Gyvenimas pakraštyje: 5 pagrindiniai krašto analizės pranašumai

Krašto analizė - arba duomenų analizė arčiau jų surinkimo vietos - yra palyginti nauja duomenų analizės idėja, ir bent jau iki šiol mes dažniausiai girdėjome, kad ji minima kartu su IoT. Galų gale, pasaulyje, kuriame yra jutiklių ir vis daugiau duomenų srauto, kraštų analizė siūlo būdą, kaip iš duomenų gauti vertę greičiau, paprasčiau ir daugeliu atvejų praktiškiau. Nors kraštų analizė pateikė technologiją, leidžiančią paspartinti internetą, jos pažadas iš tikrųjų apima ne tik internetą, bet ir labiau tradicinę duomenų ekosistemą. Čia apžvelgsime pranašumus, susijusius su duomenų apdorojimu, palyginti su jų saugojimu ir tradiciškesnių analizių taikymu, ir kodėl daugelis organizacijų pradeda ieškoti galimybių pasirinkti vieną iš šių dviejų variantų, kad atitiktų jų poreikius.

Kai kurių duomenų neverta taupyti

Pirmosiomis didelių duomenų laikų organizacijomis buvo siekiama rinkti duomenis. Tuometinė kolektyvinė išmintis buvo ta, kad duomenų rinkimas buvo geras dalykas, net jei jo nebuvo galima iki galo išanalizuoti. Problema ta, kad pagerėjus duomenų rinkimui, duomenų kiekis pradėjo sprogti. Remiantis 2013 m. Tyrimų organizacijos SINTEF paskelbta ataskaita, 90% visų pasaulio duomenų buvo sukaupta per pastaruosius dvejus metus. Remiantis IDC, iki 2020 m. Kas sekundę kiekvienam planetos gyventojui bus sukurta 1, 7 megabaito naujos informacijos. Tai sudarys apie 44 duomenų zettabaitus.

Sukaupus duomenis, tapo akivaizdus klausimas: ką mes iš tikrųjų darysime su visa šia informacija? Deja, kartais atsakymo būna labai mažai. 2015 m. Paskelbtame „Pricewaterhouse Coopers“ ir „Iron Mountain“ atliktame tyrime nustatyta, kad 43% apklaustų įmonių iš surinktų duomenų gavo „nedidelę apčiuopiamą naudą“. Dar 23 proc. Buvo nustatyta, kad „jokios naudos“. Organizacijos vis labiau mokosi, kad nors duomenų rinkimas turi didelę naudą, ne visi duomenys yra naudingi ir ne visus duomenis verta saugoti, ypač kai jie gaunami iš daugybės daviklių, kuriuos mes vadiname „IP“.