Contenuto
- Alcuni dati non meritano di essere salvati
- L'agilità conta
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- La memorizzazione dei dati è costosa
- I dati stanno diventando più distribuiti
- Meno dati (e complessità) possono essere di più
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Mentre l'analisi dei bordi ha fornito la tecnologia per sfruttare l'IoT in un modo più intelligente e migliore, la sua promessa in realtà si estende oltre l'IoT al limite di un ecosistema di dati più tradizionale.
L'analisi dei bordi - o l'analisi dei dati più vicini al luogo in cui sono stati raccolti - è un'idea relativamente nuova nell'analisi dei dati e, almeno finora, abbiamo sentito parlare più spesso di questi in collaborazione con l'IoT. Dopotutto, in un mondo con sensori ovunque e una quantità crescente di dati che fluiscono, l'analisi dei bordi offre un modo per ricavare valore dai dati in modo più rapido, semplice e, in molti casi, più pratico. Ma mentre l'analisi dei bordi ha fornito la tecnologia per sfruttare l'IoT, la sua promessa in realtà si estende oltre l'IoT al limite di un ecosistema di dati più tradizionale. Qui diamo un'occhiata ai vantaggi dell'elaborazione dei dati al limite rispetto alla memorizzazione e all'applicazione di analisi più tradizionali e al perché molte organizzazioni stanno iniziando a cercare la possibilità di scegliere tra queste due opzioni per soddisfare le loro esigenze.
Alcuni dati non meritano di essere salvati
All'inizio dei big data, le organizzazioni erano tutte impegnate nella raccolta di dati. La saggezza collettiva all'epoca era che la raccolta di dati fosse una buona cosa, anche se non poteva essere analizzata a fondo. Il problema è che con il miglioramento della raccolta dei dati, i volumi di dati hanno iniziato a esplodere. Secondo un rapporto pubblicato dall'organismo di ricerca SINTEF nel 2013, il 90% di tutti i dati sui mondi era stato generato negli ultimi due anni. Secondo IDC, entro il 2020 verranno creati 1,7 megabyte di nuove informazioni ogni secondo per ogni persona sul pianeta. Ciò equivarrà a circa 44 zettabyte di dati.
Man mano che i dati si accumulavano, la domanda divenne ovvia: che cosa stiamo effettivamente andando fare con tutte queste informazioni? Sfortunatamente, a volte la risposta equivale a molto poco. Uno studio pubblicato da Pricewaterhouse Coopers e Iron Mountain nel 2015 ha rilevato che il 43% delle aziende intervistate stava ottenendo "pochi benefici tangibili" dai dati raccolti. È stato riscontrato che un ulteriore 23% deriva "nessun beneficio". Ciò che le organizzazioni stanno imparando sempre di più è che mentre la raccolta dei dati ha grandi vantaggi, non tutti i dati sono utili e non tutti i dati meritano di essere conservati, in particolare quando derivano dalla miriade di sensori che chiamiamo "IoT".
"Molti dei dati provenienti dall'IoT potrebbero non essere necessariamente dati che dobbiamo mantenere a livello atomico", ha affermato Shawn Rogers, direttore del marketing globale e dei canali di Dell Statistica.
"Penso che tutti stessero godendo della capacità di conservare più dati, analizzare più dati e ottenere approfondimenti più ricchi e profondi da tutti questi vasti volumi di informazioni. Detto questo, solo perché puoi, non significa che dovresti."
Poiché l'analisi dei bordi consente alle organizzazioni di analizzare i dati più vicino al luogo in cui si verificano effettivamente, consente di prendere decisioni prima che i dati vengano inviati per essere archiviati. Di conseguenza, può ridurre la necessità di archiviare e consolidare altrettanti dati. Poiché la generazione e la raccolta dei dati continuano ad espandersi, questa è sicuramente una buona cosa.
