Edge Analytics: déplacer l’analyse des données vers des périphériques à la source de l’information
2 min read
L’Internet des Objets (IoT) apporte de nombreux bénéfices. Il permet aux entreprises d’accéder et de collecter davantage de données pour appuyer les décisions opérationnelles.
Cependant, exploiter les données et les transformer en informations exploitables présente un certain nombre de challenges. La taille et la vitesse des données collectées par les équipements connectés peut venir à bout des infrastructures réseau les plus solides. Dans des situations où le timing est crucial, les retards causés par la latence ou les données inefficacement routées peuvent causer d’importants problèmes.
Afin de pallier cela, le concept de « Edge Analytics » a vu le jour. Il consiste à rapprocher les capacités de prise de décision vers la source des données. Cisco a d’ailleurs été pionnier sur le sujet en développant les notions le Fog et Edge Computing bien avant les autres éditeurs et avec le lancement de la plateforme Cisco Kinetic.
Cette plateforme IoT permet aux entreprises de collecter, traiter et analyser de façon sécurisée un grand nombre de données en quasi temps réel.
Produit par Intelligent Business Strategies pour le compte de notre partenaire Tellmeplus, le livre blanc Edge Advanced Analytics examine la manière dont les industriels déplacent l’analyse des données d’un serveur central vers des périphériques proches de l’endroit où les données sont générées.
Ce livre blanc présente les nombreuses conditions au succès d’un déploiement Edge tels que :
– Flux de données optimisés et sécurisés : En ne remontant que les données critiques, les entreprises sont ainsi en mesure de réduire la latence du réseau, les coûts de transmission et de stockage des données et d’assurer que seules les données pertinentes sont bien envoyées à l’expert.
– Évolutivité et topologie : relever le défi de disposer de la puissance de calcul nécessaire à la création du modèle et à son évolutivité pour le déployer à l’endroit où les données sont produites.
– Analyse prédictive : En transformant les données des machines en informations exploitables, les entreprises réduisent les interruptions et les dysfonctionnements et donc les coûts liés à l’immobilisation des machines.
Le Edge Analytics fourni de l’intelligence à vos données.
A propos de Tellmeplus
Créée par Jean-Michel Cambot, l’inventeur de Business Objects, puis rejoint en 2016 par Benoit Gourdon co-fondateur de Neolane, Tellmeplus bénéficie de 5 années de recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à l’analyse prescriptive. Destinée aux experts métiers, la plateforme Tellmeplus exploite l’IA, le machine learning & le big data pour automatiser la création & déploiement de modèles prédictifs pour des prédictions plus rapides et précises. Predictive Objects peut être déployé et exécuté dans le cloud, les plateformes IoT industrielles, at the edge of the network ou dans les objets et machines connectés – en apportant la décision à l’objet et aux données en temps réel, même en l’absence de réseau. Chaque asset industriel devient un ‘asset augmenté’ qui démultiplie sa valeur pour l’entreprise.
- Pour plus d’informations, rendez-vous sur www.tellmeplus.com
- Pour en savoir plus sur notre partenariat avec Tellmeplus, regardez la vidéo suivante: https://youtu.be/lDAja1JnzxU
- Téléchargez le précédent livre blanc de Tellmeplus sur l’Asset Intelligence pour vous aider mesurer votre production en temps réel.
Authors
