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A análise de borda - ou a análise de dados mais perto de onde são coletados - é uma idéia relativamente nova na análise de dados e, pelo menos até o momento, é comum ouvirmos essa referência em conjunto com a IoT. Afinal, em um mundo com sensores em todos os lugares e uma quantidade crescente de dados entrando, a análise de borda oferece uma maneira de extrair valor dos dados de uma maneira que é mais rápida, mais simples e, em muitos casos, mais prática. Porém, embora a análise de borda tenha fornecido a tecnologia para alavancar a IoT, sua promessa realmente se estende para além da IoT até a borda de um ecossistema de dados mais tradicional. Aqui, veremos as vantagens de processar dados no limite, armazená-los e aplicar análises mais tradicionais, e por que muitas organizações estão começando a buscar a capacidade de escolher entre essas duas opções para atender às suas necessidades.
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Alguns dados não valem a pena salvar
Nos primeiros dias do big data, as organizações tratavam da coleta de dados. A sabedoria coletiva da época era que a coleta de dados era uma coisa boa, mesmo que não pudesse ser totalmente analisada. O problema é que, à medida que a coleta de dados melhorava, os volumes de dados começaram a explodir. Segundo um relatório divulgado pela organização de pesquisa SINTEF em 2013, 90% de todos os dados do mundo foram gerados nos dois anos anteriores. Segundo a IDC, 1, 7 megabytes de novas informações serão criadas a cada segundo para cada pessoa no planeta até 2020. Isso equivale a cerca de 44 zettabytes de dados.
À medida que os dados se acumulavam, a pergunta se tornou óbvia: o que vamos realmente fazer com todas essas informações? Infelizmente, às vezes a resposta é muito pequena. Um estudo divulgado pela Pricewaterhouse Coopers e Iron Mountain em 2015 constatou que 43% das empresas pesquisadas estavam obtendo "pouco benefício tangível" dos dados coletados. Outros 23% obtiveram "nenhum benefício". O que as organizações estão aprendendo cada vez mais é que, embora a coleta de dados tenha grandes benefícios, nem todos os dados são úteis e nem todos valem a pena mantê-los, principalmente quando fluem da miríade de sensores que chamamos de "IoT".
