モノのインターネット(IoT)は、今日最も破壊的なテクノロジーの1つです。相互接続されたデバイスネットワークは業務を効率化し、顧客体験をより便利にします。その可能性は、こうした分かりやすいユースケースにとどまりません。
要するに、このテクノロジーを最大限に活用したいなら、IoT分析に取り組む必要があります。
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IoT分析とは何か
名前が示すとおり、IoT分析とは、データ分析をIoTから得られたデータに適用することです。現在、世界には113億台を超えるIoT接続デバイスが存在し、企業が利用できる膨大なデータの源泉となっています。IoT分析によって、企業はこのデータを実行可能なインサイトへと変えられます。
IoT自体が非常に幅広く多様であるため、こうした分析プロセスも大きく異なります。接続された機械のセンサーを使って、いつ設備を修理すべきかを把握するような、非常に具体的な用途もあります。一方で、ユーザー行動を分析してパーソナライズされた体験を生み出すような、より自由度の高い用途もあります。
同様に、IoT分析はデータを処理する場所によっても異なります。多くのアーキテクチャでは、IoTのエンドポイントからデータを中央の場所へ送り、バッチ分析を行います。一方、エッジ分析では各デバイスのデータを発生源で処理します。詳細はどうであれ、こうしたワークフローはIoTデバイスが収集した情報を行動に移すのに役立ち、より効果的な業務慣行につながります。
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企業がIoT分析を必要とする理由
IoT分析を導入すれば、業務の細部をより深く把握し、管理できるようになります。予測型のアプローチなら、さらに一歩進んで、将来の変化への備えにも役立ちます。業界の競争が激化し、データが豊富になるほど、こうしたメリットも高まっていくでしょう。
IoTの導入が急速に進む中、企業は競争力を維持するため、IoT環境を最大限に活用するためにできることをすべて行わなければなりません。すでに、全組織の59%が、一部の業界でIoTネットワークを導入しています。接続されたデバイスを保有するだけでは、もはや競争を勝ち抜くには不十分です。企業はIoTデータを活用しなければならず、それを可能にするのが分析です。
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IoT分析を導入する方法
IoT分析の環境は多種多様であるため、すべての企業に共通する唯一の進め方はありません。ただし、ユースケースを問わず、いくつかの重要な検討事項は共通しています。ここでは、組織がIoT分析プロジェクトを設計・導入する方法を説明します。
1)目標とデータの範囲を定める
最初のステップは、分析プロジェクトで何を実現したいのかを決めることです。まずは、運用コストの削減やROIの改善など、IoT分析が価値をもたらせそうな領域を見つけ、その範囲内で具体的な目標を設定します。
目標が決まったら、データの範囲を定めます。どのようなデータが必要か、またIoTを通じてどのように収集できるかを判断しましょう。
データ量の多さは、効果的な分析における最大の障壁です。政府機関のCIOの62%が、最大の課題として挙げています。多くの組織が必要以上のデータを収集・分析しているため、この問題に苦慮しています。あらかじめデータの範囲を定めておけば、こうした過剰収集を防げます。
2)規制ガイドラインを確認する
ハードウェアを購入したり、IoTネットワークの設計を始めたりする前に、適用される規制についても検討しなければなりません。2020年IoTサイバーセキュリティ改善法などの法律により、一部の組織のIoT環境には特定のセキュリティ基準への準拠が求められる場合があります。IoTに特化した法律が適用されない場合でも、データプライバシー規制が関係する可能性があります。
自社の業務に関するデータを収集するためだけにIoTデバイスを使うのであれば、特定の基準を満たす必要はない可能性が高いでしょう。ただし、IoT分析プロジェクトで顧客に関するデータが必要になる場合は、収集する情報の種類と、その保護方法を確認すべきです。
プライバシー規制によって、収集できるデータの種類や、実施すべきセキュリティ対策が制限されることがあります。こうした制限によって利用できるデバイスやプログラムが決まるため、先へ進む前に確認しておくことが重要です。
3)必要なデバイスとソフトウェアを調達する
目標、範囲、規制要件を定めたら、必要なハードウェアとソフトウェアを調達できます。このステップで最大の検討事項となるのは、自社でソリューションを構築するか、既存のプラットフォームを利用するかの判断です。
