비즈니스는 향상된 의사 결정을 위해 엣지 데이터를 수용합니다

최근 조직이 데이터 기반 접근 방식으로 시장에 침투함에 따라, 그들은 데이터 처리 및 의사 결정 실행을 위해 엣지 컴퓨팅에 더 의존하게 되었으며, 이는 최상위 결정을 형성합니다. 분석가들의 예측과 전망은 관련성을 가지고 실제 생활에 적용되었으며, 그 결과 전 세계적으로 데이터 저장소의 수가 크게 증가할 것이며, 이는 2027년까지 연평균 성장률(CAGR) 80%로 나타날 것입니다. 이는 비즈니스의 미래를 글로벌하게 만듭니다.

엣지 배포의 빠른 채택

그와 함께 채택 과정이 진행 중입니다. 이는 약 3분의 2의 기업이 엣지 배포 파일럿 또는 실제 배포로 이동하고 있다는 사실로 입증됩니다. 반면, 3분의 1은 여전히 엣지 기술로 작업하고 파트너십을 맺는 것을 고려하고 있습니다. 산업 부문은 엣지 데이터 마이닝을 사용하여 네트워크의 공통 요구 사항을 미세 조정하여 사이클 수를 크게 최소화하는 데 크게 도움이 되는 민첩하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 애플리케이션 시설을 제공하는 CSP의 명확한 파트너로 부상합니다.

이제 이는 비즈니스 간 협력의 문제가 아니라, CSR(기업의 사회적 책임)을 중심으로 활동을 어떻게 조직할 것인가의 문제입니다. 영화와 달리, 기업이 이를 얼마나 오래 이해할지에 대한 중심 테마가 있습니다. 엣지에서의 데이터 처리의 미래는 더 진보된 경로를 향해 62%의 경로에 있는 추정에 따라 상당히 명확하게 보입니다. AI에 의해 뒤따르는 데이터 사용은 작업을 더 빠르게 수행하고 고품질 통찰력 및 기술의 명확한 차별화를 가진 제품을 얻기 위해 강력한 코드를 사용하여 최첨단 프로세스입니다.

비즈니스가 엣지 데이터를 완전히 활용하여 궁극적으로 데이터 기반 조직으로 전환하려면 이러한 기술의 수렴이 필요합니다: 엣지 컴퓨팅, 데이터 관리, AI를 포함한 스마트 컴퓨팅. 위의 요인들의 융합은 놀라운 결과를 가져올 수 있으며, 이는 새로운 사고방식과 새로운 습관을 형성하고, 생성 과정을 단순화하며, 궁극적으로 인류를 효과와 혁신의 측면에서 다양한 라이프스타일에 노출시킬 것입니다.

관측 지점과 사물인터넷(IoT) 시스템을 통해 생성된 데이터는 정보 도메스로 수렴되어 데이터 분석 결정 동안 데이터의 개방성을 보여줍니다. 고급 데이터 관리 시스템을 통해 가장 가치 있는 데이터에 대한 데이터 품질 정보를 제공하는 것은 데이터 전송의 효율성과 명확성을 위한 도구입니다. 이러한 데이터는 이후 추가 분석을 위해 준비되며 연구에 사용됩니다. AI 머신러닝은 엣지 컴퓨팅이 시간 민감한 정보를 획득하고 처리한 후 이를 관계짓도록 하여, 소스 자체에서 원천적인 가치의 원천이 됩니다.

엣지 기술, 데이터 처리, AI의 시너지는 이러한 이벤트를 지지하며, 이는 빅데이터가 관련된 프로젝트의 주요 구성 요소가 됩니다. 시스템 중심에서 멀리 떨어진 곳에서 동시에 시작하여 외부 요인의 유입에 대한 최종 지점을 경계에서 설정함으로써, 전체 시스템은 시스템의 작동 속도를 가속화하는 메커니즘으로 기능하게 됩니다.

엣지에서의 AI 추론 전략 최적화

스마트 산업 기업은 다음 트렌드에서 성공을 크게 정의하는 AI 엣지 추론을 사용할 것입니다: 효율성의 상당한 증가 및/또는 생산 비용의 감소. 고급 디지털 도구에 대한 장기 투자는 비용 절감 및 멀리 떨어진 곳에서 끌어온 입력과 같은 혜택을 가져올 수 있습니다.

AI 알고리즘은 다양한 사례에 대해 다양한 소스에서 수집된 데이터를 사용하여 다양한 데이터 조각을 순위 매기고, 자동으로 더 나은 성능으로 이어집니다. 대부분의 비즈니스 리더들은 Dell의 새로운 코드 재작성이 완료됨에 따라 섹터의 AI 생태계가 강화될 때 이것이 이점이 될 것임을 알고 있습니다.