Tartalomjegyzék:
Az élelemzés - vagy az adatoknak a gyűjtésükhöz közelebbi elemzése - viszonylag új ötlet az adatanalitika területén, és legalábbis eddig a leggyakrabban hallottuk erre az IoT-vel hivatkozva. Végül is egy olyan világban, ahol érzékelők vannak mindenhol, és egyre több adat áramlik be, az él elemzés lehetőséget kínál arra, hogy az adatokból gyorsabban, egyszerűbben és sok esetben gyakorlatilag is kiszámítsuk az értékeket. De bár az él elemzés technológiát nyújtott az IoT kiaknázására, ígérete valójában az IoT-n túl is egy hagyományosabb adatökoszisztéma széléig terjed. Itt megvizsgáljuk az adatok feldolgozásának előnyeit az adatok tárolása és a hagyományosabb elemzések alkalmazása szempontjából, és miért sok szervezet kezdi keresni azt a lehetőséget, hogy választhasson e két lehetőség közül az igényeinek.
| INGYENES webinar Edge Analytics: Az internetes gazdaság végre Itt regisztrálj |
Egyes adatokat nem érdemes megmenteni
A nagy adatok elején a szervezetek mind az adatok gyűjtésével foglalkoztak. Akkoriban az a kollektív bölcsesség volt, hogy az adatgyűjtés jó dolog, még ha azt sem lehetett teljes mértékben elemezni. A probléma az, hogy az adatgyűjtés javulásával az adatmennyiségek felrobbantak. A SINTEF kutatószervezet által 2013-ban kiadott jelentés szerint a világ összes adatának 90% -át az elmúlt két évben állították elő. Az IDC szerint 2020-ig minden második bolygón 1, 7 megabájt új információ jön létre minden bolygón élő ember számára. Ez 44 adat adatot eredményez.
Az adatok halmozódásakor nyilvánvalóvá vált a kérdés: mit fogunk valójában tenni ezen információkkal? Sajnos a válasz néha nagyon kevés. A Pricewaterhouse Coopers és az Iron Mountain által 2015-ben kiadott tanulmány megállapította, hogy a megkérdezett vállalatok 43% -aa „kevés kézzelfogható előnyt” szerez az összegyűjtött adatokból. További 23% -ról kiderült, hogy "semmilyen haszonnal nem jár". A szervezetek egyre inkább megtanulják, hogy míg az adatgyűjtésnek jelentős előnyei vannak, nem minden adat hasznos, és nem minden adatot érdemes megőrizni, különösen akkor, ha az számtalan érzékelőből származik, amelyet „IoT-nek” hívunk.