まずデータの範囲とセキュリティ要件を確認し、必要なデバイスの種類を決めます。すぐに入手できる既製のソリューションで対応できるなら、構築するより購入するほうが費用対効果は高いでしょう。一方、高度に専門化されたハードウェアやネットワーク構成が必要なら、IoT分析の開発企業と協力してカスタムソリューションを作る方法もあります。
同様に、IoTデータを分析し、その結果に基づいて行動するために必要なソフトウェアも、目標に応じて決まります。65社を超える主要業界プレーヤーが存在するIoT分析市場は、既存のプラットフォームで多くの具体的なニーズに対応できるほど大きく、多様です。
4)可能な範囲で標準化と自動化を進める
IoTデバイスの導入や分析ワークフローの設計を始める際は、プロセスを可能な限り標準化すべきです。21種類を超えるIoT接続規格があり、すべてのデバイスが同じ規格に対応しているわけではありません。各エンドポイントで同じプロトコルを使う必要は必ずしもありませんが、標準化すれば、こうしたネットワークの管理が容易になります。
同様に、可能な範囲でデータ形式とストレージソリューションを標準化すれば、分析を効率化できます。ネットワーク全体で一貫性が保たれていれば、必要なセキュリティ対策やアップデートを適用しやすくなります。また、IoTデータをより完全に把握できるようになります。
自動化によって、プロセスをさらに効率化できます。自動アップデート、レポート作成ツール、ネットワークスキャンなどのシステムを導入すれば、反復的ではなく、より価値を生むほかの作業に時間を振り向けられます。これは、大規模で複雑なIoTネットワークでは特に重要です。
5)IoTデータを統合し、クレンジングする
IoTデータを収集する際は、分析の前に統合とクレンジングを行うことが重要です。このステップは見落とされがちですが、効果的な分析プログラムには不可欠です。
品質の低いデータは、企業に年間1,500万ドルの損失をもたらしますが、分析前にデータをクレンジングすれば、品質に関する問題の大半を回避できます。形式の標準化、重複情報の削除、不完全なレコードの修正などを行えば、誤解を招くデータに基づいて行動することを防ぎ、損失を回避できます。
統合にも同様のメリットがあります。分析前にデータを1カ所へ移せば、全体像を一度に把握できます。状況の異なる部分を人や分析プログラムがつなぎ合わせる必要がなくなるため、より信頼性の高いインサイトを得られます。データを一元管理すれば、機密情報の保護も容易になる可能性があります。
6)IoT環境と分析環境を保護する
IoT分析システムを導入した後は、セキュリティを確保しなければなりません。サイバーセキュリティはあらゆるITプロジェクトで重要ですが、IoT環境は脆弱性が高いことで知られています。2021年上半期だけで、IoTデバイスに対する15億件の攻撃が発生しており、特別な注意が必要です。
最も重要な対策の1つは、IoTデバイスをより機密性の高いシステムやデータから分離するため、ネットワークをセグメント化することです。多くのデバイスでは初期設定が強固なセキュリティに適していないため、すべてのIoTトラフィックを暗号化し、デフォルトパスワードを変更することも重要です。
IoT分析環境の保護では、IoTのセキュリティにも対処する必要があります。データの保存や分析に利用するほかのエンドポイント、データベース、クラウドプラットフォームも保護しなければなりません。ゼロトラストアーキテクチャの導入や、自動監視ツールの利用が必要になる場合もあります。
7)プロセスと結果を見直す
最後に、IoT分析は一度きりのプロジェクトではなく、継続的なプロセスであることを忘れないでください。こうしたシステムの利用を始める前に、最初のステップで設定した目標に直接結び付くKPIを使って目標値を定めます。その後、しばらくシステムを運用したら結果を記録し、これらの基準値と比較します。
IoT分析は複雑になる可能性があるため、最適な結果が得られるようになるまでシステムの調整が必要になることがあります。不確実性があるからこそ、まずは小規模に始め、より大規模でミッションクリティカルな業務へ分析ワークフローを拡大することが重要です。
今すぐIoT分析プログラムを導入する
IoT分析は、最新テクノロジーを最大限に活用したい企業にとって、次の一手となります。これらのステップに従い、慎重にプロジェクトを進めれば、大きな成果を得られる可能性があります。
IoTの利用は今後も拡大し、収集データを分析する可能性も広がっていきます。より多くの企業がこのテクノロジーを導入する中、こうしたインサイトにアクセスし、行動に移すことは競争力を維持するために不可欠です。今日からどのようにこのテクノロジーを活用できるか検討しましょう。
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