빅데이터 기반의 IoT 생태계
IoT생태계 발전으로 빅데이터, 실시간으로 활용될 것

최근 화두가 되고 있는 IoT(Internet of Thing)와 빅데이터를 연계하여 바람직한 IoT생태계 미래의 방향을 살펴보자. 빅데이터 생태계를 보는 관점이 최근에 어떻게 변화하였는지 알아보고, IoT생태계가 만들어지는 데 있어서 기반이 되는 요소들을 파악한 후, 빅데이터 기반의 IoT생태계 방향성을 제시해본다.
 
송민정  교수(성균관대학교 휴먼ICT융합학과)



빅데이터 생태계를 보는 관점의 변화

위키백과에 의하면, 생태계(Ecosystem)란 상호작용하는 유기체들이 서로 영향을 주고받는 주변의 무생물 환경을 묶어서 부르는 말이다.
산업생태계(Industry Ecosystem)는 특정 산업군의 제품 또는 서비스를 생산하는 주요기업들뿐만 아니라 소재 및 부품을 공급하는 공급자와 완제품을 제공받는 수요자, 경쟁자 및 보완재를 생산하는 업체들까지 산업 환경 내 모든 이해관계자들이 생태계의 유기체들처럼 긴밀하게 연결되어 있어 서로 상호작용하는 시스템 또는 경제공동체로 정의되고 있다. 최근 유행하는 생태계는 산업생태계를 말한다.
프란스만(Fransman 2007)은 정보통신기술(ICT) 생태계를 구성하는 요인 중 하나로 플랫폼을 묘사하고 있다. 하지만 플랫폼을 디바이스나 네크워크 서비스 제공자와 같은 구성요소로 관찰하며, 이를 중심으로 한 생태계로 관찰하고 있지는 않다.
한편, 일부 학자들은 산업생태계 내의 플랫폼 역할을 다른 학자들보다 더욱 강조하여 플랫폼 중심의 생태계, 플랫폼 생태계라는 용어를 만들기도 한다. 예를 들면, 티와나(Tiwana, A. et al., 2010) 등은 소프트웨어 기반의 플랫폼을 중점적으로 다루고 있다. 이들은 아키텍처와 거버넌스, 공진화 개념을 함께 논의하지만, 소프트웨어 플랫폼 중심의 생태계로 산업생태계를 보고 있다.
산업생태계와 유사한 또 다른 용어는 기업생태계(Enterprise Ecosystem)와 비즈니스생태계(Business Ecosystem)이다. 이안시티와 레비엔(Iansiti and Levien, 2004)에 의하면, 기업생태계는 가치 창출 및 유통에 영향을 주고받는 공급업자, 유통업자, 외주 기업, 관련 제품과 서비스 제조업자, 기술 공급업체, 기타 조직 간 느슨한 네트워크이다.
기업생태계에서는 생태계 건강을 위해 플랫폼을 창조하고 활성화하는 것이 중요하다. 플랫폼은 공통자산(Common Assets)으로 서비스, 도구, 기술 형태로 나타나며, 다른 개체들이 성과를 높이기 위해 공동으로 활용할 수 있는 것이다.






예를 들어 MS는 툴과 기술을 소프트웨어(SW) 업체들에게 제공함으로써 윈도우 OS를 널리 보급하는 데 적합한 프로그램 개발을 촉진할 수 있었고, 이는 결국 윈도우 응용프로그램의 안정적인 공급을 가져왔다.
이안시티와 레비엔(Iansiti and Levien, 2004)이 말하는 비즈니스생태계의 범위는 기존의 가치사슬과 대조된다. 즉, 기존의 생태계 개념 도입 이전의 가치사슬에서는 직접적으로 제품이나 서비스를 생산하여 유통하는 것이 일반적이다.
반면, 기업생태계에서는 비즈니스와 관련된 외주 기업, 자금 공급 기관, 기술 제공 기업, 보완 제품 제조업체 등이 포함되고, 경쟁자, 고객 등도 제품이나 공정 개발에 피드백을 제공하기 때문에 생태계의 일원으로 포함된다. 또 규제기관(정부기관)이나 언론 등도 사업에 영향을 주기 때문에 아울러 포함한다. 이렇게 보면, 비즈니스생태계는 산업생태계의 비즈니스 및 정책적 환경이라 할 수 있겠다.
