边缘计算
（最近又投资了云服务）来存储和管理不断增长的数据湖。每个企业部署的设备（从首席执行官的办公桌到远程工作人员的智能手机）都为这些数据存储库提供数据，分析程序加班加点地根据汇总信息生成相关见解。
然而，未来的设备将从 最远的网络边缘反馈经过处理且可操作的见解。在（远程）源头而不是集中式数据中心处理数据具有显著的优势：
它减少了延迟。随着物联网设备嵌入日常操作中，等待远程服务器的处理和指示可能会带 拉脱维亚电报数据 来灾难性的后果（想想自动驾驶汽车等待交通模式输入的情况）。大多数未来设备将在边缘生成自己的决定，而无需等待中央数据库管理器的授权。
它采用本地带宽。许多操作是在没有可靠网络连接的地方执行的。部署在这些环境中的设备需要管理自己的计算。
缓解拥堵。过多的数据让传统服务器不堪重负，因为这些服务器的设计初衷既不能容纳如此多的数据，也不能容纳如此复杂的信息。将处理转移到远程设备将使集中式存储库能够更好地满足更本地化的需求。
规范分析
当用户意识到数据可以帮助他们了解过去的事件时，数据开始变得重要。事情是如何发生的、谁对它们负责以及如何处理它们都是高管层可以作为未来决策依据的信息来源。“回顾性”数据还可以通过建立可靠的时间表帮助企业领导层预测未来。例如，预测分析可以告诉制造商他们的机器处于预期生命周期的哪个阶段，以便安排维修或更换。
未来的规范分析为管理层提供了 有关未来最佳行动方案的建议。编程会分析所有可能的潜在结果，使用所有已知变量来得出针对特定情况的最佳解决方案。它还使用各种新技术，包括人工智能、数据建模、机器学习、神经网络、图形分析等。
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