エッジ分析からビジネス価値を引き出す方法

データが指数関数的に増加し、それを一元的に保存および管理する能力を超えている中で、エッジ分析が組織がこの課題を克服するのにどのように役立つかを説明します。

世界がますますつながるようになるにつれ、データを収集して分析できるスマートデバイスの範囲はかつてないほど広がっています。今日の自動車は、設計に組み込まれたセンサーやコンピューターを通じて膨大な量のデータを生成します。小売店は在庫や出荷から顧客の購入に至るまであらゆるデータを収集します。再生可能電力を生産する風力タービンは数百個のセンサーで構成されており、毎分数百万のデータポイントを生成します。

こうした日常的なイベントに必要な情報の量は、それを収容し整理するために設計されたネットワークの利用可能な帯域幅よりも速いペースで増加しています。生成されたすべてのデータを従来の方法で整理および分析できる中央の場所に転送することはもはや不可能です。

エッジ分析は、データがそのソース、つまり情報ネットワークの「エッジ」で分析される分散データ分析の一種です。

従来のシステムでは、データは収集された場所から分析できる中央リポジトリに移動します。しかし、今日の最も強力なネットワークでさえ、ほとんどのユースケースで生成されるすべてのデータを送信するのに十分な容量がないため、どのデータを除外するかを決定する必要があります。

エッジ分析では、生データをソースで分析することで、データを中央システムに送り返す必要がなくなり、すべての分析情報をまとめて一元的な意思決定が可能になります。これにより、結果の品質を損なうことなく分析が大幅に高速化されます。

なぜエッジ分析なのか?

意思決定プロセスとビジネス成果の改善における分析の潜在的な価値を考えると、企業は選択肢を検討しないわけにはいきません。エッジ分析は、より多くのデータをより速く、そして潜在的により経済的に分析できるという幅広い利点を提供します。

インメモリ データベースを使用する場合、エッジ分析により、組織は生データが入力されるとすぐに分析できるため、これらのメリットがさらに加速されます。これにより、組織はリアルタイムの結果を得ることができ、変更や調整を迅速に行うことができます。

エッジ分析は、今日のデジタルに精通した企業にとって最大の悩みの種であるクラウド コストの解決にも役立ちます。クラウドにデータを保存するにはコストがかかります。クラウドとローカル ストレージ間、またはクラウド サービス プロバイダー間でデータを転送する場合も同様です。クラウドの使用量が増えるにつれて、これらのコストは急速に増加する傾向があります。したがって、エッジでより多くの分析を実行することで、企業はクラウド ストレージと転送コストを削減できます。

セキュリティはエッジ分析のもう 1 つの利点であり、特に組織が個人識別情報 (PII) などの機密データを扱っている場合には重要です。企業のすべての生データを中央の場所に集めることは、本質的にリスクを伴います。エッジ分析を導入することで、組織は機密データをその場所に保持し、事前に集計されたデータのみを中央データ ウェアハウスに移動できるため、機密情報をホストして保護する必要がなくなります。

危機に瀕した業界

では、エッジはどのような業界に適用されるのでしょうか?エッジ分析からビジネスが恩恵を受けるのはどのような場合でしょうか?

最も重要な産業の 1 つは再生可能エネルギーであり、エッジ分析が急速に導入されています。たとえば、風力タービンには、タービンのすべての部分が適切に機能し、外部の条件に適応していることを確認するための何百ものセンサーが組み込まれています。各タービンごとにデータ分析が可能であれば、予測メンテナンスを実行できます。各タービンで問題を事前に特定して分離し、インシデント発生時にチーム全体への影響を最小限に抑えます。

エッジ分析が普及するもう 1 つの分野は、その複雑さゆえにサプライ チェーン管理です。サプライ チェーンには通常、製造のために複数の場所に移動する必要がある原材料の調達と追跡、保管施設の管理、輸送中のアイテムを追跡する RFID チップなどの何千もの IoT デバイスの監視など、数百の個別の可動部分があります。

この場合、サプライ チェーン マネージャーは、世界中の製品の流れを整理する集中的な場所を持ち、一方で「エッジ」は RFID タグ付き商品の保管施設になる可能性があります。エッジ分析を活用してこれらのストレージ施設でデータを直接、ほぼリアルタイムで分析することは、チェーンの残りの部分を調整する上で非常に役立ちます。たとえば、サプライチェーンのマネージャーは天候も考慮する必要があります。ここで、AI や ML モデリングなどのより高度な分析が役立ち、エッジで処理することもできます。

準備、スタート、ゴー

エッジ分析を実装するために、従来の中央データベースを犠牲にする必要はありません。実際、両者を併用するのが最適です。生データはエッジで分析され、集約されて中央データベースまたはデータ ウェアハウスに送信され、必要に応じて保存され、より高度な分析が行われます。

企業内でエッジ分析を設定するには、適切なインメモリ データベースが必要です。エッジで大量のデータをリアルタイムに分析するには、高性能な分析ソリューションと、エッジ インフラストラクチャと中央データ ウェアハウス インフラストラクチャを統合できるソリューションが必要です。適切なデータベースは、集中型システムとエッジのメッシュを構築し、プラットフォームはデータを必要な場所に導くための導管として機能します。

IoT の世界が拡大し続け、組織がより多くの AI と ML をエッジに統合してリアルタイム データ分析を自動的に最適化し、より優れた迅速な結果を得るようになると、集中的に処理および分析する必要があるデータの氾濫を回避するためにエッジ分析がますます重要になります。おそらく、より優れたデータ分析の鍵はエッジで生きることです。