データ収集の課題

企業が直面する最初の課題は、必要なデータの収集です。データソースは多様化しており、その中には物理的なデータや人体データのように収集が困難なものも含まれています。これにより、従来のデータ収集手法では対応しきれないケースが増えています。具体的な課題として、次のような点が挙げられます。

• データの多様化：IT資産だけでなく、工場設備や人体のような物理的なデータが増加し、収集方法が複雑化。
• ネットワーク接続の制約：インターネットに接続されていないデータソースからは収集が困難。

データ分析の課題

データの量が増えることは一見良いことのように思えますが、実際には多くの問題を引き起こします。以下の点が主な課題です。

• 処理負荷：大量のデータを処理するために分析基盤にかかる負荷が増加し、パフォーマンスが低下。
• データの質：ノイズデータや質の悪いデータが混在することで、分析結果の精度が低下。

これらの課題をクリアするためには、データの収集と分析方法を見直す必要があります。

AI活用において考えると、質の悪い情報やノイズを含んだ状態で学習することで回答結果の品質が下がり、また大量のデータ処理に時間がかかり、リアルタイム性が損なわれる可能性が高くなります。

エッジでのデータ収集

従来、データは主に中央の分析基盤で収集されていました。

しかし、エッジにデータ収集機能を持たせることで、収集が非常に困難だったデータを効率的に集めることが可能になります。具体的なソリューションの例としては、以下のものがあります。

• IoTゲートウェイ：センサーやカメラからデータを収集し、インターネット経由で分析基盤に送信。
• ウェアラブルデバイス：スマートウォッチなどを用いて身体データを取得。

例えば、マクニカではSplunk Edge Hubというソリューションを用いて、データ収集の課題を解決しています。このソリューションは手のひらサイズで設置が容易な上、複数のプロトコル、特に収集が困難とされているOTプロトコルにも対応しています。

エッジでのデータ分析

エッジでデータ分析を行うことも非常に重要です。データを中央の分析基盤に送信する前に、エッジで不要なデータを排除し、ラベリングするなどの前処理を行うことで、分析精度の向上と処理負荷の軽減が期待できます。

例えば、Criblというソリューションは、データソースから集めたデータをエッジで前処理し、分析基盤に高品質なデータを提供することで、分析プロセスを最適化しています。