Qu'est-ce que l'Edge Analytics ?

Edge Analytics permet aux entreprises axées sur les données de passer directement à l'analyse de leurs données après qu'elles ont été collectées par les appareils IoT. Elle contribue à éliminer les goulets d'étranglement dans le traitement des données.

Découvrez l'Edge Analytics, ses avantages et des cas d'utilisation concrets pour mieux comprendre cette nouvelle tendance en matière de données.

Accélérez le traitement et l'analyse des données et réduisez le nombre d'étapes entre la collecte et l'utilisation de vos données : C'est la promesse de l'Edge Analytics. Cette méthode de traitement des données est axée sur la proximité de la source de données. Elle évite toutes les étapes liées à l'envoi des données vers un centre de traitement.

Comment fonctionne Edge Analytics ?

Edge Analytics répond à une logique très différente de l'analyse traditionnelle des données, avec laquelle les données sont généralement transférées vers un centre de traitement distant, comme un serveur ou un cloud, et l'analyse est effectuée. Dans le cas de l'Edge Analytics, des appareils connectés ou des capteurs situés à la périphérie du réseau collectent des données en temps réel à partir de diverses sources telles que des machines industrielles, des véhicules, des équipements de surveillance, des capteurs IoT, etc.

Les données brutes collectées sont prétraitées localement - elles sont ensuite filtrées et préparées pour une analyse immédiate. Ce prétraitement local a pour but de nettoyer, d'échantillonner, de normaliser et de compresser les données, afin de réduire la quantité de données à transférer et de garantir leur qualité, avant l'analyse. Une fois cette phase préliminaire achevée, l'analyse des données est également effectuée sur place, à la périphérie du réseau, à l'aide d'algorithmes et de modèles préalablement déployés sur des dispositifs locaux ou des serveurs.

Avec Edge Analytics, vous pouvez optimiser votre stratégie d'analyse des données en ne transférant que les données essentielles ou les événements exceptionnels vers un centre de traitement distant. L'objectif ? Réduire les besoins en bande passante du réseau et économiser les ressources de stockage.

Quels sont les avantages de l'Edge Analytics ?

Si la proximité entre la source des données et les moyens de les traiter et de les analyser apparaît comme le principal avantage de l'Edge Analytics, vous pourrez en tirer cinq bénéfices principaux :

Accélérer la prise de décision en temps réel

La réduction de la distance entre l'endroit où les données sont collectées et l'endroit où elles sont traitées et analysées permet de gagner du temps à deux niveaux. L'Edge Analytics traite les données à la périphérie du réseau, là où elles sont générées, ce qui permet une analyse en temps réel, éliminant ainsi le temps de latence associé à l'envoi des données vers un site distant. Un autre avantage de cette dimension temps réel est qu'elle permet une analyse autonome des données.

Réduire le temps de latence entre la collecte et l'analyse des données

L'Edge Analytics est une promesse d'exploitation en temps réel de votre patrimoine de données car le traitement des données se fait localement. Dans le cas d'applications nécessitant des réponses rapides, comme l'Internet des objets (IoT) ou les systèmes de contrôle industriel (production ou maintenance prédictive, par exemple), le traitement de proximité des données réduit drastiquement la latence et optimise les temps de traitement.

Limiter les besoins en bande passante du réseau

L'analyse traditionnelle des données repose presque toujours sur le transfert de grandes quantités de données vers un centre de traitement distant. Résultat : une utilisation intensive de la bande passante du réseau. C'est particulièrement vrai lorsque votre entreprise génère de grands volumes de données à grande vitesse. Edge Analytics présente l'avantage de réduire la quantité de données à transférer, puisqu'une partie de l'analyse est effectuée localement. Seules les informations essentielles ou les résultats d'analyse pertinents sont transmis, ce qui réduit la charge sur le réseau.

Optimiser la sécurité et la confidentialité des données

Comme vous le savez, toutes les données n'ont pas le même niveau de criticité. Certaines données sensibles ne peuvent être transférées en dehors du réseau local pour des raisons de sécurité ou de confidentialité. Edge Analytics permet de traiter ces données localement, ce qui peut renforcer la sécurité et la confidentialité en évitant les transferts de données sensibles vers des sites externes.

S'engager sur la voie de l'évolutivité

Comme Edge Analytics permet d'effectuer localement une partie de l'analyse des données, il permet de réduire considérablement la charge du réseau. Ce faisant, Edge Analytics facilite l'évolutivité en évitant les goulets d'étranglement de la bande passante et ouvre la voie à la multiplication des appareils IoT sans risque de surcharge du réseau.

L'analyse des données peut être répartie entre plusieurs nœuds de traitement, ce qui facilite l'évolutivité horizontale. L'ajout de nouveaux appareils ou serveurs à la périphérie du réseau augmente la capacité de traitement globale et vous permet de faire face à une demande croissante sans avoir à reconfigurer l'architecture de traitement centralisée.

Quels sont les principaux cas d'utilisation de l'Edge Analytics ?

Bien que le phénomène de l'Edge Analytics soit relativement récent, il est déjà massivement utilisé dans de nombreux secteurs d'activité.

Industrie manufacturière

L'Edge est déjà largement utilisé dans la fabrication et l'automatisation industrielle. Il permet notamment de surveiller les outils de production en temps réel, afin de détecter les pannes, d'optimiser la production, de planifier la maintenance, voire d'améliorer l'efficacité globale des équipements et des processus.

Santé

Dans le secteur des soins de santé et de la télémédecine, l'Edge Analytics est utilisé dans les appareils médicaux connectés pour surveiller les signes vitaux des patients, détecter les anomalies et alerter les professionnels de santé en temps réel.

Villes intelligentes et mobilité

L'Edge Analytics est également bien adapté au secteur de la mobilité urbaine et des villes intelligentes. Dans le cadre du développement du transport urbain autonome, par exemple, l'analyses des données en temps réel permet de détecter les obstacles, d'interpréter l'environnement routier et de prendre des décisions de conduite autonome.

Sécurité et surveillance

Le secteur de la surveillance et de la sécurité s'est également intéressé à l'Edge Analytics, qui permet d'analyser en temps réel les flux vidéo pour détecter les mouvements ou la reconnaissance faciale.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.