지금까지는 생태계, 산업생태계, 플랫폼생태계, 기업생태계, 그리고 비즈니스생태계에 대한 개념들을 살펴보았다. 생태계로 통일하여 빅데이터생태계를 정의하면, 빅데이터 관련 산업군의 제품 또는 서비스를 생산하는 주요 기업들뿐만 아니라 소재 및 부품을 공급하는 공급자와 완제품을 제공받는 수요자, 경쟁자 및 보완재를 생산하는 업체들까지 산업 환경 내 모든 이해관계자들이 생태계의 유기체들처럼 긴밀하게 연결되어 있어 서로 상호작용하는 시스템 또는 경제공동체이다. 
이안시티와 레비엔에 의하면, 생태계는 특정 제품 및 서비스를 생산하는 주요 기업들 외에 공급자와 수요자, 경쟁자 및 보완재 생산 업체를 포함하는 확장된 네트워크, 그리고 제도 기관 및 관련 산업의 기타 모든 이해관계자들을 포함한다.
따라서 생태계는 상호작용하는 조직과 기업을 토대로 한 경제 공동체 구조이며, 주요 주체는 공급자, 주요 생산자, 경쟁자, 투자자, 수요자로 구성된다. 그리고 관련 투자자, 정부기관·규제기관, 협회·표준단체 등을 포함하여 기회환경을 함께 구성한다. 이를 기반으로 빅데이터생태계 구조의 구성은 그림 1과 같다.
협의로 보는 빅데이터생태계에는 서비스 제공자 중심으로 데이터 제공자와 사용자 간 양면시장이 구성된다. 그리고 서비스 제공자가 디지털 데이터 수집이 필요할 경우, 데이터 보유 기업들이 보완재로 존재하여 수집, 분석한다.
서비스 제공자들도 직접 빅데이터를 수립하고 저장 및 처리, 분석하기 위해서는 다양한 솔루션들이 필요하다. 이를 위해 다양한 솔루션들을 직접 개발하거나 확보하고 있는 실정인데, 확보를 필요로 할 경우 솔루션 기업에 외주를 줄 수도 있다.
빅데이터 분석을 통해 만들어진 결과물의 사용자는 일반인, 정부 및 기업 그리고 다양한 산업 분야의 전문가 등이다. 솔루션 기업의 예로는 소셜데이터 기반 응용 비즈니스사업자가 있다. 소셜 분석은 소셜 필터링(Filtering), 소셜 네트워크 분석, 감성분석(Sentiment Analysis), 소셜 미디어 분석 기술 등의 분석 도구들을 포함하는 상위 개념이다.



이러한 빅데이터생태계 내 실제 비즈니스 환경은 어떠한가? 생태계 내 기업들의 역할 구분을 위해 2012년 두 개의 빅데이터 비즈니스 환경을 빅데이터 2.0과 3.0으로 구분했다(그림 2, 그림 3). 여기서는 애플리케이션을 구분하고 있지 않기 때문에 그 이전의 비즈니스 환경 그림들은 생략했다. 
빅데이터생태계 2.0은 인프라 영역과 분석영역, 앱 영역으로 나뉜다. 이외에 수직적으로 운영하는 그룹은 크로스 인프라 및 분석 영역으로 나타나며, 오픈소스 프로젝트가 전 가치사슬에 걸쳐있음을 보게 된다. 이 틀은 불과 6개월도 안되어 3.0으로 바뀌게 되는데, 애플리케이션 영역에 속했던 데이터소스 영역이 전 가치사슬에 모두 걸치는 것으로 바뀌었다.
이 두 개의 빅데이터 비즈니스 환경 구조 변화가 시사하는 바는 앱 비즈니스 영역이 커지고 있으며, 데이터 소스 영역은 오픈소스와 마찬가지로 모든 비즈니스에 다 필요한 비즈니스 영역이 되고 있다는 점이다. 앞에서 협의의 빅데이터생태계 구조에서 플랫폼 영역인 서비스 공급자, 이용자인 빅데이터 사용자, 그리고 공급자 영역인 솔루션 및 데이터 공급자로 구성하여 도식화하였다.
그런데 실제 비즈니스가 영위되는 생태계에서는 데이터 수집, 생성, 분석, 가공, 활용 차원의 기술 공급사슬 개념은 더 이상 중요하지 않으며, 마치 스마트폰 생태계에서 경험했듯이 플랫폼과 애플리케이션 영역이 지속 성장하고 있음을 알게 된다. 즉, 빅데이터 기술 및 분석 서비스를 제공하고, 제공받고, 이를 연결하는 주체들 간의 다양한 상호작용으로 확대되고 있는 것이다.

