I dati limite, noti anche come dati edge, sono dati che risiedono al di fuori di un silo o database di dati tradizionale, rendendoli una difficile fonte di insight. Si trova spesso all'intersezione di sistemi diversi e può derivare da una varietà di fonti, come attività degli utenti, registri dei dispositivi, sensori IoT o messaggi di errore a livello di codice. I dati limite sono in genere “big data” a causa della frequenza o del volume dei punti dati raccolti e possono essere particolarmente preziosi se utilizzati per analizzare il comportamento dei clienti e prevedere i risultati futuri.
La raccolta e l'archiviazione dei dati di confine può essere impegnativa a causa della sua ampia varietà e di fonti: tipi strutturati, semi-strutturati e non strutturati che vivono tutti al di fuori dei database tradizionali. La sua quantità e velocità possono rendere l'elaborazione e la garanzia di una precisione costante un compito arduo. Inoltre, quando i dati di confine vengono raccolti o trasmessi da sistemi o dispositivi esterni con sicurezza discutibile, è fondamentale che vengano adottate misure di sicurezza adeguate e che i dati vengano gestiti con la massima cura per evitare violazioni.
I dati limite sono distinti dai dati sulle transazioni, che si trovano all'interno di un singolo sistema e spesso rappresentano un singolo evento. Al contrario, i dati limite rappresentano in genere dozzine di eventi su più sistemi che potrebbero essere correlati. Ciò rende l’analisi una sfida unica poiché sono necessarie informazioni più granulari per effettuare osservazioni significative.
Le organizzazioni possono ottenere informazioni sostanziali dai propri dati di confine se analizzati in modo efficace. Ciò può consentire alle aziende non solo di ottenere informazioni predittive sui clienti, ma anche di prendere decisioni informate sul servizio clienti, sull’innovazione dei prodotti, sulla previsione delle risorse e sulla sicurezza e sulla gestione dei rischi.
Nonostante la loro complessità, le soluzioni dei big data hanno reso più fattibili le applicazioni critiche dei dati di confine. Attraverso l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico, può essere utilizzato per affrontare domande impegnative e opportunità di miglioramento e innovazione. Data engineer, professionisti IT e data scientist svolgono tutti un ruolo importante nello sfruttare la potenza dei dati di confine.
