요약

Enefarm 및 Ecojoze와 같은 IoT 데이터에서 추가 값을 만들기 위해 빠르게 분석하고 활용할 수있는 "IoT 데이터 분석 인프라"를 구축했습니다

목적

최근 몇 년간 오사카 가스는 가스 장비를 점점 채택하고 있습니다 Enefarm의 경우 몇 분마다 데이터를 수집하고 100,000 개가 넘는 단위를 판매하므로 테라 바이트 또는 더 많은 데이터를 소유하고 있습니다
이 유형의 IoT 데이터는 1) 다량의 데이터, 2) 저밀도의 데이터를 가지고 있기 때문에 제한되어 있으며, 집계를 사용해야하므로 일부 직원에게는 제한이 있어야한다는 점은 어려웠습니다
따라서 우리는 더 많은 직원이 이러한 특성으로 IoT 데이터를 사용할 수있는 환경을 조성하는 것을 목표로합니다

빌드 방법

ETL 처리를 수행하면서 클라우드의 데이터웨어 하우스의 다양한 장치의 IoT 데이터를 중앙에서 관리합니다 BI/관리 도구는 또한 데이터보기 권한을 적절하게 관리하여 사용자의 제휴 및 사용자의 사용에 따라 데이터/정보를 제공 할 수 있습니다 데이터 과학자의 경우 클라우드에서 머신 러닝을 신속하게 수행 할 수있는 환경을 제공하여 고급 데이터 분석을 수행 할 수 있습니다

효과

IoT 데이터 분석 인프라를 구축하고 회사 내에서보다 사용자 친화적 인 데이터 활용 시스템을 작성함으로써 IoT 데이터는 이전에 제한된 수의 직원 만 사용할 수 있지만 모든 직원이 IoT 데이터 컴파일 및 분석 결과를 빠르게 공유 할 수 있도록하여 비즈니스 효율성을 향상시키는 것을 목표로합니다
또한 데이터 과학자들은 기계 학습 및 IoT 데이터를 사용하여 기타 수단을 사용하기 전에 찾을 수 없었던 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로합니다