IoTについて説明できますか？
この記事では、IoTとビッグデータとの関係性についてご紹介します。
ビッグデータとは？
ビッグデータとは、「様々な形をした、様々な性格を持った、様々な種類のデータ」のことです。ビッグデータには、様々な定義がありますが、なかでも「3V」という言葉がよくつかわれています。
1.ビッグデータの3V
ビッグデータの３Vは、Volume、Variety、Velocityです。Volume(ボリューム)は、データの量です。ビッグデータは大量の情報ですが、ビッグデータを構成する要素は、データだけではありません。
Variety(バラエティ)は、データの種類です。構造化データだけではなく、非構造化データやIoTデータなど多様なデータを扱います。
Velocity(ベロシティ)は、データの発生頻度・更新頻度です。データが変化する頻度が多いという特徴があります。
2.IoTとビッグデータの関係性
企業が活用するデータは、構造化データが中心でした。最近では、非構造化データとIoTデータが加わることになり、データは膨大なものになりました。ビッグデータは、構造化データ、非構造化データに加えIoTで実世界の情報をデータ化することで成り立ちます。ビッグデータを活用して業務を改善しようとしている企業にとって、IoTデバイスから取得するデータは欠かせないものになりました。
構造化データ
構造化データとは、形のあるデータのことです。顧客名や住所などの情報で、データーベースなどを活用し、売れ筋商品や顧客別の売り上げ動向などを把握することができます。非構造化データ
非構造化データとは、形の決まっていないデータのことです。SNSなどで発信される情報を意味し、ソーシャルネットワークの進展とともに増え続けています。IoTデータ
IoTデータとは、現実世界に設置されたモノから得られるデータを意味します。例えば、ショッピングカートに搭載されたセンサーで、買い物客の足取りをデータ化するなどです。IoTデータを分析することで、どこに人を配置すれば良いかや商品のレイアウトなどを、売り上げの上がる形にすることができます。膨大な量のデータをどうやって分析するの？
ビッグデータを解析するには、AI(人工知能)が必要です。IoTから取得されたデータは膨大かつ多様なため、人間が分析するのは難しいです。現在は、機械学習などの技術を活用し、分析が行われています。機械学習
機械学習とは、AIに大量のデータを与えルールや知識を学習させることで、AIがパターンを見つけたり、判断を行ったりできるようになるものです。例えば、SNSなどでは、投稿内容を機械学習で判断し、誹謗中傷の内容のものは表示をさせないなどの活用がされています。IoT・ビッグデータ活用の課題
IoTやビッグデータを活用できれば、企業の売り上げに貢献出来たり、気付かなかったことに気づくことが出来たり、とても便利ですが課題も残っています。
ビッグデータは、取得するだけでは意味がありません。適切なシステムを使用して分析する必要があります。しかし、企業内では適切なシステムが用意されていなかったり、部署間でのシステムの障壁も多いです。ビッグデータを活用するには、企業内で適切なデータ整備をすることが大切です。
IoTでは、セキュリティの課題も残っています。パソコンやスマートフォンと同様にIoTデバイスにはサイバー攻撃や情報漏えいのリスクがあります。企業がIoTとビッグデータを活用する場合、顧客の情報を扱うことになるので細心の注意が必要です。IoTを使用しているとインターネットに接続していることを忘れてしまうことがあり、セキュリティ管理の意識が薄れてしまう恐れがあります。
まとめ
エネルギー使用量を遠隔で監視・制御し、建物内のエネルギー使用量をリアルタイムで計測・最適化するシステム
工場・機械・設備などを遠隔で監視・制御しリアルタイムで計測・最適化するIoTソリューション
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