Cuprins:
Analiza Edge - sau analizarea datelor mai aproape de locul în care sunt colectate - este o idee relativ nouă în analiza datelor și, cel puțin până acum, am auzit cel mai adesea la acestea menționate împreună cu IoT. La urma urmei, într-o lume cu senzori peste tot și o cantitate din ce în ce mai mare de date care curg, analizele de margine oferă o modalitate de a obține valoarea din date într-un mod mai rapid, mai simplu și, în multe cazuri, mai practic. Dar, în timp ce analizele de bord au furnizat tehnologia pentru a utiliza IoT, promisiunea sa se extinde de fapt, dincolo de IoT, până la marginea unui ecosistem de date mai tradițional. Aici vom arunca o privire asupra avantajelor procesării datelor la marginea stocării și aplicării unor analize mai tradiționale și de ce multe organizații încep să caute capacitatea de a alege între cele două opțiuni pentru a se potrivi nevoilor lor.
| Webinar GRATUIT Analiza Edge: economia IoT la sfârșit Înregistrați-vă aici |
Unele date nu merită salvate
În primele zile ale datelor mari, organizațiile erau toate despre colectarea datelor. Înțelepciunea colectivă la acea vreme era că colectarea datelor era un lucru bun, chiar dacă nu putea fi analizată complet. Problema este că pe măsură ce colecția de date s-a îmbunătățit, volumele de date au început să explodeze. Potrivit unui raport publicat de organizația de cercetare SINTEF în 2013, 90% din toate datele din lume au fost generate în ultimii doi ani. Potrivit IDC, 1, 7 megabyte de informații noi vor fi create în fiecare secundă pentru fiecare persoană de pe planetă până în 2020. Aceasta va însuma aproximativ 44 de zettabyte de date.
Pe măsură ce datele s-au acumulat, întrebarea a devenit evidentă: ce facem de fapt cu toate aceste informații? Din păcate, uneori răspunsul se ridică la foarte puțin. Un studiu lansat de Pricewaterhouse Coopers și Iron Mountain în 2015 a constatat că 43% dintre companiile chestionate obțineau „beneficii tangibile” din datele colectate. Încă 23% s-au dovedit că nu obțin „niciun beneficiu”. Ceea ce organizațiile învață din ce în ce mai mult este că, în timp ce colectarea datelor are beneficii majore, nu toate datele sunt utile și nu toate datele merită păstrate, în special atunci când acestea curg din multitudinea de senzori pe care îi numim „IoT”.
