ホワイトペーパー

IoT のラストマイル問題を解決する

作成
Vaidy Krishnan, Tableau Software

モノのインターネット (IoT) が、私たちの知っていた世界を変えようとしています。ガートナー社によれば、2020 年までにネットワークに接続されるデバイスの数は 260 億近くになります。ウェアラブルデバイスからホームオートメーション、生産最適化まで、可能性は広大ですが、課題も山積みです。

大衆にとって IoT を役立つものにするには、デバイスの接続性の問題よりも、データに関する課題の方が重要です。まずデバイスからデータを抽出し、それから、それがいったい何を意味しているのかを解き明かす必要があります。これまで市場では、スマート機器をオンラインにすることに注目が集まっていました。しかし、こうした機器や機械で収集したデータを無駄なく利用する方法については、ほとんどイノベーションが進んでいません。その結果、多くの IoT ソリューションでラストマイルの問題が生じています。言い換えると、その多くの IoT ソリューションではデータを収集するだけで、掘り起こしたデータを人々が見て理解できるようにはなっていないということです。

利用できないデータが何の役に立つでしょうか。使えないのなら、手間をかけてデータを収集する意味はありません。では、スマート家電やウェアラブルデバイス、あるいは GE の Predix プラットフォームのような産業規模のソリューションから抽出した IoT データを読み取り、解釈して理解するには、どうしたらよいでしょうか。行く手を阻む 4 つのハードルを乗り越える必要があります。

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著者について

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Vaidy Krishnan

Tableau Software

Vaidy Krishnan is Product Marketing Manager for Tableau Asia Pacific, based out of Singapore. In his role, Vaidy creates compelling content to help people consider new ways of seeing and understanding their data, through various marketing channels. Most recently, Vaidy was Analytics Manager at GE’s Oil & Gas business in Boston, where he was responsible for the oversight and application of commercial analytics projects. Prior to GE, he was a management consultant, helping drive performance improvement at some of the world’s largest healthcare companies.