Граничные данные, также известные как периферийные данные, — это данные, которые находятся за пределами традиционного хранилища данных или базы данных, что делает их трудным источником понимания. Он часто встречается на пересечении различных систем и может возникать из различных источников, таких как действия пользователей, журналы устройств, датчики Интернета вещей или сообщения об ошибках на уровне кода. Граничные данные обычно представляют собой «большие» данные из-за частоты или объема собираемых точек данных и могут быть особенно ценными при использовании для анализа поведения клиентов и прогнозирования будущих результатов.
Сбор и хранение данных о границах может быть сложной задачей из-за их широкого разнообразия и источников – структурированных, полуструктурированных и неструктурированных типов, живущих за пределами традиционных баз данных. Его количество и скорость могут сделать обработку и обеспечение постоянной точности сложной задачей. Кроме того, когда данные о границах собираются или передаются из внешних систем или устройств с сомнительной безопасностью, крайне важно применять надлежащие меры безопасности и обращаться с данными с максимальной осторожностью, чтобы избежать нарушений.
Граничные данные отличаются от данных транзакций, которые расположены внутри одной системы и часто представляют собой одно событие. Напротив, граничные данные обычно представляют собой десятки событий в нескольких системах, которые могут быть связаны. Это делает его анализ уникальной задачей, поскольку для проведения значимых наблюдений требуется более детальное понимание.
Организации могут получить существенную информацию из своих граничных данных, если их эффективно проанализировать. Это может позволить компаниям не только получать прогнозную информацию о клиентах, но и принимать обоснованные решения по обслуживанию клиентов, инновациям в продуктах, прогнозированию ресурсов, а также безопасности и управлению рисками.
Несмотря на свою сложность, решения для больших данных сделали критически важные применения граничных данных более осуществимыми. Благодаря прогнозной аналитике и машинному обучению его можно использовать для решения сложных вопросов и поиска возможностей для улучшений и инноваций. Инженеры по обработке данных, ИТ-специалисты и специалисты по обработке данных — все они играют важную роль в использовании возможностей граничных данных.
