隨著數據以指數級增長，超出集中存儲和管理的能力，以下是邊緣分析如何幫助組織克服這一挑戰。

隨著世界的互聯越來越緊密，能夠收集和分析數據的智能設備的范圍比以往任何時候都要廣泛。如今的汽車通過設計中內置的傳感器和計算機生成大量數據;零售商店會整理從庫存、發貨到顧客購買的所有數據;生產可再生電力的風力渦輪機由數百個傳感器組成，每分鐘產生數百萬個數據點。

為這些日常事件提供動力所需的信息量增長速度，超過了為容納和組織這些信息而設計的網絡的可用帶寬。不再可能將所有生成的數據傳輸到可以通過傳統方式組織和分析的中心位置。

邊緣分析，一種分散式數據分析，其中數據在其源頭——信息網絡的“邊緣”進行分析。

在傳統系統中，數據從收集的地方轉移到中央存儲庫，在那里可以進行分析。但是，即使是當今最強大的網絡也沒有足夠的能力來傳輸大多數用例中生成的所有數據，這意味著必須決定哪些數據會被遺漏。

通過在原始數據的源頭進行分析，邊緣分析避免了將數據傳輸回中央系統的需要，同時仍然將所有的見解集中在一起進行集中決策。這大大加快了分析的速度，而不影響結果的質量。

為什么要采用邊緣分析

鑒于分析在改進決策制定流程和業務成果方面的潛在價值，企業不能不探索自己的選擇。邊緣分析在分析更多數據、更快且可能更經濟方面具有廣泛的優勢。

當使用內存數據庫時，邊緣分析將進一步加速這些優勢，因為組織可以在原始數據傳入時對其進行分析。這為組織提供了實時結果，使變化和調整能夠快速進行。

邊緣分析還可以幫助解決當今精通數字技術的企業最頭疼的問題之一:云成本。在云中存儲數據是需要花錢的，在云和本地存儲之間或在云服務提供商之間傳輸數據也是如此。隨著云使用規模的擴大，這些成本往往會迅速上升。因此，通過在邊緣進行更多的分析，企業可以減少云存儲和傳輸成本的支出。

安全性是邊緣分析的另一個優勢，特別是當組織正在處理個人身份信息(PII)等敏感數據時。將企業的所有原始數據集中一個中心位置本身就存在風險。通過采用邊緣分析，組織可以將敏感數據保留在原處，且只將預先聚合的數據轉移到中央數據倉庫，這意味著其不必托管和保護敏感信息。

處于邊緣的行業

那么，邊緣適用于哪些行業?在哪里可以看到企業從邊緣分析中受益?

最重要的行業之一是可再生能源，該行業已迅速采用了優勢分析。例如，風力渦輪機內置了數百個傳感器，以確保渦輪機的每個部分都能正常運行，并能適應外部條件。如果每臺渦輪機都能進行數據分析，則可以進行預測性維護。先發制人地識別和隔離每個渦輪機的任何問題，從而在發生事故時將對整個團隊的影響降至最低。

由于供應鏈管理的復雜性，邊緣分析將獲得關注的另一個領域是供應鏈管理。供應鏈通常有數百個獨立的移動部件，包括需要轉移到多個地點進行制造的原材料的采購和跟蹤，存儲設施的管理，以及監控數千個物聯網設備，如跟蹤運輸物品的RFID芯片。

在這種情況下，供應鏈經理可能有一個集中的地方，在那里組織世界各地的產品流動，而“邊緣”可能是帶有RFID標簽的貨物的存儲設施。利用邊緣分析直接在這些存儲設施中分析數據，接近實時，這對于協調鏈的其余部分非常有用。例如，供應鏈經理還需要考慮天氣。這就是AI和ML建模等更先進的分析方法可能發揮作用的地方，這些分析也可以在邊緣進行處理。

準備，預備，開始

實施邊緣分析不需要以犧牲傳統的中央數據庫為代價——事實上，它們最好是一起使用。原始數據可以在邊緣進行分析，然后聚合并發送到中央數據庫或數據倉庫進行存儲，并根據需要進行更高級的分析。

在企業中設置邊緣分析始于正確的內存數據庫。要實時分析邊緣的大量數據，需要一個高性能的分析解決方案，以及一個可以集成邊緣基礎設施和中央數據倉庫基礎設施的解決方案。正確的數據庫能構建一個由集中式系統和邊緣組成的網格，平臺充當導管，幫助將數據引導到需要去的地方。

隨著物聯網世界的不斷擴展，以及組織開始將更多的AI和ML集成邊緣，以自動優化實時數據分析，以獲得更好、更快的結果，邊緣分析將變得更加重要，以避免需要集中處理和分析的數據泛濫。可以說，更好的數據分析的關鍵是生活在邊緣。