 IoT생태계와 기반요소

IoT생태계가 조성되려면 어떠한 기반 요소들이 필요할까? 위키피디아 한글판에 의하면, IoT란 데이터 취득이 가능하게 사물에 센서나 인터넷을 연결한 기술로, 빅데이터를 중심으로 주목 받기 시작하였다.
특히, 2014년 초에 열린 CES2014에서 사물인터넷이 화두가 되었고, 가트너가 선정한 10대 전략 기술(2012~2014)을 통해 지속적으로 회자 되고 있다. IoT는 새로운 개념은 아니며, 1999년 MIT에서 RFID 전문가인 케빈 애쉬톤(Kevin Ashiton)이 “RFID 및 기타 센서를 일상생활 속 사물에 탑재함으로써 사물인터넷이 구축될 것”이라고 언급하면서부터 주목을 받게 된다.
시장조사 기관이 2014년을 IoT가 개화하는 원년으로 인식하고 있는 주요 근거로 4가지 기술을 언급하고 있다. 첫째는 센싱 기술이다. 단순히 온도, 습도, 열, 가스, 조도, 위치, 모션 등의 독립적인 정보를 생산하는 센서가 아니다. 프로세서가 내장되어 스스로 판단하고 정보를 처리할 수 있는, 즉 인지컴퓨팅이 가능한 스마트 센서들이 등장하고 있다.
둘째는 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술이다. 통신모듈이 다양한 기기에 탑재되고 있고, 네트워크 기술 표준이 정착 단계에 있다. 아울러 대역폭의 확대, 대용량 데이터 통신비용 하락 등으로 가격, 연결속도, 호환성, 연결복잡성 등의 문제가 해결되고 있다.
셋째는 IoT 서비스 인터페이스 기술이다. 웨어러블 등 다양한 기기가 등장하면서 사물 간 정보를 최적으로 저장, 처리 및 검색하도록 하고, 서비스 목적별로 직관적이고 편리하게 사용하도록 하기 위한 서비스 인터페이스 기술이 발전하고 있다. 마지막으로는 배터리 기술이다. 사물이 센싱, 통신 및 연산을 하기 위해 필수적인 배터리의 효율성, 작업시간, 크기, 형태, 원가 등이 크게 개선되었다.
한국에서는 관계부처 합동으로 2014년 4월 「사물인터넷기본계획」이 발표되었다. 이에 따르면, 글로벌 선도 기업들은 자사의 핵심역량을 바탕으로 IoT생태계를 주도하기 위해 지배적 플랫폼 및 표준 선점을 위해 경쟁중이다. 스마트폰, 모바일 앱을 활용하여 누구나 쉽게 서비스를 개발하여 제공하고, 사물에 접속 및 이용할 수 있는 개방형 생태계로 변화하고 있다.
또한, IoT 시장은 공공, 산업 및 주변의 생활제품 등 다양한 소규모 적용 분야가 있어 창의적인 아이디어를 가진 중소 벤처기업이 주도할 수 있는 시장으로 이해되고 있다. 이 기본계획에서 주목될 부분은 이러한 글로벌 움직임에서 나타나는 개방형 생태계가 한국에도 절실하다는 점이다. 폐쇄형과 개방형을 비교하면 표 1과 같다.
시스코(Cisco, 2013)에 따르면, 인터넷에 연결된 사물(기계, 통신장비, 단말 등)은 2013년 약 100억 개에서 2020년에 약 500억 개로 증가하여 모든 개체(사람, 프로세스, 데이터, 사물 등)가 인터넷에 연결될 것(Internet of Everything; IoE)이며, IoT 인프라의 급격한 확대를 전망했다.
또한, 시스코는 초연결사회가 되면서 사람과 사물과 데이터를 중심으로 새로운 소통환경이 만들어지고 있으며, 사람 대 사람, 사람 대 사물, 그리고 사물 대 사물 간 소통으로 구분하였다. 이는 사물통신(Machine to machine; M2M)의 기기(Device) 중심, 즉 하드웨어적 접근에서 벗어나야 함을 의미하며, 솔루션 중심, 즉 서비스 지향적 접근이 필요함을 시사한다.
