Data heeft veel waarde, maar alleen als deze is opgeschoond om zo de informatie die ze bevat vrij te geven. Daarbij moeten we denken aan actiegerichte data en kunstmatige intelligentie (AI).
Edge-oplossingen werken dicht bij de plek waar de data wordt gegenereerd, met de mogelijkheid van lokale verwerking en analyse voordat het eventueel verder wordt verwerkt. Als zodanig profiteren we van een lagere latentie, snellere reacties bij veranderende condities en kunnen de kosten van verwerking en analyse worden verlaagd.
Een van de meest kritische functies van het genereren van data is het meta register, waarmee het platform kan begrijpen welke gegevens er worden verzameld. Het meta register verwijst naar een schema met daarin de gegevensbronnen en de gegevensuitwisseling die er plaatsvinden.
Het dataplatform moet data uit talloze databronnen, leveren aan applicaties waarvoor we tot niet zolang terug datameren werden gebruikt.
Echter door het ontkoppelen van datastromen naar gedistribueerde fout toleranten stromen, zorgt ongelooflijk hoge prestaties, is extreem compact en kan eenvoudig worden geschaald door de toevoeging van hardware.
Gegevensverwerking kan batch- en stream verwerking omvatten. Batch verwerking verwerkt grote hoeveelheid transacties in één run, met meerdere bewerkingen bij zware gegevensbelastingen.
Stream processing houdt zich bezig met transformatie waarbij extreem snelle afhandeling vereist is, met minder data.
Hogere verwerkingssnelheden en configureerbare, automatische, op regels gebaseerde acties en een lagere latentie tussen een gebeurtenis en de daaropvolgende actie, waardoor er waarde wordt toegevoegd.
Gegevensverrijking is van onschatbare waarde. Het voegt gegevens van derden uit een externe bron samen met de bestaande database.
Een voorspellende analyse creëert vervolgens een datagestuurd model om de waarschijnlijkheid te berekenen, waarmee kan worden geanticipeerd.
Door te analyseren en patronen te leren om voorspellingen te doen een dataplatform dat dienovereenkomstig schaalt en dat de meest veelbelovende technieken zijn om verborgen inzichten en waarde uit data te halen.
‘Detectie’ van anomalieën om defecten te identificeren, behoeften te voorspellen en mogelijke problemen op te sporen. ‘Waarschijnlijkheid’ functies testen hoe veranderingen in specifieke variabelen de uitkomsten zullen beïnvloeden en ‘Optimalisatie’ kan vervolgens worden bereikt door de waarschijnlijkheid van verschillende uitkomsten te berekenen en de parameters dienovereenkomstig aan te passen.