인터넷의 중요성과 예측 능력

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너의 그것들을 위해, 것의 인터넷 (IoT)은 저희의 주위에 전부이다. 당신은 아마 그것을 사용하고 그것을 실현하지 않습니다. 꽤 오랜 시간이 걸렸지 만 지난 2 년 동안 정말 살 수없는 무언가가되었습니다.


정의하자.


인터넷! 거의 모든 사람이 정기적으로 사용합니다. 80 억 가지가 넘는 다양한 장치의 연결과 그 장치에서 나오는 정보에 관한 것입니다. 그러나 이러한 장치는 인터넷의 중요한 부분 인 인터넷에 연결할 필요가 없습니다. 인터넷을 필요로하는 장치를 사용하지만 반드시 인터넷을 사용해야하는 것은 아닙니다.


장치도 크게 다릅니다. 그것은 귀하의 조명을 켜는 간단한 장치 또는 도시 전체를 관리하는 것과 같은 복잡한 것일 수 있습니다. 디지털 인텔리전스를 한 차원 높여줍니다. 인간의 측면은 많이 필요하거나 전혀 필요하지 않습니다. 왜냐하면 기술은 사람이 많이하지 않아도 대화처럼 서로 의사 소통하기 때문입니다.


다음은 사용 방법에 대한 몇 가지 예입니다.


스마트 폰은 일상 생활의 모든 것을 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 조명, 난방 장치, 커피 메이커 등 집안의 모든 것들을 통제 할 수 있습니다. 집에있는 장치는 IoT의 일부이지만 스마트 폰은 아닙니다.

 

스스로 운전하는 자동차는 IoT에 완전히 의존하고 있기 때문에 스스로 운전할 수 있습니다.


여러 도시에서 수천 개의 장치를 설치하여 도시가 사람들의 요구와 필요 사항을 이해하고 기타 측면을 이해하도록 돕습니다.


엔진에 배치 된 여러 개의 작은 장치에서 데이터를 수집하는 비행기.

 

비즈니스를위한 인터넷

 

IoT가 비즈니스를 개선하는 데 도움을 줄 수있는 다양한 방법이 있습니다. 제품 추적, 고객 및 내부 시스템에 대한 세부 사항 파악을 통해 비즈니스가하는 모든 것을 이해하고 개선 할 수 있습니다.


이러한 장치가 제공 할 수있는 데이터는 매우 중요합니다. 데이터 과학에 대해 들어 본 적이 있다면 IoT는 데이터를 수집 할 때와 비슷한 개념입니다. 비즈니스 세계에서 많은 움직임이 있기 때문에 모든 것을 추적하고 작동하지 않는 것을 추적하는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 자신의 경험을 향상시키기 위해 고객 데이터를 수집하고 조명과 AC를 자동으로 만드는 것과 같은 간단한 작업도 효과를 낼 수 있습니다. 아마 IoT에 일어날 가장 큰 일은 예측 능력입니다.


예측 능력


날씨는 IoT가 어떻게 예측할 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다. 더 정확한 패턴을 파악하기 위해 풍속, 태양 수준 등과 같은 다양한 측면을 사용합니다. 예, 날씨가 사람들에게 이미 그렇게 생각한다고 생각할 수도 있습니다. 그것이 사실이지만 몇 번이나 일어나는 일은 우리가 들었던 것이 아닙니다. IoT는 기상 예측을보다 정확하게하기 위해 정보의이 격차를 크게 개선 할 수 있습니다.


당신은 또한 생각하고 있을지도 모른다, 이것이 나의 사업에 어떻게 도움이되는지. 날씨가 사람들의 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 당신은 놀라실 것입니다. 상점에서 사람들이 사는 것에 영향을 줄 수 있습니다. 또는 상점에 머물면서 온라인에 머물러있는 경우에도 상점에 간다. 고객 서비스가받는 전화 통화량은 날씨에 따라 달라질 수 있습니다. 고객 또는 고객이 수행하기 전에 무엇을 할 것인지를 상상해보십시오.


자동차 제조사조차도 차량에 이러한 장치를 사용하여 차량과 관련된 문제를 예측할 수 있습니다. 자동차 산업은 운전자 안전을 향상시키고 사고를 줄이며 가능한 문제를 파악하는 데 IoT가 활용되는 가장 큰 영역 중 하나 일 것입니다.


예를 들어, 소매점은 가게 안의 신호를 사용하여 각 고객이 지나가고 걷는 것에 대해 그들이 머물고있는 곳을 추적 할 수 있습니다. 이 정보는 고객이 구매할 가능성이 높은 정보를 판별하는 데 도움이됩니다. 누군가 먹는 것,보고 싶은 것, 운전하는 곳 등 모든 것이 추적 될 수 있고 기업은 자신이해야 할 일을 알려주는 예측 분석을 사용할 수 있습니다.


가능성이 IoT를 위해 얼마나 끝이 났는지는 미친 짓이다. 어떤 비즈니스를하든간에 비즈니스의 다양한 부분에 대한 중요하고 구체적인 데이터를 수집하는 놀라운 방법이 있습니다. 이러한 데이터가 있으면 분석을 통해 예측할 수 있습니다.

Last update: May 16, 2018

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