば増えるほど、アクショナブル・インテリジェンスの観点から、そのデータに内在する価値も大きくなります。だからこそ、組織は、このデータを安全に収集、管理、およびそこから洞察を収集できる安定したインフラストラクチャを維持できる必要があります。

データインテグレーション

相互接続の概念は、IoT システムに関係するすべてのものに浸透し、その価値を定義します。私たちには、接続を価値に変える有線/無線デバイス、プロセッサとストレージ、サービス、プラットフォーム、アプリケーションがあります。つまり、IoT の価値は高い接続性にあります。

これには、エッジコンピューティングシナリオにおけるセンサーネットワーク、センサーデータの転送、特定のIoTプロジェクトのコンテキスト内での貴重な洞察へのデータの変換など、さまざまなレベルでの通信と共有が必要です。

したがって、運用効率を高めるための人工知能と機械学習のベストプラクティスについて説明する前に、個々のデバイス、現場のセンサー、独自のセットアップを備えたワイヤレスセンサーネットワークのレベルまで掘り下げる必要があります。

エッジでデータソースを統合することは、あらゆる IoT データ管理ソリューションにとって重要です。これには、運用データのリアルタイム処理、IoT 環境内のコンポーネントと接続間の安全な統合、組織が IoT ネットワーク全体でデータを接続、収集、共有、管理できるようにするセキュリティ対策などが含まれます。

では、ここでの最善の行動方針は何でしょうか？1 つは、IoT 分析用の統合クラウドデータスタジオを備えたグローバル IoT プラットフォームを通じて、スケーラビリティ、データグラビティ、統合の問題に効率的に対処できることです。これにより、組み込みの IoT インフラストラクチャ内での接続、管理、拡張、デプロイが可能になります。

IoT インフラストラクチャを個別にセットアップしなくても、IoT アプリケーション開発とデバイスオーケストレーションスイートが統合された、安全な IoT データ収集およびデバイス管理プラットフォームにアクセスできます。複雑なデータ分析は、データサイエンス機能を備えたクラウド IoT データ管理プラットフォーム内で処理できます。

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