IoT: 가능성을 실제 비즈니스 가치로 전환


IoT 또는 사물 인터넷은 새로운 경제 비즈니스 가치 창출의 가능성을 열었습니다. 그러나 IoT 산업 전반의 기업 투자는 정보 아키텍처, 애플리케이션 개발, 데이터 과학에 대한 새로운 접근 방식의 적용을 요구하고 있습니다. 조직에 IoT 성능을 도입하여 흥미로운 신제품과 서비스 창출하는 동시에 내부 효율도 높이십시오.
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사물 인터넷 (IoT) 개념

IoT는 작은 소비자용 기기에서 거대한 산업 장비에 이르는, 기하급수적으로 증가하는 물리적 사물로서, 인터넷에 연결되어 있어서 각각의 작동과 그들 주변 세계의 관련 데이터를 생성할 수 있습니다. IoT를 구성하는 기기들의 수는 폭발적으로 늘어가고 있으며, 현재 지구 인구수 만큼이나 많은 개체가 인터넷에 연결되어 있습니다. Gartner는 2016년 기준으로 전세계에서 사용 중인 연결 기기의 수가 60억개를 넘어섰으며, 2020년까지 최고 200억개에 이를 것으로 예상했습니다.

IoT가 가능해진 것은 수많은 융합 기술이 개발되었기 때문입니다. 여기에는 사물에 적용 가능한 작고 강력한 데이터 생성 센서 개발, 기기와 클라우드 및 각 기기들 간을 연결해줄 고속의 유비쿼터스 인터넷 액세스, IoT 데이터를 이해할 수 있는 빅데이터 연산력과 데이터 과학, 실세계에 존재하는 사물에 동작을 트리거할 이벤트 중심 아키텍처, 연결된 기기를 제어하고 모니터할 모바일 기기 등이 포함됩니다.


“사물 인터넷의 사용으로 2025년까지 4 ~ 11조 달러 규모의 경제 가치가 창출될 수 있습니다.“

Michael Chui
파트너, McKinsey & Company



왜 IoT 인가?

IoT 또는 사물 인터넷은 새로운 경제 비즈니스 가치 창출의 가능성을 열었습니다. 그러나 IoT 산업 전반의 기업 투자는 정보 아키텍처, 애플리케이션 개발, 데이터 과학에 대한 새로운 접근 방식의 적용을 요구하고 있습니다. 조직에 IoT 성능을 도입하여 흥미로운 신제품과 서비스 창출하는 동시에 내부 효율도 높이십시오.

고객에서 새로운 서비스 창출 및 제공

이제 기업은 인터넷에 연결된 물리적 제품 및 기기를 사용해 고객의 충성도를 높이고 교차 판매와 추가 판매 기회를 높이고, 고객 이탈을 줄일 소프트웨어 기반의 부가가치 서비스를 창출하고 제공할 수 있습니다.

운영 효율 개선 및 장비 중지 시간 감소

산업 장비와 다른 기계류의 데이터 흐름을 통해 조작자들은 좀더 쉽게 작업을 감독 및 관리하는 한편 발생하기도 전에 장비의 고장을 예측해 예방 조치를 취할 수 있습니다.

지능형으로 실시간 작동 자동화

궁극적으로 IoT와 이벤트 중심 아키텍처를 통해 기업은 유입되는 데이터에 대해 기계 학습과 예측 분석을 적용하고 인간의 개입이 필요하지 않은 차선의 작동을 트리거함으로써 비즈니스 프로세스와 실시간 연결된 기기의 작동을 지능적으로 자동화할 수 있습니다.



