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एज एनालिटिक्स - या जहां यह एकत्र किया गया है, उसके करीब डेटा का विश्लेषण - डेटा एनालिटिक्स में एक अपेक्षाकृत नया विचार है और, कम से कम अब तक, हमने अक्सर इसे IoT के साथ संयोजन के रूप में संदर्भित किया है। सब के बाद, दुनिया में हर जगह सेंसर और प्रवाह में डेटा की बढ़ती मात्रा के साथ, एज एनालिटिक्स एक तरह से डेटा से मूल्य प्राप्त करने का एक तरीका प्रदान करता है जो तेज, सरल और कई मामलों में अधिक व्यावहारिक है। लेकिन जब एज एनालिटिक्स ने IoT का लाभ उठाने के लिए प्रौद्योगिकी प्रदान की है, तो इसका वादा वास्तव में IoT से अधिक पारंपरिक डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के किनारे तक फैला हुआ है। यहाँ हम इसे संचय करने और अधिक पारंपरिक विश्लेषिकी लागू करने के लिए किनारे पर डेटा को संसाधित करने के लाभों पर एक नज़र डालेंगे, और क्यों कई संगठन अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उन दो विकल्पों के बीच चयन करने की क्षमता की तलाश करने लगे हैं।
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कुछ डेटा वर्थ सेविंग नहीं है
बड़े डेटा के शुरुआती दिनों में, संगठन सभी डेटा एकत्र करने के बारे में थे। उस समय सामूहिक ज्ञान यह था कि डेटा एकत्र करना एक अच्छी बात थी, भले ही इसका पूरी तरह से विश्लेषण न किया जा सके। समस्या यह है कि जैसे ही डेटा संग्रह में सुधार हुआ, डेटा वॉल्यूम में विस्फोट होने लगे। 2013 में अनुसंधान संगठन SINTEF द्वारा जारी एक रिपोर्ट के अनुसार, दुनिया के सभी डेटा का 90% पिछले दो वर्षों में उत्पन्न हुआ था। आईडीसी के अनुसार, 2020 तक ग्रह पर प्रत्येक व्यक्ति के लिए हर सेकंड में 1.7 मेगाबाइट्स की नई जानकारी बनाई जाएगी। यह डेटा लगभग 44 जेटीबाइट का होगा।
जैसा कि डेटा ने ढेर कर दिया, सवाल स्पष्ट हो गया: हम वास्तव में इस जानकारी के साथ क्या करने जा रहे हैं ? दुर्भाग्य से, कभी-कभी इसका उत्तर बहुत कम होता है। प्राइसवाटरहाउस कूपर्स और आयरन माउंटेन द्वारा 2015 में जारी किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि जिन कंपनियों का सर्वेक्षण किया गया उनमें से 43% को उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा से "थोड़ा मूर्त लाभ" प्राप्त हो रहा था। एक और 23% पाया गया "जो भी कोई लाभ नहीं है।" जो संगठन तेजी से सीख रहे हैं वह यह है कि डेटा संग्रह के प्रमुख लाभ हैं, सभी डेटा उपयोगी नहीं हैं, और सभी डेटा रखने के लायक नहीं है, खासकर जब यह सेंसर के असंख्य से बहता है जिसे हम "IoT" कहते हैं।
