“Edge Analytics es un método de análisis de datos que se realiza cerca del origen de los datos, en el “borde” de la red, en lugar de realizarlo en un centro de datos centralizado. Implica el procesamiento y análisis de datos directamente a través de dispositivos inteligentes o sensores de IoT, y forma parte de la aplicación del Edge Computing, un paradigma de computación más amplio que abarca el procesamiento de datos en el borde, mientras que Edge Analytics se enfoca específicamente en el análisis de datos en ese mismo borde”

 

¿Qué es Edge Analytics?

Edge Analytics (“análisis en el borde de la red o análisis perimetral”) es un modelo de análisis de datos en el que los flujos de datos entrantes se analizan en un punto no centralizado del sistema, como un conmutador, un nodo periférico, un dispositivo o un sensor conectado.

Se trata de analizar los datos justo donde se generan, es decir, en el mismo dispositivo o cerca de él, en lugar de enviarlos a un servidor lejano o a la nube para su procesamiento.

Los datos brutos recogidos se preprocesan localmente, se filtran y se preparan para realizar el análisis de forma inmediata, de esta forma, se limpian, se muestrean, se normalizan y se preparan los datos que hay que transferir, garantizando su calidad antes del análisis. Una vez concluida esta fase inicial, el análisis de los datos se realiza también in situ, en el perímetro de la red, utilizando algoritmos y modelos previamente desplegados en dispositivos o servidores locales.

 

 

A diferencia de los modelos analíticos tradicionales, Edge Analytics hace hincapié en la velocidad y la descentralización y, por tanto, ignora los métodos normales de recopilación típicos de Big Data. El concepto es relativamente nuevo y está estrechamente ligado a la aparición de Internet de las Cosas (IoT) como tecnología para el futuro.

El paradigma de Edge Analytics se ha hecho más factible a medida que la conectividad a Internet ha mejorado gracias a la capacidad de procesamiento de las infraestructuras y de las redes de comunicación (5G).

Los sensores, la tecnología inteligente y otros dispositivos conectados no serían eficaces si todo su proceso de análisis implicara devolver la información a una ubicación central y esperar a que se procese y se devuelva. En cambio, la analítica perimentral optimiza el proceso gestionando la mayor parte del análisis in situ y transmitiendo solo los datos más importantes a un servidor central.

Sin duda, es una revolución silenciosa que está cambiando la forma en que las organizaciones analizan los datos.

 

Edge Computing vs. Edge Analytics

Ciertamente, Edge Computing y Edge Analytics suelen ir de la mano, pero no son lo mismo. Puedes tener Edge Computing sin Analytics (solo ejecutando cosas), pero Edge Analytics necesita del Edge Computing para existir. Por tanto, ambos se complementan.

Utilizando un lenguaje más coloquial, podríamos decir que Edge Computing es un músculo (relevante) de nuestro cuerpo, mientras que Edge Analytics es el cerebro que lo dirige.

Por ejemplo, un gran centro comercial podría usar Edge Computing para capturar imágenes de cámaras locales repartidas en los distintos espacios, y utilizará Edge Analytics para analizar la afluencia de clientes, ajustar la iluminación y la temperatura ambiente en tiempo real, o prevenir robos o daños en su mobiliario a partir de ciertos patrones de comportamiento.

 

 

Principales ventajas de Edge Analytics

Aunque las ventajas resultan evidentes, algunas tendencias apuntan a que Edge Analytics será el cerebro “en campo” de las empresas del futuro. No reemplazará la nube, pero sí la complementará para crear negocios más inteligentes, inmediatos y conectados a la realidad en tiempo real.

 

 

¿Cómo puedo utilizar Edge Analytics?

Aunque el fenómeno de Edge Analytics es relativamente reciente y continua siendo una herramienta muy especializada, resulta útil en una gran variedad de industrias y sectores. Uno de los usos más comunes es en el análisis de datos conectados a dispositivos IoT, que permite a los controladores de red tener una imagen en tiempo real mucho más precisa de cómo están funcionando los dispositivos y sensores. En este caso, los dispositivos transmiten datos a una ubicación central, pero la mayor parte del análisis se realiza in situ.

Por ejemplo, un dispositivo que controla la temperatura de un frigorífico en un supermercado podría detectar, en cuestión de segundos, un cambio peligroso de la temperatura interna que podría dañar los productos. Si esos datos tuvieran que volver a un servidor central, procesarse y analizarse, y luego retransmitirse al sensor, los productos del frigorífico podrían estropearse rápidamente.

En algunas industrias, esta aplicación del análisis perimetral es muy útil para detectar o predecir averías o fugas en redes de distribución de agua o potenciales fisuras en las redes de distribución de gas que podrían provocar accidentes no deseados. Existen algunos mecanismos más avanzados que tratan de anticipar y detectar, en base a patrones, cuándo es conveniente realizar alguna intervención para prevenir que estos incidentes tengan impacto en los consumidores.

Con Edge Analytics, este tipo de problemas podría resolverse en cuestión de segundos y tomar decisiones con respecto a las posibles soluciones o intervenciones a desplegar.

Del mismo modo, las plantas de fabricación pueden utilizar la analítica perimetral para realizar un mejor seguimiento del estado de la maquinaria, el rendimiento de la producción, y estar preparados para hacer frente a cualquier crisis que surja en cuestión de segundos en lugar de minutos.

 

¿Cuál es el fututo que nos espera?

Sin duda, este tipo de tecnologías no solo medirá cosas. Ahora interpretará, decidirá y actuará con modelos de inteligencia artificial embebidos. Hablamos de cámaras que detectan emociones, sensores que predicen fallos antes de que ocurran, o vehículos que aprenden y se ajustan en tiempo real.

 

 

Si el futuro es cada vez más descentralizado, inteligente y en tiempo real, entonces Edge Analytics no es una opción a considerar: es el camino para que los datos empiecen a trabajar por nosotros, justo donde se necesitan. Y con Sisense, podemos ayudarte a iniciar este viaje apasionante.

 

¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su enfoque para convertir los datos y el análisis en el borde de la red en un elemento clave para anticipar y tomar mejores decisiones inteligentes con total fiabilidad?

Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.

Parapentex Studios, December 2024