Tabla de contenido:
El análisis perimetral, o analizar datos más cerca del lugar donde se recopilan, es una idea relativamente nueva en el análisis de datos y, al menos hasta ahora, lo más frecuente es que lo hayamos escuchado junto con IoT. Después de todo, en un mundo con sensores en todas partes y una cantidad cada vez mayor de datos que fluyen, el análisis de borde ofrece una forma de obtener valor de los datos de una manera más rápida, más simple y, en muchos casos, más práctica. Pero mientras que el análisis de borde ha proporcionado la tecnología para aprovechar IoT, su promesa en realidad se extiende más allá de IoT hasta el borde de un ecosistema de datos más tradicional. Aquí veremos las ventajas de procesar datos en el borde sobre el almacenamiento y la aplicación de análisis más tradicionales, y por qué muchas organizaciones están comenzando a buscar la capacidad de elegir entre esas dos opciones para satisfacer sus necesidades.
| Seminario web GRATUITO Edge Analytics: la economía de IoT por fin Registrarse aquí |
No vale la pena guardar algunos datos
En los primeros días de Big Data, las organizaciones se dedicaban a recopilar datos. La sabiduría colectiva en ese momento era que recopilar datos era algo bueno, incluso si no podía analizarse completamente. El problema es que a medida que mejoró la recolección de datos, los volúmenes de datos comenzaron a explotar. Según un informe publicado por la organización de investigación SINTEF en 2013, el 90% de todos los datos del mundo se habían generado durante los dos años anteriores. Según IDC, se crearán 1, 7 megabytes de nueva información por segundo para cada persona en el planeta para 2020. Eso equivaldrá a unos 44 zettabytes de datos.
A medida que se acumulaban los datos, la pregunta se hizo obvia: ¿qué haremos realmente con toda esta información? Desafortunadamente, a veces la respuesta es muy poco. Un estudio publicado por Pricewaterhouse Coopers y Iron Mountain en 2015 encontró que el 43% de las empresas encuestadas estaban obteniendo "poco beneficio tangible" de los datos que recopilaron. Se encontró que un 23% adicional no obtuvo "beneficio alguno". Lo que las organizaciones están aprendiendo cada vez más es que, si bien la recopilación de datos tiene grandes beneficios, no todos los datos son útiles, y no todos vale la pena conservarlos, especialmente cuando fluyen de la miríada de sensores que llamamos "IoT".
