Sommario:
L'analisi dei bordi - o l'analisi dei dati più vicini al luogo in cui sono raccolti - è un'idea relativamente nuova nell'analisi dei dati e, almeno finora, abbiamo spesso sentito parlare di questi in congiunzione 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 veloce, più 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 daremo uno sguardo ai vantaggi dell'elaborazione dei dati al limite rispetto all'archiviazione 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.
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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 del mondo 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: cosa faremo davvero 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".
