起床後、冷蔵庫を開けると。もうすぐ牛乳がなくなります。私はスマートフォンの「冷蔵庫アプリ」を選択し、注文を確認。センサー内蔵のランニングシューズを装着。センサーは私の朝のランニングのデータを収集し、中央のサーバーに送信します。実際、私が所有するすべてのデバイスはネットワーク機能と統合されており、相互に通信することができます。
今後の展開
このようなシナリオは信じがたいものですが、「モノのインターネット」の発展により、いずれ現実のものとなるでしょう。モノのインターネット」のコンセプトは、1999年にケヴィン・アシュトンによって発表されました。アシュトンは、コンピュータがいずれ人間の手を借りずに自らデータを生成・収集できるようになり、それがIoTの誕生につながると考えていました。IoTとは、簡単に言えば、モノが互いに通信し、オンラインで相互作用すること。想像もつかないような技術の進歩ですが、実現しつつあるのです。
モノのインターネット（IoT）はまだ始まったばかりで、多くの人がその将来を見据えています。ガートナーのリサーチャーによると、「2009年には世界中で9億個のセンサーと16億個のパーソナル・デバイスがあり、これは接続された2億5,000万個のアイテムに相当します。2020年には、その数は300億アイテムに増加するでしょう"。この予測は、テクノロジーが "自分で考える "ようになる可能性を反映しています。しかし、これは現実になるのでしょうか？もしそうだとしたら、課題は何でしょうか？
頭脳は1つより2つの方がいい
モノのインターネット（IoT）は画期的な技術進歩をもたらしましたが、ビッグデータの管理問題も顕著になっています。データは猛烈なスピードで作られており、スマート・デバイスがネットワーク上で相互に通信できるよう、リアルタイムでルーティング、キャプチャ、分析する必要があります。
モノのインターネットは新しい時代を迎えました。この時代、ビッグデータ分析はビジネスの重要な要素となっています。データ主導のビジネスでは、適切なデータセットの分析とリアルタイムでのデータ吸収に注力しなければなりません。マイクロソフトのグローバル・エンタープライズ・ビジネス担当バイス・プレジデントのスーザン・ハウザーは、次のようにまとめています。
解決策の発見
では、どのようなビッグデータ・ソリューションがモノのインターネットの成長を促進するのでしょうか？過去に比べ、超高速のリクエストに対応できるビッグデータ分析プラットフォームの利用が増えています。また、データサイエンティストに対する需要も高まっており、米国では2015年までにこの分野で39,000人の新規雇用が創出される予定です。また、データをモニターしてデータセンターに送信し、さらに分析するワイヤレス・センサー・ネットワークも利用されています。
データを支える頭脳
モノのインターネットに騙されないでください。この技術的パズルを解くには、データサイエンティスト、データセンター、高度なビッグデータプラットフォームのジグソーパズルを完成させる必要があります。しかし、「テクノロジーは思考の助けになる」という考え方は変わりません。ビッグデータとIoTが今後も進化を続けるのであれば、結論を出すのはそのときが適切でしょう。
