3 preguntas que hacer para aprovechar al máximo los datos de Edge

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Durante años, las empresas han promocionado los beneficios de un enfoque basado en datos, donde cada decisión comercial importante se basa en información de datos. Con la adopción de la nube y una mayor accesibilidad de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), más equipos de datos han comenzado a vivir este ideal. Pero se está lanzando una bola curva a los líderes de datos, y proviene de la periferia.

Una parte esencial de una estrategia basada en datos es el acceso: necesita un fácil acceso a los flujos de datos críticos para analizarlos y actuar en consecuencia. Pero cuando se espera que el 75 % de los datos generados por el negocio se creen y procesen fuera de la nube o de los centros de datos centralizados, los administradores de datos se encuentran en una situación difícil. Su fuente de datos de más rápido crecimiento está muy, muy alejada de los entornos de análisis centralizados, lo que la hace inútil.

Este desafío es cada vez más importante: la combinación de la conectividad 5G y la rápida adopción de dispositivos IoT en sectores como la fabricación, la automoción, la logística y la energía está impulsando el mercado de las tecnologías de la comunicación pico, que se espera alcance aproximadamente los 116 500 millones de dólares. para 2030.

Entonces, ¿cómo evolucionarán las estrategias basadas en datos cuando su mayor fuente de datos se convierta en la más distribuida?

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Solo estamos en las primeras etapas de esta implementación, y creo que una cantidad significativa de innovación en los próximos años ayudará a aliviar este desafío. Pero por ahora, hay tres preguntas clave que los administradores de datos pueden hacerse cuando buscan aplicar una mentalidad basada en datos al borde.

Proveedores como EdgeConneX y ClearBlade, junto con AWS y Azure Stack Edge, han facilitado que las empresas extraigan valor de los datos perimetrales en tiempo real. En la fabricación, el procesamiento de borde permite el mantenimiento predictivo de los equipos; en sanidad, permite a los pacientes controlar su salud desde casa; y en la industria automotriz, está haciendo realidad los autos sin conductor. La informática fuera del centro de datos centralizado ha cambiado y seguirá cambiando el juego para muchas industrias.

Pero los administradores de datos, basados ​​en una mentalidad basada en datos, naturalmente comienzan a preguntarse: ¿El valor de los datos perimetrales se detiene en el perímetro?

Después del procesamiento en tiempo real, los datos a menudo terminan en almacenes de datos perimetrales, acumulando polvo (y costos de almacenamiento). Este grupo creciente de datos de usuario críticos se elimina de las aplicaciones de IA que se ejecutan en plataformas como Snowflake o Databricks, las fuerzas impulsoras detrás de las experiencias de los clientes de próxima generación y las decisiones comerciales estratégicas. A medida que se acumulan estos datos, más y más administradores de datos comienzan a explorar dónde reside el valor a largo plazo de esta fuente de datos.

Lo que nos lleva a preguntarnos...