기업이 IoT를 활용하여 광범위한 데이터 수집 및 분석을 수행하는 방법

Sigfox USA의 Fakri Sadeh

수년 동안 기업은 비즈니스를 구성하는 모든 요소에 대한 데이터를 수집해 왔습니다. 기술 스택을 사용하여 데이터를 체계적으로 수집하고 분석함으로써 많은 조직에서 비즈니스를 최적화할 수 있었습니다.

그러나 Sigfox USA의 네트워크 기술, 전략 및 개발 담당 부사장인 Fakri Sadeh는 말합니다. , 어업이나 농업과 같은 무역 산업에 종사하는 사람들을 위해 데이터 수집은 항상 수동으로 관리했던 것과 같은 방식으로 계속 관리되었습니다.

수동 수집은 비용이 많이 들고 노동 집약적이며 인적 오류의 가능성이 있습니다. 좋은 소식은 산업용 사물 인터넷(IoT)을 위한 저전력 광역 네트워크(LPWAN)의 도입으로 이제 무역 업계의 기업이 데이터 수집 기능과 분석 기능에 액세스할 수 있다는 것입니다. 비즈니스 세계는 수년간 활용해 왔습니다.

무역 산업에서 IoT의 새로운 여명

LPWAN에 연결된 IoT 장치를 통해 조직은 마침내 저렴한 비용으로 광범위한 적용 범위를 확보할 수 있습니다. 기존의 셀룰러 네트워크와 달리 LPWAN은 멀리 떨어진 들판이나 수역을 통해 확장 및 침투할 수 있으며 해안에서 20마일 이상 뻗어 있습니다. 따라서 자주 작동하는 원격 위치에서 적용 범위가 부족하여 역사적으로 고급 기술을 활용할 수 없었던 많은 무역 산업에 적합합니다.

다른 산업에서는 센서를 사용하여 데이터를 수집했지만 LPWAN에 이르는 네트워크가 도입되기 전까지 IoT에 대한 액세스는 무역 산업을 위한 대규모 배포가 금지되었습니다. LPWAN 지원 센서는 바다에 있는 동안에도 네트워크를 통해 데이터를 효율적으로 수집하고 자동으로 클라우드 서비스로 전송합니다.

예를 들어, Gloucester Innovation, 기술 기반 솔루션 조직은 해저에서 데이터를 수집하고 해양 건강과 매사추세츠 조개 서식지를 모니터링하는 효율적인 방법을 찾고 있었습니다. LPWAN 지원 센서를 바닷가재 덫에 부착하여 pH 수준, 깊이, 온도 및 오염 물질을 포함한 해양 조건에 대한 데이터를 수집할 수 있었습니다. 하루가 끝날 때 바다가재들이 덫을 수면 위로 가져오면 센서가 수집한 작은 데이터 패킷(바다의 건강에 중요하긴 하지만)을 클라우드 서비스로 전송합니다.

Gloucester Innovation의 설립자인 Ric Upton은 “Sigfox USA의 LPWAN 기술을 활용하여 거의 실시간으로 해양 데이터 수집의 기술적 실행 가능성과 실현 가능성을 입증할 수 있었습니다. . “Sigfox USA의 IoT 연결은 이와 같은 사용 사례에 대해 비용 효율적이며 랍스터 채취 과정을 중단하지 않고 매사추세츠 해안의 해저 데이터를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 수많은 센서에 쉽게 연결할 수 있습니다. 이러한 가시성을 통해 지역 Blue Economy의 직원은 전례 없는 양의 데이터에서 통찰력에 액세스하여 운영을 개선하고 변화하는 해양 조건을 모니터링할 수 있습니다.”

커버리지 문제를 해결하는 것 외에도 LPWAN은 산업용 IoT 채택 비용에 대한 또 다른 장벽을 제거합니다. 대규모로 데이터를 수집하는 다른 장치는 일반적으로 대부분의 거래에서 엄청난 비용이 듭니다. 해저에서 데이터를 수집하는 경우 Gloucester Innovation은 위성 통신을 통해 데이터를 전송하는 센서를 사용하여 평가했지만 수십만 달러의 비용이 들 수 있음을 발견했습니다. LPWAN 센서는 정보를 지속적으로 전송하는 대신 할 말이 있을 때만 데이터를 전송하여 유지 관리 및 교체 비용을 줄이기 때문에 효율적입니다.

입력되는 데이터에서 통찰력 얻기

이제 LPWAN이 도입되기 전까지 무역 업계의 사람들이 불가능했던 규모와 속도로 데이터 수집이 가능합니다. 그러나 이제 이러한 산업에서 점점 더 많은 양의 중요 데이터에 액세스할 수 있게 됨에 따라 이를 쉽게 처리할 수 있는 방법이 필요합니다. 전통적으로 데이터 과학자가 분석을 수행했지만 데이터 양이 너무 많아 수동으로 분석하는 것은 비용과 시간이 많이 소요됩니다.

시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 프로세스인 기존의 데이터 분석과 달리 데이터 마이닝은 새롭게 증가된 데이터 볼륨에서 통찰력을 수집하는 이상적인 방법입니다. 마이닝은 데이터로 패턴을 발견하는 체계적인 프로세스입니다. 거래를 포함하여 거의 모든 산업의 조직은 패턴과 연관성을 찾기 위해 IoT 장치에서 수집한 데이터를 클러스터링 및 분류할 수 있는 데이터 마이닝 도구를 가져올 수 있습니다. 데이터 마이닝을 사용하면 데이터 양이 늘어날수록 정확도가 높아집니다.

이 블로그의 작성자는 Fakri Sadeh, Sigfox USA의 네트워크 기술, 전략 및 개발 부사장