무엇보다도 연결 대상이 인간에서 사물, 공간, 자연, 데이터에 이르기까지 광범위하게 확장되기 때문에, 정보 수집도 직접 입력에서 센싱 개념으로 변화하게 되고, 초고속 이동통신, 고감도 센서, 빅데이터 처리 등 핵심 기술발전과 저가격화로 IoT 시대가 개화될 수 있을 것이다.
그림 4는 IoT 기업들이 2014년 상반기 현재 활동하는 생태계를 보여주는 것이다. 생태계의 수평축으로는 플랫폼 기업들이 걸쳐 있으며, 그 밑에 영역별로 수직적 앱들이 발달하고 있는 모습이다.
수직적 앱들의 대표 영역을 보면 헬스, 피트니스 등의 사용자의 생활 패턴을 트래킹하는 ‘자기 측정(Quantified Self)’, 라이프스타일, 홈 자동화와 에너지 효율화 등의 커넥티드 홈, 그리고 각 산업에 적용되는 산업인터넷 등이 있다. 이러한 IoT생태계에는 클라우드 컴퓨팅 서비스와 빅데이터 외에도 소셜미디어 기반과 모바일 기반도 함께 연계되고 있다.
클라우드 기반은 IoT생태계 참여자가 민첩하면서 확장 가능하고 효율적인 방식으로 서비스를 제공하고 소비할 수 있도록 해준다. 즉, 데이터가 다양한 기기에서 전송되어 저장되고 클라우드에서 처리·분석된다. 또한, 클라우드는 많은 IoT 기기 데이터의 수집, 취합, 저장 및 공유가 IoT생태계 내 많은 참여자들에게 가능하도록 확장형 플랫폼도 제공할 수 있다.
이 환경에서 IoT 내 협업이 가능해진다. 예컨대, 병원에서 환자의 필요나 간병인 일정, 대기 시간, 침대 및 입원실 현황, 자산 위치, 물품 소비량 등에 대한 데이터가 최적화되어 환자 처리 인원 및 관리 수준의 향상이 가능할 뿐만 아니라, 해당 네트워크, 보험업체, 공급업체, 제조업체, 다른 병원 등에서도 데이터 공유가 가능하게 된다.
소셜미디어 기반과 IoT를 연계해보면, 그림 4의 수직축으로 형성된 ‘자기 측정(Quantified Self)’ 영역만 보아도 예컨대 달리기, 자전거 타기 등을 하는 많은 사람들이 세부 경로와 시간을 데이터로 내보내기도 하면서 동시에 SNS를 통해 공유할 수 있다.
또한 ‘커넥티드 홈(Connected Home)’ 영역에서도 인터넷에 연결되고 원격으로 조정할 수 있는 잠금 장치가 가족 구성원이나 허용된 손님에게만 집의 접근 권한을 공유할 수 있는 기능을 제공하게 한다. 이는 소셜미디어에서 기존의 정보와 사진뿐만 아니라 사물과도 상호작용하는 능력을 갖게 함을 의미한다.
소셜 미디어 부문에서 가능한 프로세스가 기업 기능에 통합되면 IoT 기기를 원격으로 감시하고 제어할 수 있는 능력이 실제 비즈니스 활동을 지원할 수도 있다. 예컨대, 병원 간병인들이 소셜 네트워크를 통해 자발적으로 의약품, 식사, 물품, 재료 등을 실시간으로 필요에 따라 제공하는 것을 결정할 수도 있다.
모바일 환경과 IoT를 연계해보면, IoT 앱들은 스마트폰을 모든 것의 원격 제어장치로 만들 수 있다. 즉, 스마트폰이 IoT 앱 접근을 가능하게 하여 정보 접근과 공유, 특정 IoT 기기의 명령과 제어, 의사결정을 돕는 지능적 분석 등을 가능하게 한다. 이미 웨어러블 기기가 확산되면서 IoT와의 연계가 시작되었다. 증강현실 앱과 연계된 스마트 글래스(Smart Glass) 등의 웨어러블 기기는 사용자가 IoT 기기 위치를 시각적으로 확인하고, 그 상태를 확인하면서 집 또는 공장의 시찰, 보수, 수리 등의 비즈니스 환경에서 매우 편리한 플랫폼으로 자리잡게 될 것이다.
스마트폰은 원격 제어 기기가 되고, 웨어러블 기기는 손을 사용하지 않는 편리함과 효율성으로 즉각적인 정보와 협업을 제공할 것이다. 이것만 보아도 IoT 환경에서는 더 이상 기존의 폐쇄적인 M2M 산업의 가치사슬이 그려지지 않는다.
