Edge analytics
Qu’est-ce que l’edge analytics ?

L’edge analytics est le processus consistant à analyser des données et à rechercher des solutions à l’edge, où les données sont collectées via des appareils intelligents et des capteurs IoT.

Cette stratégie vise à réduire la latence et l’utilisation de la bande passante en exécutant des analyses localement, à proximité de la source de données, plutôt qu’en envoyant les données vers des serveurs centralisés ou des datacenters pour analyse.

Un technicien utilise un ordinateur portable robuste pour inspecter des machines.
  • Comment l’edge analytics engendre-t-elle un avantage concurrentiel ?
  • Comment l’edge analytics peut-elle contribuer à la gestion de parc automobile ?
  • L’edge analytics peut-elle être utilisée dans la production industrielle ?
  • Que peut apporter l’edge analytics à mon entreprise ?
  • HPE et l’edge analytics
Comment l’edge analytics engendre-t-elle un avantage concurrentiel ?

Comment l’edge analytics engendre-t-elle un avantage concurrentiel ?

L’edge analytics procure un avantage concurrentiel aux entreprises en leur permettant de traiter et d’analyser les données localement plutôt que dans des datacenters. Voici quelques-uns de ses avantages les plus importants :

  • Informations en temps réel : l’edge analytics permet le traitement de données et la prise de décision en temps réel. Par exemple, dans le secteur industriel, il peut être utilisé pour la maintenance prédictive des machines, dans le secteur de l’IoT pour la surveillance en temps réel des devices intelligents et pour proposer des expériences client personnalisées dans le secteur de la vente au détail. Ces industries ont besoin d’accéder rapidement à des informations pour gagner en efficacité opérationnelle et réduire leurs temps de réaction.
  • Latence réduite : le traitement des données en périphérie de réseau réduit la latence en éliminant le transfert de données vers des serveurs centralisés pour analyse. Cet avantage est crucial pour les véhicules autonomes et la surveillance d’infrastructures critiques, qui nécessitent des réactions rapides basées sur les données.
  • Optimisation de la bande passante : l’edge analytics réduit les volumes de données transmis aux datacenters centralisés, d’où une économie de bande passante et de stockage.
  • Sécurité et confidentialité des données : le traitement à l’edge réduit l’exposition des données sensibles liée à leur transmission. Le maintien des données en local et la réduction des violations de données se traduisent par une meilleure conformité aux lois sur la confidentialité des données.
  • Flexibilité et évolutivité : l’edge analytics prend en charge les architectures informatiques distribuées, ce qui favorise l’évolutivité horizontale par ajout d’équipements edge. Cette flexibilité permet de développer et d’agiliser l’entreprise sans surcharger l’infrastructure centralisée.
  • Efficacité opérationnelle : l’edge analytics automatise les opérations, optimise l’allocation des ressources et permet une maintenance prédictive basée sur les informations issues des données locales.

L’edge analytics permet aux organisations d’utiliser des données en temps réel pour prendre des décisions plus rapides, augmenter l’efficacité opérationnelle et offrir de meilleures expériences client, ce qui se traduit par un avantage concurrentiel dans leurs secteurs respectifs.

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