すべてのデバイスが繋がる世界で増え続けるビッグデータ

毎日多様なデータを排出する、自動車に搭載された複数のコンピュータ。 猛暑日でも消費者が賢く電気料金を管理できるような、柔軟な料金プランを実現するデータを提供してくれるスマートメーター。 そしてスーパーの売り場を移動する消費者の動きを追跡し、ショッピングエクスペリエンスの向上に貢献するセンサービーコン。 燃料の節約や荷物のトラッキング、ルートの最適化を実現する運送会社のセンサー。 このように、デバイス同士が繋がり モノのインターネット(IoT)が増えるにつれ、 ビッグデータも増加の一途をたどっています。

センサーデータは、次の新たなリッチデータソースです。 エンジニアがセンサーデータを分析して、ハードディスクドライブの不具合の原因を突き止められたら素晴らしいと思いませんか。 さらにセンサーデータを企業が持つ他のデータとともに分析できるとしたら、欠陥部品がどの製品に含まれる可能性があるかを予測できるようになるのです。

センサーデータが他のビジネス分野においても検証できるようになれば、大きな投資効果(ROI)が得られます。 これには各事業ラインマネージャや技術者が、次のような質問に対する適切な答えを見つけることが先決です。

  • IoTで増大するデータ容量に対応し洞察を得るためには、どのようにデータ管理および分析へのアプローチを変更するべきか。
  • IoTがもたらすデータを真に理解し、ビジネス価値に速やかに変換するためには、どのような技術的環境が最適なのか。
  • 組織全体に散在する様々なデータセットとIoTデータをどのように結合するのか。
  • センサ・データから最大の成果を引き出すには、どのような分析が最適なのか。
Teradataとモノのインターネット(IoT)

モノのアナリティクス: モノのインターネット(IoT)とIoT活用事例

膨大なセンサーデータを正しく使えば、大幅に利益を増加させ、新しいビジネスモデルを実現することができます。 IoT活用の成功は、かつてない規模の情報を取得、分類、分析するところから始まります。

今日、Teradataのリーダーやいち早くIoTへの対応を開始した先進企業のIoT活用事例をご紹介します。

  • 燃費効率を高め多額のコスト削減を実現。 大量のディーゼル燃料を必要とする重量貨物列車。 鉄道会社では線路と機関車の両方にセンサーを取り付け、目的地に合った速度を割り出しました。 いくつかの分析を実行して、エンジンの種類と貨物重量に応じた最適な燃料効率を実現する最高速度を、機関車エンジニアに提供しています。 これによる燃料節約はわずか1%でしたが、その価値は4600万ドルに相当します。
  • 迅速な修理サービスを実現。 ロードサービス企業では、レスキューサービス用のバンにセンサーを取り付け、常に修理担当者やスペア部品の現在地を正確に把握しています。 ある修理担当者は、部品発送係から32キロ離れた本社に修理に必要なスペア部品を取りに行くより、8キロしか離れていない別のバンに必要な部品があることを知らされました。 短い移動距離で必要部品を手に入れ、修理を完了させた担当者は、時間通りに次のお客様のもとに駆けつけました。
  • 機械の稼働時間を有効活用し、患者ケアの効率を改善。 大手の医療機関では、MRI磁気共鳴イメージング装置やX線、超音波画像診断装置に関する患者の行動とセンサーデータをフィールドサービス担当者に提供し、何週間も前からこうした高額な機器の不具合を予測しています。 つまり、修理が診療時間外に行えるため、患者への影響が最小限に抑えられます。

ビッグデータとIoTの分析により、革新とニーズに合わせたサービス提供を実現したVolvo

「Designed Around You: すべては、あなたのためにデザインされています」という戦略を掲げるVolvoにとって、データと分析はもっとも重要なツールです。 Volvo車両のほぼ90%は、ドライバーに車両の安全性を高め、それぞれのニーズに合わせたサービスを提供できるよう、顧客の了承を得たうえで同社の情報網につながっています。

最終的にモノのインターネット(IoT)が目指すものとは。

最先端企業はIoTを含むデジタル情報によるコントロールタワーを構築し、センティエント・エンタープライズ(Sentient Enterprise)への進化を目指しています。 これによって、データから微小なトレンドを感知し、分析を行ない、大規模なスケールでリアルタイムな自律的意思決定をほとんど、あるいは全く人の介入なく行うことができるようになります。

モノのアナリティクスを最大限に活用する

IoTを最大限活用するために必要な多次元的アプローチ:

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