Съдържание:
Edge analytics - или анализиране на данни по-близо до мястото, където са събрани - е сравнително нова идея в анализа на данни и, поне досега, най-често сме чували, че се говори за това във връзка с IoT. В края на краищата, в свят със сензори навсякъде и все по-голям обем от входящи данни, ръбната анализа предлага начин да се извлече стойност от данните по начин, който е по-бърз, опростен и в много случаи по-практичен. Но докато ръбната анализа е предоставила на технологията да използва IoT, обещанието й всъщност се простира отвъд IoT до ръба на по-традиционната екосистема за данни. Тук ще разгледаме предимствата на обработката на данните на ръба пред съхранението им и прилагането на по-традиционните анализи и защо много организации започват да търсят способността да избират между тези две възможности, за да отговарят на техните нужди.
| БЕЗПЛАТЕН Уебинар Edge Analytics: Най-сетне икономиката на IoT Регистрирайте се тук |
Някои данни не заслужават да бъдат запазени
В първите дни на големите данни организациите се занимаваха със събиране на данни. Тогава колективната мъдрост беше, че събирането на данни е добро нещо, дори и да не може да бъде анализиран напълно. Проблемът е, че с подобряването на събирането на данни обемите от данни започнаха да се взривяват. Според доклад, публикуван от изследователската организация SINTEF през 2013 г., 90% от всички данни в света са били генерирани през предходните две години. Според IDC, до 2020 г. всяка секунда за всеки човек на планетата ще се създават 1, 7 мегабайта нова информация. Това ще възлиза на около 44 зетабайта данни.
С натрупването на данни въпросът стана очевиден: Какво всъщност ще правим с цялата тази информация? За съжаление, понякога отговорът е много малък. Изследване, публикувано от Pricewaterhouse Coopers и Iron Mountain през 2015 г., установи, че 43% от анкетираните компании получават „малка осезаема полза“ от събраните от тях данни. Открити са още 23%, които извличат „никаква полза“. Това, което организациите все повече учат е, че докато събирането на данни има големи ползи, не всички данни са полезни и не всички данни си струва да се съхраняват, особено когато текат от безброй сензори, които наричаме „IoT“.
