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De Dados a Insights: conheça o conceito Global Edge Analytics

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À medida que a quantidade e a velocidade dos dados continuam a crescer, as soluções tradicionais de análise baseadas na nuvem frequentemente enfrentam limitações relacionadas à latência, largura de banda e custos associados à transmissão de grandes volumes de dados. Eis que o mercado de Global Edge Analytics surge para enfrentar esses desafios, aproximando o poder de processamento dos locais onde os dados são gerados. 

O setor de Global Edge Analytics está em crescimento acelerado, há uma previsibilidade que as empresas migrem de 10% para 75% de dados processados em Edge Analytics até 2025, reduzindo a dependência de data centers tradicionais e armazenamento em nuvem, como aponta a pesquisa: Mercado de Edge Analytics – Tamanho global da indústria, participação, tendências, oportunidades e previsão, 2018-2028. Além disso, em 2022 o valor estimado de mercado era de $10,2 bilhões e a previsão para 2028 é de $45,28 bilhões. 

Esse crescimento não é de agora, a pandemia de COVID-19 teve um impacto positivo para este setor. Durante o período de afastamento e com as tendências de trabalho remoto, houve uma maior necessidade de soluções de automação e Inteligência das Coisas (IoT) para compensar a indisponibilidade de funcionários, o que contribuiu para o crescimento do mercado. 

Com isso, a adoção do Global Edge Analytics está se tornando cada vez mais essencial para as empresas lidarem com o aumento exponencial de dados. Muitas delas estão adotando essa abordagem como uma solução econômica para lidar com a necessidade de processamento quase em tempo real de grandes volumes de dados complexos e para fornecer resoluções automatizadas.

Outro fator que influencia no aquecimento deste mercado é impulsionado pela ampla disponibilidade de ferramentas de Global Edge Analytics baseadas em Inteligência Artificial e IoT, como AWS IoT GreenGrass, IBM Watson IoT Edge Analytics, Microsoft Azure IoT Edge, Oracle Edge Analytics (OEA) e outras.

Neste artigo, apresentamos o conceito Global Edge Analytics, a sua relação com a IoT, Big Data, além dos benefícios e desafios da sua implementação. Este é um artigo quase que obrigatório para quem busca aprofundar seu entendimento sobre o conceito de Global Edge Analytics, identificar oportunidades e aprimorar a eficiência operacional de sua organização. Independentemente do setor de atuação, o Global Edge Analytics oferece uma ampla gama de aplicações, abrangendo desde automação industrial e manufatura até varejo, saúde e cidades inteligentes.

O que é Global Edge Analytics e como funciona?

Global Edge Analytics é uma abordagem de análise de dados que ocorre na "fonte", ou seja, perto dos dispositivos onde os dados são gerados. Em vez de enviar todos os dados para a nuvem ou um data center remoto para análise, o processamento é realizado localmente nos dispositivos ou em servidores próximos.

Para que o processo de Global Edge Analytic ocorra é necessário a implantação de recursos de computação e análise de dados em dispositivos ou nós de rede localizados próximos aos dispositivos geradores de dados, isso pode incluir dispositivos Internet das Coisas, sensores, máquinas industriais e outros dispositivos conectados à Internet.

Global Edge Analytics e sua relação com IoT

Parte da grande visibilidade do Global Edge Analytics se dá por meio do avanço dos conceitos Internet das Coisas e do Big Data, e não é por acaso que ambos são abordados logo no início deste texto. Essas e outras tecnologias têm possibilitado às empresas coletar e manipular um grande número de dados de forma estratégica, impulsionando seus negócios. 

No entanto, a transferência dessa enorme quantidade de informações para data centers ou para a nuvem ainda apresenta desafios significativos. É aqui que o Global Edge Analytics ganha destaque, como ele permite que parte do processamento ocorra localmente nos dispositivos ou em servidores próximos, há uma redução na latência que possibilita insights em tempo real. Essa abordagem não apenas alivia a sobrecarga das redes, mas também oferece a capacidade de responder rapidamente a eventos em tempo real, impulsionando a eficiência e a agilidade operacional das organizações.

De que forma eles estão relacionados?

Primeiro, vale conceituar que a Internet das Coisas refere-se à rede de dispositivos físicos conectados à internet que coletam e trocam dados entre si e com sistemas externos. Esses dispositivos podem incluir sensores, medidores, câmeras, veículos e outros objetos incorporados com tecnologia de comunicação. O principal objetivo da IoT é fornecer insights sobre o ambiente físico ao nosso redor, melhorando a automação, eficiência e tomada de decisões.

