エッジでの生活：エッジ分析の5つの主な利点

エッジ分析-またはデータが収集された場所により近いデータを分析する-は、データ分析の比較的新しいアイデアであり、少なくとも現時点では、IoTと関連して言及されていることを最もよく耳にします。 結局のところ、あらゆる場所にセンサーがあり、データが大量に流入する世界では、エッジ分析は、より速く、簡単で、多くの場合、より実用的な方法でデータから価値を引き出す方法を提供します。 しかし、エッジ分析はIoTを活用するテクノロジーを提供しましたが、実際にはIoTを超えてより伝統的なデータエコシステムのエッジまでその可能性が広がっています。 ここでは、データを保存して従来の分析を適用するよりもエッジでデータを処理する利点、および多くの組織がニーズに合わせてこれら2つのオプションから選択する機能を模索し始めている理由を見ていきます。

一部のデータは保存に値しない

ビッグデータの初期には、組織はすべてデータの収集に専念していました。 当時の集合的な知恵は、完全に分析できなくても、データを収集することは良いことでした。 問題は、データ収集が改善されると、データボリュームが爆発的に増加したことです。 2013年に研究機関SINTEFが発表したレポートによると、世界のすべてのデータの90％が過去2年間で生成されていました。 IDCによると、2020年までに地球上のすべての人に対して毎秒1.7メガバイトの新しい情報が作成されます。これは約44ゼタバイトのデータになります。

データが積み重なるにつれて、疑問が明らかになりました。これらすべての情報を実際にどうするのでしょうか。 残念なことに、答えが非常に少ない場合があります。 2015年にプライスウォーターハウスクーパーズとアイアンマウンテンが発表した調査では、調査した企業の43％が、収集したデータから「実質的な利益」を得ていなかったことがわかりました。 さらに23％が「まったく利益をもたらさない」と判明しました。 組織がますます学習しているのは、データ収集には大きな利点がある一方で、すべてのデータが有用であるわけではなく、特に「IoT」と呼ばれる無数のセンサーから流れる場合、すべてのデータを保持する価値がないということです。