모든 사물: 기기로 연결된 세상에서의 데이터 시각화

사물 인터넷(IoT)은 강력한 환경입니다. 계보기에서 지진계에 이르는 모든 기기 또는 '사물'은 우리를 둘러싼 주변 세상에 대해 전례 없이 많은 양의 데이터를 생산하고 있습니다. 이 정보를 일반 사람들이 활용할 수 있도록 공개하면 삶의 모든 측면을 데이터 기반으로 바꿀 수 있습니다. '사물'은 새로운 개념이 아닙니다. 실제로 인간은 수백 년 동안 과학적인 데이터를 수집하기 위해 센서를 사용해 왔습니다. 이전에 비해 달라진 점은 모든 기기가 서로 연결되어 있고 더욱 세부적인 데이터 집합을 생산하며 기기 및 생산하는 데이터에 대한 액세스가 확대되고 있다는 점입니다. 하지만 모든 데이터를 수집한 후 어떻게 활용해야 할까요?

사물 인터넷은 강력한 환경입니다. 계보기에서 지진계에 이르는 모든 기기 또는 '사물'은 우리를 둘러싼 주변 세상에 대해 전례 없이 방대한 양의 데이터를 생산하고 있습니다. 이 정보를 일반 사람들이 활용할 수 있도록 공개하면 삶의 모든 측면을 데이터 기반으로 바꿀 수 있습니다.

'사물'은 새로운 개념이 아닙니다. 실제로 인간은 수백 년 동안 과학적인 데이터를 수집하기 위해 센서를 사용해 왔습니다. 이전에 비해 달라진 점은 모든 기기가 서로 연결되어 있고 더욱 세부적인 데이터 집합을 생산하고 있으며 데이터에 대한 액세스가 모든 사람을 대상으로 확대되고 있다는 점입니다.

하지만 모든 데이터를 수집한 후 어떻게 활용해야 할까요?

이러한 데이터를 실제로 활용하려면 먼저 이해할 수 있게 변환해야 합니다. 데이터 블로거인 KK Molugu가 작성한 다음 비주얼라이제이션을 살펴보십시오. 이 비주얼라이제이션은 지난 2월에 75만9천 개의 위치 기반 데이터 행을 공개한 시카고의 Divvy Bikes에서 주관한 Divvy Data Challenge라는 비주얼라이제이션 대회에서 선외 가작으로 뽑혔습니다.

KK Molugu의 Divvy Data Challenge 비주얼라이제이션

이 비주얼라이제이션을 보면 Divvy 회원이 아닌 사람이 주말에 자전거를 더 많이 탄다는 것을 명백하게 알 수 있습니다. Divvy의 핵심 사용자층은 일상적인 업무를 위해 단기로 자전거를 대여하는 사용자이며 일반 이용자는 하루나 이틀 동안만 자전거를 대여합니다.

이러한 트렌드를 대규모의 데이터 집합에서 바로 발견하기는 힘듭니다. 웨어러블 기기를 생각해 보십시오. 이러한 '사물'은 사람들에게 자신의 몸에 대한 세부적인 정보를 제공하고 있지만 이러한 데이터를 스토리로 만들지 않으면 아무런 의미가 없습니다. Martijn Verstrepen이 작성한 이 비주얼라이제이션에서 그 방법을 살펴 볼 수 있습니다. Martijn은 자전거를 타는 동안 자신의 위치, 심박 수 및 각 순간의 동영상 클립을 기록하고 이 모든 정보를 통합해 시각적인 스토리로 만들었습니다.

대량의 데이터를 액세스하고 이해할 수 있게 되면 시민 생활 및 개인 건강 측면에 유용하게 활용할 수 있습니다. 하지만 이러한 통찰력이 비즈니스에는 어떻게 적용될까요? 한 번 살펴보겠습니다.

사물 인터넷은 데이터 액세스의 판도를 바꾸고 있습니다. 사람들이 실제로 데이터를 시각화하고 이와 상호 작용을 하고 조직의 기타 데이터 자산과 통합한다면 완전히 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 항공기에 장착된 제트 엔진부터 심장에 넣는 심장박동기에 이르기까지 기기 간의 상호 연결이 확대됨에 따라 완전히 다른 방법으로 세상을 볼 수 있게 되었습니다. 따라서 이러한 기술을 통해 데이터 기반일 뿐만 아니라 철저히 인간 중심인 혁신을 추진할 수 있습니다.

축소판 사진 출처: Martijn Verstrepen, Verstrepen Analytics, 데이터로 대화하기.