O modelo de análise de dados em que o processamento, a coleta e a interpretação ocorrem na ponta chama-se Edge Analytics. Ou seja, nesse modelo, os  dados não são analisados ​​em um ponto não central  para priorizar a velocidade, reduzir tráfego de dados e, eventualmente, propiciar o consumo de análises já na ponta. O conceito é relativamente novo e está associado ao crescimento da Internet das Coisas (IoT). O fato é que, ao lidar com as informações no local em que são geradas, o processo acaba sendo otimizado.

A mesma coisa acontece com o processamento em dispositivos próximos e redes também, porque apenas aquilo que importa é transmitido ao servidor. Assim, a latência é reduzida – e há menor utilização da banda da internet. Consequentemente, a tomada de decisão em empresas e organizações acaba sendo agilizada, já que os dados são processados com mais rapidez.

E não se pode tirar de perspectiva que o modelo tende a se expandir com a quantidade crescente de plataformas e devices – assim como o volume de informações; afinal, o modelo ganha escala graças à performance dinâmica com que minera e analisa dados.

Mais: à medida em que o número de dispositivos ligados a uma mesma rede aumenta, maior será a transmissão de informações e a largura necessária. Não obstante, o Edge Analytics minimiza a largura da banda – e, dessa maneira, proporciona uma conectividade mais ampla – e ainda evita limitações.

Crescimento de Edge Analytics em 2020

A segurança é um dos aspectos mais importantes do modelo. E uma vez que é possível desligar um dispositivo em vez de toda a rede conectada a um servidor centralizado – graças à descentralização da avaliação de dados – é fácil imaginar o porquê.

De qualquer maneira, o Edge Analytics terá um grande crescimento este ano – cerca de 50% –, principalmente em provedores de cloud, companhias de telecomunicações e data centers, segundo a Forrester e o Gartner. A Forrester, aliás, entende que a UX (User Experience) liderará as tendências para Edge Computing em 2020.

Explica-se: em âmbito mundial, cerca de 54% dos tomadores de decisão acreditam que sua principal vantagem é a capacidade de suportar demandas de AI (Artificial Intelligence) – que, assim como Machine Learning, são essenciais para compreender o comportamento do usuário e realizar os ajustes necessários para melhorar sua experiência com aplicativos.

Blockchain e hiperautomação

Espera-se também que, por meio de Edge Analytics,  a comunicação entre dispositivos e redes de blockchain será mais rápida, fazendo com que o processamento se torne cada vez mais eficiente. Afinal, prevê-se que o blockchain autenticará mais de 30% de todo o conteúdo em vídeo e notícias em todo o mundo – e a ideia, aqui, é combater a disseminação de fake news.

Finalmente, com a evolução da AI e Machine Learning, especialistas preveem que, graças à escalabilidade, conectividade, capacidade de processamento, pouca latência – e, vale ressaltar, baixo custo, também –  haverá grande impulso na hiperautomação. O modelo Edge Analytics é, portanto, uma das tendências em ascensão nos dias de hoje. Faz sentido.

Afinal, com o crescimento exponencial da IoT (projeções dão conta que em 2025 haverá cerca de 73 bilhões de dispositivos instalados no mundo todo), não há exagero ao afirmar que empresas e organizações que não levarem em consideração suas vantagens e benefícios enfrentarão, certamente, grandes dificuldades para manter a competitividade nos mercados em que atuam.