차이점 비교: IoT vs 기존의 시스템 데이터 및 아키텍처
IoT 데이터 및 아키텍처
기존 시스템의 데이터 및 아키텍처
분산된 IoT 데이터. 제시된 모든 IoT 시나리오에서 데이터는 (가끔씩 수천대의) 기기들 간에 분산되어 있으며, 종종 지리적으로 분산되어 있습니다. 연산 및 프로세싱 파워는 네트워크 간선에서 진행되어야 합니다. 중앙 집중식으로 생성 및 저장되는 애플리케이션 데이터. 각 애플리케이션과 시스템은 고유한 데이터를 생성하고 저장합니다. 흩어진 애플리케이션의 데이터는 수집되어 분석을 위해 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스와 같은 중앙 저장소로 물리적 이동을 거칩니다.
기하급수적으로 증가하는 IoT 데이터량.IoT 시나리오의 데이터량은 작게 시작하지만 기기들이 24시간 쉬지않고 데이터를 생성하기 시작하면 IoT 데이터량이 엄청난 규모가 되는 것은 순식간입니다. 그렇게 되면 IoT 데이터량의 규모를 조정하는 데이터 관리와 분석 스택이 필요합니다. 선형으로 성장하는 기존의 애플리케이션 데이터. 기존의 엔터프라이즈 애플리케이션과 연관된 데이터는 대부분 수동으로 생성됩니다. 즉 기존의 애플리케이션 데이터의 양은 성장하고 있음에도 불구하고 기계 생성 데이터의 속도에 비하면 거의 성장하지 않는 것이나 마찬가지입니다. 기존의 스토리지 분석 기술이면 충분합니다.
IoT 데이터 관련 실시간 및 예측 분석 필수. 고객에게 맞춤 정의된 서비스를 제공하고 장비 운영 효율을 최대화하려면 IoT 데이터를 생성되는 순간부터 분석해 해당 동작에 트리거할 수 있어야 합니다. 팀의 자동 관리를 방해하는 백미러 분석 및 보고. 기존의 애플리케이션과 시스템은 주로 모놀리식이라 구성 요소가 거미줄처럼 들어앉아 있어서 데이터를 수집은 하지만 실시간으로 주제를 검색하고 문제를 해결하지는 못합니다. 데이터가 생성되면 분석이 진행되고 이벤트와 운영에 대한 대규모 복기를 제공합니다.
IoT에는 이벤트 중심 아키텍처가 필요. 이벤트 중심 아키텍처는 마이크로서비스를 이용하고 변경이 발생하고 해당 동작이 트리거되는 경우 애플리케이션 상호 간의 변경 통지를 허용합니다. 수동적인 기존 아키텍처. 기존의 애플리케이션 아키텍처는 모놀리식이며 실시간 이벤트 통지 기능을 지원하지 않습니다.
변화하는 IoT 사용. 모든 IoT 시나리오의 유일한 항수는 변화입니다. 데이터 과학자와 애플리케이션 개발자는 항상 새롭고 혁신적인 IoT 사용 경험을 찾습니다. 다시 말해 그들은 지속적으로 기존의 애플리케이션을 조정하고 Agile 방법론을 사용해 새로운 애플리케이션을 구축해야 합니다. A상당히 정적인 애플리케이션 사용. 기존의 엔터프라이즈 애플리케이션은 기존의 요구 사항들을 충족시키기 위해 폭포수 접근 방식으로 개발되었습니다. 애플리케이션은 거의 업데이트되지 않거나 변경된 비즈니스 요구를 충족시키기 위해서 변경됩니다. 새로운 애플리케이션은 몇달, 더러는 몇년이 걸려야 개발과 배포를 거쳐 프로덕션으로 넘어갑니다.


사물 인터넷 (IoT)을 고려 시 염두에 두십시오.

IoT가 기업의 신규 비즈니스 모델과 수익 기회 개발 잠재성을 제공하는 것은 맞지만 그렇다고 모든 기업이 IoT 이용과 연관된 기회에 대비하고 있지는 않습니다. IoT 데이터와 운영화 인사이트를 생성, 소비, 프로세스, 분석하는 것은 신기술과 관련 인프라스트럭처에 대한 투자뿐만 아니라 비즈니스 모델에 대한 재고도 필요합니다.


여러분은 센서 기술에 우선 투자할 준비가 되어 있습니까?

사전 IoT로 개발된 기존의 기기와 장비는 데이터 생성 센서를 갖춰야 합니다. 사물에 센서를 장착시키는데 필요한 비용과 노력은 상당합니다.

여러분의 인프라스트럭처는 폭발적인 분량의 데이터를 처리할 수 있습니까?

IoT 기기는 데이터를 생성합니다. 엄청난 양입니다. 스토리지 및 프로세싱에서 분석과 데이터 과학까지, 이처럼 방대한 데이터를 이용하려면 굉장히 확장성있고 탄력적인 인프라스트럭처가 필요하고, 새로운 데이터 기술에 투자해야 합니다.

이벤트 중심 아키텍처를 지원할 수 있습니까?

여러분의 인프라스트럭처는 확장 가능하고 탄력적이어야할 뿐만 아니라 이벤트 중심이라 실시간 IoT 데이터 분석을 기반으로 자동화된 동작들을 수행해야 합니다. IoT 관련 인사이트는 훌륭하지만 가치를 창출할 이벤트 발생시 여러분의 인프라스트럭처는 이러한 인사이트에 대해 적절한 동작을 지원할 수 있어야 합니다.

IoT 보안 전략이란 무엇입니까?

IoT에 착수하기 전에 기업은 데이터 보안 구현에 대해 고려하고 준비해야 합니다. IoT 데이터는 당연히 인터넷에 연결되어 있으며, 해커에 쉽게 노출되고 업종에 따라 규제를 받기도 합니다. IoT 데이터 보안 방법에 대해 무지하다면 일단 중단하고 계획을 세우십시오.

새로운 비즈니스 모델을 실험할 준비가 되어 있습니까?

IoT는 기존의 사용 경험을 향상시켜주기도 하지만 가장 가치있는 부분이라면 잠재성있는 새로운 비즈니스 모델을 실현시킨다는 점입니다. 기업은 (더러 실패하더라도) 새로운 비즈니스를 실험하고 이 과정을 계속 반복해야 합니다.




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