가장 중요한 것은 빅데이터와 IoT 간의 연계이다. IoT는 기업이 실시간으로 수집하고 관리하며 분석해야 하는 빅데이터의 3대 특성이기도 한 데이터의 양, 다양성, 속도를 증가시킨다. 따라서 정보 분석을 활용하게 되면 비즈니스 성과가 최적화되고, 디지털 고객 경험이 향상되며, 경쟁력 강화 등의 이점이 도출될 수 있을 것이다.
전통적인 관계형 데이터베이스와 데이터 관리 기법은 여전히 구조화된 거래 데이터를 위해 필요하지만, 구조화되지 않은 데이터를 처리하기 위해 빅데이터 툴이나 기법이 필요해질 것이다. 또한, IoT로부터 유입되는 데이터의 분석을 통해 온라인 상호작용 및 선호도뿐만 아니라 IoT 기기 사용 패턴에 기초해 고객에게 초개인화된 경험을 제공할 수 있는 능력도 갖추게 될 것이다.

 
빅데이터 기반의 IoT생태계 방향

일반적으로 생각되는 IoT 스택은 RFID나 바코드, 센서, 내장(임베디드: Embedded) 소프트웨어, 무선 인터넷 연결 등의 추적 기술로 구성된다. 다양한 물리적 대상에 부착된 ‘자동 무선 노드(Transponder node)’는 온라인상의 신원 증명서 역할을 한다. 운송 수단, 건축 설비, 가스 및 전기 계량기, 전자기기, 자판기 등 어떤 유형의 제품이나 장비든 웹에 연결할 수 있게 되면서 비즈니스는 네트워크를 통해 생활 속 수많은 데이터를 수집해 다양한 비즈니스에 활용할 수 있게 되었다.
다양한 산업용 기기로부터 획득한 기기 데이터의 활용 가치에 대한 기대가 높아지면서, 빅데이터 분석을 위한 데이터 수집, 축적, 분석, 제어 등을 지원하는 백엔드의 빅데이터 분석 플랫폼이 중요하다. 우선적으로 관심 갖는 분야는 자동차·전자·철강 분야, 물류·유통 분야, 상거래 분야, 농수축산 분야, 소방방재·산업안전·환경 분야, 그리고 의료·복지·안전 분야 등이다.
다양한 산업 분야에서 기업들이 IoT 솔루션에 기대하는 핵심 중 하나는 데이터 주도의 의사결정이 가능하다는 점이다. 다시 말해 IoT의 본질은 실제 세상에서 발생하는 정밀한 데이터 스트림을 창조하는 것이다. 사용자가 스크린으로 보는 서비스는 주로 IoT 데이터 분석을 토대로 한 애플리케이션이 된다.
IoT 솔루션을 제공하는 기업에게 IoT 데이터 스트림 분석이 얼마나 중요한 지를 보여준 기업 간 M&A 사례가 있다. 미국 기반이면서 글로벌 3위 원격 솔루션 제공 기업인 로그미인(LogMeIn)은 클라우드와 IoT, 그리고 크라우드소싱으로 센서 데이터를 수집한 코즘(COSM)을 인수해 빅데이터와 연계한 ‘자이블리(Xively)’라는 플랫폼을 완성했다.
자이블리를 이용하면 다양한 오픈소스 하드웨어 단말을 클라우드 기반에서 원격으로 제어할 수 있을 뿐 아니라, 플랫폼이 서로 다른 단말끼리도 상호 통신이 가능하기 때문에 IoT 개방 환경을 구현할 수 있게 한다. 
IoT 데이터 분석과 관련 앱 개발이 가능하려면 자이블리 사례와 같이 API 개방환경이 전제되어야 한다. IoT 생태계에서 서비스가 최종 이용자(End User)에게만 집중되면 창조적 생태계가 만들어 지지 못하고, 성장에 한계를 보일 것이다. 이러한 측면에서 보면 소프트웨어 컴포넌트들이 어떻게 상호작용 할지를 정의하고 있는 API는 원소스멀티유즈(One Source Multi Use)의 가장 효과적인 수단이다.
바이런 디터(Byron Deeter)라는 투자자가 벤처비트(Venturebeat) 사이트에서 언급하는 API 시장은 B2D(Business to Developer) 시장으로서 서비스 성공에 매우 중요한 역할을 한다. API는 개발자들이 새로운 소프트웨어 애플리케이션, 파트너쉽, 새로운 비즈니스 등을 만들도록 도와주는 ‘디지털 접착제(Digital Glue)’이다.