A relação entre Global Edge Analytics e IoT reside na maneira como lidam com a vasta quantidade de dados gerados pelos dispositivos IoT. A IoT fornece a infraestrutura para coletar dados de uma variedade de fontes e dispositivos em tempo real, enquanto o Global Edge Analytics oferece uma maneira eficiente de processar e analisar esses dados localmente, na "fonte", antes que sejam enviados para análise em data centers remotos.

Por exemplo, considere um sistema de monitoramento de saúde que utiliza dispositivos IoT para coletar dados vitais dos pacientes, como frequência cardíaca, pressão arterial e níveis de glicose. Com o Global Edge Analytics, esses dados podem ser processados e analisados localmente nos próprios dispositivos ou em um gateway próximo, permitindo a detecção imediata de anomalias ou tendências preocupantes, sem depender da transmissão de dados para um servidor remoto.

Sendo assim, a relação entre Global Edge Analytics e Internet das Coisas é de sinergia: enquanto a IoT fornece a infraestrutura para coletar dados em tempo real de uma ampla variedade de dispositivos, o Global Edge Analytics oferece uma maneira eficiente de processar e analisar esses dados na borda da rede, permitindo insights rápidos e ações decisivas.

Global Edge Analytics e Big Data

O Big Data é uma área de conhecimento que também está bem próxima do conceito de Global Edge Analytics, mas apesar de correlacionados eles desempenham papéis distintos no ecossistema de análise de dados. Para entender a relação entre eles, vamos começar definindo cada conceito. 

Big Data refere-se à enorme quantidade de dados que são gerados continuamente a partir de várias fontes, como dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de saúde, entre outros. Esses dados são caracterizados por sua variedade, velocidade e volume, os chamados "3Vs" do Big Data. O desafio com o Big Data é não apenas armazená-lo, mas também processá-lo e analisá-lo para extrair insights significativos.

Por outro lado, Global Edge Analytics como já explicado anteriormente é uma abordagem de análise de dados que se concentra em processar e analisar dados o mais próximo possível de onde são gerados. A relação entre Global Edge Analytics e Big Data está na forma como lidam com a imensa quantidade de dados gerados. O Big Data fornece o pool de dados para análise, enquanto o Global Edge Analytics oferece uma maneira eficiente de processar e analisar esses dados, especialmente em cenários onde a latência é crítica ou onde a transferência de grandes volumes de dados para análise em data centers remotos não é prática. 

Exemplo

De forma prática podemos recorrer ao exemplo da General Eletric (GE), empresa é resultado da fusão de várias empresas elétricas e uma das maiores e mais diversificadas empresas do mundo. A GE implementou Big Data e Global Edge Analytics na análise de dados em tempo real em suas turbinas eólicas para melhorar a eficiência e a confiabilidade das operações. Com sensores instalados nas turbinas, a GE coleta e analisa grandes volumes de dados sobre o desempenho das turbinas, condições climáticas e outros fatores relevantes. Essa análise permite a detecção precoce de problemas, manutenção preditiva e otimização do desempenho das turbinas, resultando em maior geração de energia e redução de custos operacionais.

Quais os benefícios das empresas utilizam Global Edge Analytics?

As empresas utilizam o Global Edge Analytics de várias maneiras para melhorar suas operações, oferecer serviços mais eficientes e desenvolver produtos inovadores. Alguns dos principais casos de uso e benefícios do Global Edge Analytics incluem:

Monitoramento em tempo real

As empresas podem monitorar ativos, processos e sistemas em tempo real, permitindo a detecção imediata de anomalias, falhas ou oportunidades de melhoria. Isso é especialmente útil em setores como manufatura, utilities e infraestrutura crítica.

Manutenção preditiva

O Global Edge Analytics permite que as empresas identifiquem padrões e tendências nos dados coletados pelos dispositivos IoT, possibilitando a previsão de falhas e a implementação de manutenção preditiva. Isso ajuda a evitar paralisações não planejadas, reduzir os custos de manutenção e prolongar a vida útil dos equipamentos.

Personalização de serviços

Com o Global Edge Analytics, as empresas podem coletar e analisar dados em tempo real sobre o comportamento e as preferências dos clientes, permitindo a personalização de serviços e experiências para atender às necessidades individuais de cada cliente.

Redução da sobrecarga de rede

Transferir grandes volumes de dados para análise em data centers remotos pode sobrecarregar a rede e causar atrasos na transmissão de dados. O Global Edge Analytics reduz essa sobrecarga, processando dados localmente e enviando apenas os insights relevantes ou resumos para análise em data centers remotos, economizando largura de banda e reduzindo os custos de comunicação.

Quais os desafios na implementação de Global Edge Analytics?

Questões relacionadas à segurança, falta de padrões de sistemas e escala de implantação são os principais desafios enfrentados pelo mercado na hora de aplicar o Global Edge Analytics.

