様々なセンサーからデータを収集するためには、センサーが生成するデータの形などを定義するファームウェアの開発、受信したセンサーデータをデータベースに書き込むアプリケーションの開発、そして、データを蓄積するためのデータベースの構築が必要となります。

このような仕組みを構築する際に重要なのは、それぞれの間でデータのやり取りが簡単にできるようにしておくことです。しかしながら、この一連の開発、構築、設定は様々な知識を要するため容易ではありません。

IoTでデータを活用するためには、“集める”、“貯める”、“加工する”を簡単に実現できることが重要となってきます。

今回はGravioで簡単に“貯める”、“加工する”方法をご紹介します。

（“集める”については「Gravio基本機能1　～データ収集編～」をご参照ください）

貯める　～データの蓄積～

データを利用するためには、まず、センサーからのデータを蓄積する必要があります。

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データの蓄積には、受信するデータ形式に合わせたデータベースの作成、および受信タイミングに合わせたデータの格納設定などが重要となります。

それぞれのシステムに複雑な接続や蓄積の設定が多数あるため、適切に設定することは大変です。

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Gravioでは、そのような複雑な設定が不要です。

本製品はアプリケーション内にデータベースを内包しており、インストールするだけでデータ収集をスタートできます。

簡単にデータの蓄積を行う上での利便性を損なわない、シンプルな仕組みです。

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加工する　～データの加工処理～

蓄積したデータの活用例としてデータの分析や可視化が挙げられますが、そのためには必要なデータを加工整形する必要があります。データの加工整形をプログラムで実装すると相当な手間になります。

実際に、よく使われるSQLデータベースでフィルタリングを行う際にも、加工時にはSQLの構文や関数を使用することになります。毎日データベースの作業をしている方はこういった構文を記憶されているかもしれませんが、慣れていない方は都度調べながらプログラムを書く必要があり、とても面倒です。

Gravioでは、アプリケーション上からこうしたプログラムを書かず、条件式を設定するだけでフィルター処理が可能です。

その他にも、データの整形、合計や平均といった演算も簡単に設定でき、更には、データ連携をするためのファイル出力も容易に行えます。

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あとがき

‍今回はデータの蓄積・加工機能についてご説明いたしました。次回は、Gravioからの外部機器の制御について解説します。

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