Obsah:
Analýza hran - nebo analýza dat blíže k místu, kde jsou shromažďována - je relativně nová myšlenka v datové analytice a přinejmenším doposud jsme ji nejčastěji slyšeli ve spojení s IoT. Nakonec, ve světě se senzory všude a rostoucím množstvím dat, která proudí dovnitř, nabízí analytika hran způsob, jak odvodit hodnotu z dat způsobem, který je rychlejší, jednodušší av mnoha případech i praktičtější. Ale zatímco analytika hran poskytovala technologii pro využití IoT, její slib ve skutečnosti přesahuje IoT na okraj tradičnějšího datového ekosystému. Zde se podíváme na výhody zpracování dat na okraji oproti jejich uložení a použití více tradičních analytiků a proč mnoho organizací začíná hledat schopnost vybrat si mezi těmito dvěma možnostmi, aby vyhovovaly jejich potřebám.
| ZDARMA webinář Edge Analytics: konečná ekonomika internetu věcí Registrujte se zde |
Některá data se nedá uložit
V počátcích velkých dat se organizace soustředily na sběr dat. V té době bylo kolektivní moudrostí, že shromažďování údajů bylo dobré, i když nemohlo být plně analyzováno. Problém je v tom, že se zlepšením sběru dat začaly explodovat objemy dat. Podle zprávy zveřejněné výzkumnou organizací SINTEF v roce 2013 bylo 90% všech světových údajů vygenerováno za předchozí dva roky. Podle IDC se do roku 2020 vytvoří pro každou osobu na planetě každou sekundu 1, 7 megabajtů nových informací. To bude činit asi 44 zettabytů dat.
Když se údaje hromadily, otázka se stala zřejmou: Co vlastně budeme dělat se všemi těmito informacemi? Odpověď je bohužel někdy velmi malá. Studie zveřejněná společnostmi Pricewaterhouse Coopers a Iron Mountain v roce 2015 zjistila, že 43% dotázaných společností získalo „malý hmatatelný přínos“ z údajů, které shromáždily. Bylo zjištěno, že dalších 23% má „žádný prospěch“. Organizace se stále více učí, že zatímco sběr dat má hlavní výhody, ne všechna data jsou užitečná a ne všechna data stojí za to uchovávat, zejména když to plyne z nesčetných senzorů, které nazýváme „IoT“.