L'agilità conta
C'è un altro vantaggio nell'analizzare i dati più vicini alla sua fonte: l'agilità. In alcuni casi, i dati sono molto più utili in tempo reale. Ciò è particolarmente vero per i dati che fluiscono dai sensori IoT. I sensori di fabbrica, i dispositivi medici, le applicazioni di trading e di rilevamento delle frodi e il monitoraggio del sistema, tra molti altri esempi, forniscono tutti i dati che potrebbero dover essere affrontati in modo più rapido e reattivo. Questa cosiddetta "elaborazione del flusso" è importante nelle applicazioni in cui i dati devono essere elaborati rapidamente e / o continuamente. Con l'aumentare del ritmo degli affari, questa capacità sta diventando sempre più necessaria in molti settori.
"Come consumatore di analisi, desidero la capacità di prendere decisioni strategiche su quali dati investire a lungo termine e da quali dati trarre immediatamente valore, su quali dati vale la pena archiviare e quali dati non vale la pena memorizzare", ha detto Rogers .
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
"Penso che spostare l'analisi verso i dati invece di spostare sempre i dati verso l'analisi sia un aspetto importante e penso che sia una domanda che la maggior parte dei clienti avrà man mano che l'analisi diventa più dispersa".
La memorizzazione dei dati è costosa
All'inizio della memorizzazione dei big data, molte organizzazioni hanno raccolto molti dati con l'idea che un giorno potrebbero essere utili. Il problema è che la raccolta e l'archiviazione dei dati hanno un costo, spesso non mitigato dal valore derivato da tali dati.
"Ciò che abbiamo visto nell'ultimo decennio sono state le persone che hanno difeso i cluster Hadoop, inserendo i dati in essi e pensando che un giorno potrebbero essere utili ... poi scoprendo rapidamente che, anche con il vantaggio di alcune tecnologie Hadoop, la raccolta dei dati costa ancora molto soldi ", ha detto Rogers.
Edge Analytics fornisce un modo non solo di consentire alle organizzazioni di rispondere ai dati più rapidamente, ma anche di creare un processo migliore per la raccolta e l'analisi dei dati. L'analisi dei bordi consente inoltre alle organizzazioni di scegliere quali dati conservare per analisi più approfondite a lungo termine. Questo può rendere i dati più facili - e meno costosi - da gestire.
I dati stanno diventando più distribuiti
I giorni di conservazione dei dati in un unico posto sono probabilmente finiti. Ciò crea la necessità di distribuire, gestire e ottimizzare le analisi su piattaforme diverse, nonché nelle diverse aree in cui si verificano i dati, come i sensori IoT.
"Se hai intenzione di distribuire i tuoi dati su piattaforme diverse come il cloud Hadoop o le apparecchiature di analisi e così via, allora hai davvero bisogno di questa flessibilità per spostare l'analisi sui dati. L'analisi dei bordi non è solo per il limite dell'IoT, porta l'analisi ai bordo di un ecosistema di dati più tradizionale ", ha detto Rogers.
Meno dati (e complessità) possono essere di più
Fino a poco tempo fa, la conversazione sulla raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei big data riguardava la raccolta di dati dai sistemi di origine e il loro trasferimento in un data warehouse. Ma non solo un data warehouse è sempre meno in grado di tenere il passo con lo stress dell'analisi, ma questi sistemi pongono problemi di complessità e sicurezza perché implicano il trasporto di dati attraverso reti ampie al fine di analizzarli.
"Esiste molta complessità in tutto il lavoro che riguarda lo spostamento dei dati dal punto A al punto B per consentirci di utilizzarli. L'analisi dei bordi ci consente di prendere decisioni se vogliamo spostare i dati in un luogo per l'analisi o se vogliamo mettere l'analitica dove sono i dati ", ha detto Rogers.
In altre parole, l'analisi dei bordi offre più opzioni in termini di come vengono utilizzati i dati e aiuta a preservare le risorse più adatte per un'analisi più approfondita dei dati.
"L'analisi dei bordi influisce sicuramente sul mondo della gestione dei dati e su come spostiamo i dati da un luogo all'altro. L'altra cosa che offre è l'opportunità per i clienti di scegliere quale piattaforma funzionerebbe meglio e dare loro le risposte come la velocità della loro attività commerciale."