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數據重要性的上升可以說是互聯網革命最重要的副作用之一。通過廣告銷售和投資回報指標，傳統(tǒng)的贊助和廣告模式已經被拋棄，取而代之的是可以采取行動的冷酷數字和數據，例如個人資料、活動、電子郵件地址和電話號碼。
即使您不向特定受眾銷售產品，通過物聯網與服務器的日常交互產生的數據也可以產生洞察力，從而改變企業(yè)的流程。
這些數據是在這些物聯網設備中培養(yǎng)的，放置在網絡邊緣，為企業(yè)在云端的分析平臺提供他們需要的信息。例如，在制造業(yè)中，裝配中的機器可以通過讀取傳感器數據來檢測問題甚至未來的問題，以便將其反饋到分析平臺以供企業(yè)采取行動。
根據 Global Industry Analysts 9 月份發(fā)布的研究，到 2026 年，全球邊緣計算市場的價值將超過 170 億美元。這為企業(yè)利用這種市場增長帶來的創(chuàng)新提供了巨大的機會，并且對于能夠在邊緣提供解決方案的人來說，這是一個更大的機會。
邊緣分析
顯然可以在邊緣找到很多見解，但是將這些信息反饋到云平臺然后對其進行分析可能是一個緩慢而密集的過程。
可以從邊緣信息中獲得的洞察力允許實時反應，并提供分析引擎，允許對預測未來的數據做出決策，減少支出，尋找新機會或改變業(yè)務模型，舉幾個例子。
因此，在到達云之前完全形成信息，然后從云中的許多邊緣點聚合信息可能是更快進入市場和擊敗競爭對手之間的區(qū)別，或者必須為每個客戶而戰(zhàn)。該信息不一定與所提供的產品、流程或服務有關，它實際上可以分析員工的工作方式、最忙的時間以及他們如何管理時間。我們以制造業(yè)為例。
該行業(yè)的公司希望能夠在故障發(fā)生之前分析和檢測其生產線的變化。邊緣計算有助于使數據的處理和存儲更接近設備。這使物聯網傳感器能夠以低延遲監(jiān)控機器健康狀況并實時執(zhí)行分析。
擁抱邊緣
IBM 表示，到 2025 年，世界上每個聯網的人每 18 秒將至少進行一次數字數據交互，并且還會有更多設備驅動的交互。需要處理的大量數據需要在源頭進行一些分析，并且只需要巧妙地選擇同步到云。通過分析網絡邊緣的數據，智能物聯網設備可以使用人工智能來檢測最佳數據集，忽略無用的數字，反饋企業(yè)可以使用的可操作見解。
這也是一種正在發(fā)生的趨勢。在同一項研究中，IBM 了解到他們調查的組織中有 91% 計劃在 5 年內實施某種形式的邊緣計算。不再坐視不理——網絡邊緣的大量計算現已證明在多個行業(yè)都有應用，包括制造、體育、健身和農業(yè)，但并不總是連接到云。
對于企業(yè)來說，在網絡邊緣擁抱數據可能看起來有點平庸。但是，還需要監(jiān)控此類洞察以提高生產力。在當前“放大疲勞”已成為組織要克服的常見障礙的情況下，能夠與員工討論他們何時工作、如何安排一天的工作以及一天召開 12 次會議可能不是做出貢獻的最佳方式到業(yè)務。
企業(yè)還可以利用其后端基礎設施中的智能邊緣集成，這是自大流行以來的一個關鍵增長領域。在本地數據中心、計算和網關，面對 IT 團隊不斷增長的需求和不斷減少的預算，邊緣設備已成為必需品。
例如，本地數據中心經理正在尋找解決方案，使他們能夠監(jiān)控和管理他們可以快速安裝的堆棧。同樣，企業(yè)想要利用的網關邊緣解決方案是一勞永逸的解決方案，讓IT專業(yè)人員能夠放心地將訪問權限安全地授予應該擁有訪問權限的人，同時在必要時仍允許一定程度的遠程管理。
與科技行業(yè)內的許多創(chuàng)新一樣，采用可能會因為不知道從哪里開始而被扼殺。但企業(yè)邊緣之旅的起點可能是較小的解決方案，這些解決方案利用人工智能讓IT團隊變得更容易。從那里，企業(yè)可以在不同的部門推出解決方案，以確保擁有高效的員工隊伍。
多年來，人工智能和邊緣市場充斥著制造業(yè)和裝有傳感器的小型設備的復雜用例，這肯定是它可以派上用場的地方。但在笨重的機械和復雜的語言背后，普通企業(yè)可以用一種不令人望而生畏但實際上有道理的方式來利用優(yōu)勢，操作和部署簡單，建立起來不需要很長時間。
這是因為，歸根結底，邊緣計算就是利用數據、理解數據并做出可以提高效率的決策。通過在邊緣采用人工智能，企業(yè)可以節(jié)省資金、尋找新機會、贏得更多客戶并提高客戶忠誠度，因為他們可以轉換這些信息并以 USP、保證或簡單建議的形式傳遞信息使他們的產品和業(yè)務更好。
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