사물 인터넷의 궁극적인 문제 해결

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사물 인터넷 데이터를 보고 해석하고 이해하는 데 방해가 되는 4가지 요소를 극복할 수 있는 방법에 대해 알아보십시오.

사물 인터넷은 오늘날의 세계를 바꾸게 될 것입니다. Gartner, Inc.는 인터넷에 연결된 기기가 2020년까지 약 260억 개로 증가할 것으로 추정하고 있습니다. 웨어러블에서부터 홈 자동화와 제조 최적화에 이르기까지 가능성은 무궁무진하지만 이에 따라 해결해야 할 과제도 많습니다.

사물 인터넷을 대중적으로 활용할 수 있도록 하는 것은 기기 연결 문제라기 보다는 데이터 관련 과제입니다. 먼저 기기에서 데이터를 추출한 다음 이 데이터의 의미가 무엇인지 파악해야 합니다. 지금까지 시장은 스마트 기기를 온라인에 연결하는 작업에 집중해 왔습니다. 이러한 기기와 컴퓨터에서 수집되는 모든 데이터를 활용하기 위한 혁신은 거의 없었습니다. 그 결과 많은 사물 인터넷 솔루션은 궁극적인 문제에 직면합니다. 즉, 이러한 솔루션은 데이터를 수집하긴 하지만 사람들이 이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 지원하지는 못합니다.

데이터를 활용할 수 없으면 아무런 소용이 없습니다. 활용할 수 없다면 데이터를 수집하는 것도 의미가 없습니다. 스마트 가전 제품, 웨어러블 또는 GE의 Predix 플랫폼과 같은 산업 규모의 솔루션 등에서 수집된 이러한 사물 인터넷 데이터를 보고 해석하고 이해하려면 어떻게 해야 할까요? 다음과 같이 4가지 방해 요소를 해결해야 합니다.

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Tableau는 매우 유려하고 사용하기 쉽습니다. 또한 거의 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.

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Tableau를 사용하면 데이터를 실천 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다. 제한 없이 시각적 분석을 반복적으로 수행하고, 몇 번의 클릭만으로 대시보드 구축 및 애드혹 분석이 가능합니다. 또한 모든 사람과 작업 내용을 공유하고 비즈니스를 개선할 수 있습니다. 글로벌 기업부터 신생 기업 및 소규모 비즈니스에 이르기까지 전 세계 모든 사람들이 Tableau를 사용하여 데이터를 보고 이해할 수 있습니다.



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