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CIO들은 IoT 데이터를 어떻게 다룰 지 전략을 개발해야 한다. 눈 앞에 임박한 데이터 급증과 관련해 CIO들이 고려할 사항은 다음과 같다.
• 처음 유입되는 데이터를 저장하는 방법. 다양한 IoT 기기에서 정형/비정형 데이터를 받게 될 것이다. 어떤 방법으로 데이터를 저장해야 할까? 원래 형식대로 디스크에 쓴 후, 나중에 분석해야 할까? 하둡 온라인 인스턴스를 구축해 데이터를 처리해야 할까? 데이터 이용 주기(시간, 일, 주 또는 기타)와 관련해 어떤 결정을 내려야 할까?
• 수신한 데이터를 범주화 및 분류하는 방법. 기기가 매시간 보내오는 모든 데이터가 중요한 것은 아니다. 그러나 지금 당장은 필요 없지만, 향후 통찰력 발굴에 중요한 역할을 할 데이터가 있을 수 있다. 어떤 방법으로 이를 분류할 시스템을 개발해야 할까? 지금 당장 필요한 것으로 분류된 데이터를 온라인 또는 온디맨드로 보관해야 할까? 그리고 나중에 로우 데이터를 아카이브 처리해야 할까? 데이터 활용 계획에 부합하도록 만들기 위해, 얼마나 자주 결과와 분류 결과를 평가해야 할까?
• 데이터 유지 기간. 예를 들어, 10년 동안 매주 특정 요일의 특정 시간에 인터넷 연결 기기나 센서 현황을 점검해야 할까? 또 기록 유지 및 보관과 관련된 결정을 내려야 한다. CIO가 원하지 않더라도, 변호사가 그렇게 만들 것이다. 그러나 얼마나 오래 기록을 유지할지, 어떤 형식으로 유지할지 결정해야 한다. 연말에 데이터를 요약해야 할까? '롤업'을 해야 할까? 비용을 부담하더라도 번거로움을 덜기 위해 일부 데이터를 클라우드에 저장해야 할까?
• 데이터를 안전하게 폐기하는 방법. IPv6 시대가 열리면 지구상의 모든 물체에 100자리의 IPv6 번호를 부여할 수 있다. 즉, 미래에는 '가짜' 주소가 필요 없다. 모든 기기를 식별할 수 있게 될 전망이다. 추적할 수 있는 정보가 들어있는 데이터를 폐기할 때 해결해야 할 '보안'과 '프라이버시(개인 정보 보호)' 문제가 있다는 의미다. 그리고 이에 대한 계획을 세워야 한다.