No entanto, devido a complexidade do atual cenário dos negócios e com a rápida adoção de soluções e crescentes necessidades do cliente, o Global Edge Analytics é uma oportunidade interessante para alavancar a empresa. Conheça os principais desafios e saiba como lidar com cada um deles:

Latência de rede

Processar dados em tempo real em dispositivos de borda requer uma infraestrutura de rede de baixa latência para garantir a transferência rápida de dados entre dispositivos e sistemas de análise.

Capacidade de processamento limitada

Dispositivos de borda geralmente possuem recursos de processamento limitados, o que pode dificultar a execução de algoritmos complexos de análise de dados. É necessário otimizar os algoritmos para garantir eficiência e rápida tomada de decisões.

Segurança dos dados

Como os dispositivos de borda estão mais expostos a ameaças de segurança, é essencial implementar medidas robustas de segurança para proteger os dados sensíveis durante a coleta, processamento e transmissão.

Escalabilidade

Lidar com grandes volumes de dados em ambientes distribuídos pode ser um desafio. É necessário garantir que a infraestrutura e os algoritmos possam lidar com a escalabilidade necessária para processar e analisar dados em tempo real em uma ampla gama de dispositivos de borda.

Integração de sistemas heterogêneos

Dispositivos de borda geralmente operam em diferentes plataformas e sistemas operacionais. Integrar e sincronizar esses sistemas heterogêneos pode ser complexo e requer uma abordagem cuidadosa para garantir a interoperabilidade e o fluxo contínuo de dados entre os dispositivos de borda e os sistemas de análise centralizados.

Privacidade e conformidade regulatória

A coleta e o processamento de dados em tempo real em dispositivos de borda podem envolver questões de privacidade e conformidade regulatória. É importante garantir que a análise de dados esteja em conformidade com as regulamentações de privacidade e proteção de dados, garantindo a transparência e o consentimento adequados dos usuários.

Edge computing, analytics e IA/ML

Edge Computing, Edge Analytics e Inteligência Artificial/Machine Learning (IA/ML) estão interconectados e desempenham papéis complementares no processamento e análise de dados na Global Edge Analytics.

Para tornar mais fácil a compreensão desta relação, imagine que você tem uma fábrica de arames com diversos sensores instalados nas máquinas de produção. Esses sensores coletam uma enorme quantidade de dados sobre temperatura, pressão, velocidade e outros parâmetros em tempo real da sua produção. 

Edge Computing

É a prática de processar dados o mais próximo possível de onde são gerados, em vez de enviá-los para data centers remotos ou para a nuvem. Isso ajuda a reduzir a latência, melhorar a eficiência da rede e permitir ações em tempo real. O Edge Computing é uma aplicação específica de Edge Analytics, focada na análise de dados para insights em tempo real e tomada de decisões. Voltando ao exemplo da fábrica de arames como Edge Computing você teria mais latência e respostas mais rápidas às mudanças nas condições de produção.

Edge Analytics

É uma técnica que envolve a análise de dados onde os dispositivos IoT e sensores estão localizados. Essa análise pode incluir tarefas como detecção de padrões, detecção de anomalias e processamento de eventos complexos. 

Se você implementar o Edge Analytics em sua fábrica, por exemplo, os sensores podem detectar um aumento repentino na temperatura em uma máquina e enviar um alerta para os operadores antes que ocorra uma falha.

Inteligência Artificial/Machine Learning (IA/ML)

IA/ML são tecnologias que capacitam sistemas a aprender e melhorar com base em dados, sem intervenção humana direta. Na borda da rede, a IA/ML pode ser usada para processar e analisar dados em tempo real, identificar padrões complexos e tomar decisões automatizadas. Isso é especialmente útil em cenários onde a velocidade é essencial, como em veículos autônomos, saúde digital e manufatura inteligente. O Global Edge Analytics pode integrar IA/ML na "fonte" para realizar análises avançadas e acionar respostas automatizadas com base nos insights obtidos. 

Por exemplo, na linha de produção da fábrica de arames um algoritmo de machine learning pode aprender com os dados dos sensores para prever quando uma máquina precisará de manutenção, com base em padrões de desgaste observados ao longo do tempo.

À medida que surgem mais recursos e soluções para análise e armazenamento de dados, tanto localmente quanto na nuvem, as empresas enfrentam o desafio de aproveitar ao máximo seus dados e gerar insights. 

É inegável que a Global Edge Analytics oferece a promessa de eficiência e tende a crescer e melhorar ao longo dos próximos anos. No entanto, temos uma questão importante para você e que deve ser refletida: a sua empresa será capaz de acompanhar o ritmo e a explosão de dados em um futuro próximo?

A Objective entende bem a importância de uma boa análise de dados, inclusive um dos nossos jargões é que todas as nossas decisões são baseadas em dados. Entre em contato com os nossos especialistas e saiba como podemos te ajudar.

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