Что такое граничная аналитика

Граничная аналитика — это уникальный способ сбора и анализа данных. Эта технология работает путем обработки данных, которые находятся на сетевом датчике или устройстве, вместо того, чтобы откладывать действие, когда данные возвращаются в централизованный центр обработки данных или хранилище.

Принцип действия граничной аналитики

Граничная аналитика привлекает все больше внимания по мере того, как растет использование Интернета и современные интеллектуальные устройства теперь собирают горы данных каждый день по всему миру. Мир взаимосвязанных устройств, который включает в себя все, от торговых автоматов до потокового радио и производственного оборудования, означает, что существует слишком много данных, чтобы современные аналитические технологии могли эффективно обрабатывать их и интерпретировать.

Аналитические алгоритмы на основе граничной аналитики позволяют организациям устанавливать конкретные параметры совместного использования, хранения и обработки данных. Ожидание анализа данных, когда они вернутся в централизованный источник данных, может занять всего несколько секунд, но иногда важна каждая миллисекунда. Например, программное обеспечение для анализа инвестиций и коммуникации отправляет трейдерам и инвесторам обновления, касающиеся крупных финансовых транзакций. Обновление, которое происходит с задержкой в несколько секунд, может повлиять на многомиллионную сделку.

Преимущества граничной аналитики

Слишком много чего-либо никогда не бывает хорошо, особенно когда речь идет о данных. Это связано с тем, что большие банки данных и хранилища приводят к увеличению времени обработки. Однако граничная аналитика позволяет организациям анализировать данные в то время, когда события действительно происходят, что улучшает процесс принятия решений. Поскольку потребности в генерации и сборе данных продолжают расширяться, хранение данных должным образом консолидированными и управляемыми, безусловно, является хорошей вещью. Анализ данных ближе к их источнику приводит к повышению гибкости.

Например, носимые медицинские устройства, использующие биосенсоры для мониторинга жизненно важных показателей пользователей, могут немедленно передавать доступные данные поставщикам медицинских услуг. Это может повысить эффективность профилактики некоторых неотложных состояний, таких как сердечные и диабетические приступы. По мере роста темпов и требований бизнеса возможности анализа данных в режиме реального времени приобретают неоценимое значение.

Перспективы карьерного роста в качестве аналитика данных

Любой, кто интересуется анализом данных, может найти работу в качестве аналитика данных, консультанта или технического специалиста. Например, консультант по аналитике в медиа-организации может отвечать за получение информации о новых продуктах. Эти специалисты будут работать с группами маркетинговых исследований над разработкой новых рекомендаций, измерением кампаний, улучшением обслуживания клиентов и внедрением новых методов измерения. Консультанты по аналитике должны быть творческими, готовыми к сотрудничеству и интересоваться проблемами и возможностями.

Консультант по медиа-аналитике может руководствоваться концепцией граничной аналитики для создания передовых решений, которые предоставляют бизнес-лидерам информацию, необходимую им для внедрения новых технологий и кампаний. Например, консультант по аналитике может отслеживать поездки онлайн-клиентов по различным воронкам продаж, чтобы понять и улучшить процесс привлечения и удержания клиентов. Все консультанты по анализу данных будут предоставлять клиентам расширенную информацию, стратегические рекомендации и улучшения процессов.

Заключение

Имейте в виду, что технология, необходимая для более быстрого анализа данных, будет стоить дороже. Однако граничная аналитика предоставляет способы более быстрого реагирования на текущие события, выбора данных для постоянного хранения и повышения глубины бизнес-аналитики и конкурентного анализа. В целом, времена хранения данных в одном месте скоро пройдут, поскольку предприятиям необходимо иметь возможность развертывать данные, управлять ими и оптимизировать их на разных платформах.