포레스터 리서치에서는 다양한 사례들을 API 유형에 따라 구분했다. 데이터 API를 개방한 위키피디아와 트위터, 거래 API를 개방한 페이팔, 이트레이드, UI(User Interface) API를 개방한 아마존, 애플리케이션 컴포넌트(Application Component) API를 개방한 세일즈포스닷컴, 그리고 유틸리티 API를 개방한 페이스북, 어도비 등이다.
이미 많은 기업들이 B2D 시장에 ‘API 우선 전략’으로 성공한 것처럼 IoT생태계에서도 데이터 분석 기반과 앱 개발을 연계하는 방법이 모색되어야 한다. 그림 5는 생태계 내에 다양한 소프트웨어 시스템을 연결하는 접착제 역할의 API 경제를 도식화한 것이다. API는 기술적 구성요소인 동시에 비즈니스가 행해지는 인터페이스들을 연결하는 접착제이다.
API 경제 시스템이 IoT생태계에서도 실현되기 시작했으며, 빅데이터 기반 데이터 API 개방의 예를 들어본다. 웨어러블 디바이스 중에서 활동 트래커(Activity Tracker)들이 앞다투어 API를 개방했다. 다양한 활동 추적 앱과 디바이스에 수집된 데이터는 그 동안 모두 각각의 앱에만 저장됐다.
예를 들어 핏빗(Fitbit)은 핏빗에, 런키퍼(RunKeeper)의 달리기 데이터는 런키퍼에, 위딩스 블러드 프레서 모니터(Withings Blood Pressure Monitor)의 혈압 데이터는 위딩스 앱에만 있었다. 그러다 일부 개발자들이 다른 개발자가 이 데이터를 사용할 수 있도록 API를 제공한다. 예를 들어 핏빗 데이터는 팩트(Pact) 앱에서도 나타난다.
2023년 핏빗(Fitbit)과 나이키 퓨얼밴드(Nike Fuelband)가 API를 먼저 공개했다. 나이키가 2013년 생태계 확산 프로그램인 나이키 플러스 퓨얼랩(Nike+Fuel Lab)을 발표하고, 퓨얼밴드 API와 SDK를 제공하기 시작했다.
2014년 6월 개발자컨퍼런스에서 애플이 발표한 헬스킷 툴은 이런 앱들 간의 공유를 한 단계 더 발전시켰다. 모든 건강 및 운동 앱에서 수집된 데이터를 하나의 데이터베이스에 넣는 것이다.
애플이 직접 개발한 헬스(Health) 앱은 사용자들에게 자신의 건강 상태 전반에 대해서 큰 그림을 제공하도록 만들어졌다. 운동량, 수면 상태, 식습관, 심지어 혈압이나 혈당도 알 수 있다. 애플은 헬스를 맞춤 설정이 가능하도록 만들었다. 사용자가 여러 앱을 통해서 신경쓰고 있는 요소들을 한 번에 모니터링할 수 있다.
나이키가 이러한 헬스를 지원하는 첫 번째 서드파티 앱이며, 그 외에도 핏빗, 아이헬스(iHealth), 와후 피트니스(Wahoo Fitness) 등이 있다. 여러 앱에서 데이터를 가져와 하나의 대시보드에서 보여주기 때문에, 사용자들은 헬스 앱을 통해 자신의 건강에 대해 한 눈에 파악할 수 있게 된다.
이처럼 IoT 데이터를 기반으로 하는 건강 관련 앱 개발이 활성화되기 위해서는 각 개발자가 가진 데이터를 서로 이용하게 하는 링크드데이터(Linked Data) 활용이 중요하다. 또한, 이와 동시에 의료 및 건강 관련 공공데이터 제공 환경도 함께 마련되어야 한다. 예를 들어 건강보험공단이 보유한 건강검진, 문진, 진료 및 투약 데이터 등이 함께 분석되면 관련 IoT 앱 시장은 더욱 활발해질 것이다.
아직은 빅데이터 활용이 웹서비스 분야에서 생성, 수집되는 데이터 활용 수준에 머물러있다. 하지만, IoT생태계가 발전하게 되면 점차적으로 IoT 네트워크와 디바이스에서 생성, 수집되는 데이터가 실시간으로 활용되는 방향으로 진전될 것이다.