تحلیلگری لبه: آزادسازی قدرت پردازش توزیع‌شده

در دنیای داده‌محور امروز، توانایی تحلیل سریع و کارآمد اطلاعات از اهمیت بالایی برخوردار است. معماری‌های سنتی پردازش داده متمرکز اغلب با حجم، سرعت و تنوع داده‌های تولید شده توسط منابع مدرن مانند اینترنت اشیا (IoT)، دستگاه‌های موبایل و حسگرهای توزیع‌شده به چالش کشیده می‌شوند. اینجاست که تحلیلگری لبه و پردازش توزیع‌شده وارد میدان می‌شوند و با نزدیک‌تر کردن تحلیل داده به منبع آن، یک تغییر پارادایم ارائه می‌دهند. این مقاله یک نمای کلی از تحلیلگری لبه، مزایا، چالش‌ها و کاربردهای آن در صنایع مختلف در سطح جهانی ارائه می‌دهد.

تحلیلگری لبه چیست؟

تحلیلگری لبه به فرآیند تحلیل داده در لبه یا نزدیک به لبه شبکه، جایی که داده تولید می‌شود، اشاره دارد. به جای انتقال تمام داده‌ها به یک مرکز داده متمرکز یا ابر برای پردازش، تحلیلگری لبه از قدرت محاسباتی موجود در دستگاه‌های لبه (مانند حسگرها، دروازه‌ها، سیستم‌های تعبیه‌شده) برای انجام تحلیل‌های آنی یا نزدیک به آنی استفاده می‌کند. این رویکرد به طور قابل توجهی تأخیر، استفاده از پهنای باند و وابستگی به زیرساخت متمرکز را کاهش می‌دهد.

مفاهیم کلیدی

• رایانش لبه: مفهوم گسترده‌تری از انجام محاسبات در لبه یا نزدیک به لبه شبکه. تحلیلگری لبه زیرمجموعه‌ای از رایانش لبه است که به طور خاص بر تحلیل داده تمرکز دارد.
• پردازش توزیع‌شده: یک مدل محاسباتی که در آن وظایف تقسیم شده و در چندین گره یا دستگاه محاسباتی در یک شبکه اجرا می‌شوند. تحلیلگری لبه به شدت به اصول پردازش توزیع‌شده متکی است.
• تأخیر: فاصله زمانی بین تولید داده و تحلیل آن. تحلیلگری لبه با پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع، تأخیر را به حداقل می‌رساند.
• پهنای باند: مقدار داده‌ای که می‌تواند در یک زمان معین از طریق یک اتصال شبکه منتقل شود. تحلیلگری لبه با پردازش داده‌ها به صورت محلی، نیاز به پهنای باند را کاهش می‌دهد.

مزایای تحلیلگری لبه

تحلیلگری لبه مزایای متعددی نسبت به پردازش داده متمرکز سنتی ارائه می‌دهد، از جمله:

کاهش تأخیر

با پردازش داده‌ها به صورت محلی، تحلیلگری لبه نیاز به انتقال داده به یک مکان مرکزی برای تحلیل را از بین می‌برد. این امر به طور قابل توجهی تأخیر را کاهش می‌دهد و امکان بینش سریع‌تر و تصمیم‌گیری آنی را فراهم می‌کند. این موضوع به ویژه در کاربردهایی که پاسخ‌های به موقع حیاتی هستند، مانند وسایل نقلیه خودران، اتوماسیون صنعتی و نظارت بر سلامت، بسیار مهم است.

مثال: در رانندگی خودران، تحلیلگری لبه می‌تواند داده‌های حسگر (مانند تصاویر دوربین، داده‌های لیدار) را به صورت آنی برای تشخیص موانع، عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه پردازش کند. این امر به وسیله نقلیه اجازه می‌دهد تا به سرعت و با ایمنی به شرایط متغیر واکنش نشان داده و از حوادث جلوگیری کند.

کاهش هزینه‌های پهنای باند

انتقال حجم زیادی از داده‌ها از طریق شبکه می‌تواند پرهزینه باشد، به خصوص در مناطقی با پهنای باند محدود یا گران. تحلیلگری لبه با پردازش داده‌ها به صورت محلی و انتقال تنها بینش‌های مرتبط به مکان مرکزی، هزینه‌های پهنای باند را کاهش می‌دهد. این امر به ویژه در محیط‌های دورافتاده یا پراکنده جغرافیایی مانند میادین نفت و گاز، عملیات معدن‌کاری و مزارع کشاورزی مفید است.

مثال: در یک میدان نفت و گاز دورافتاده، تحلیلگری لبه می‌تواند داده‌های حسگر از تجهیزات حفاری را برای نظارت بر عملکرد و تشخیص خرابی‌های احتمالی پردازش کند. فقط هشدارهای حیاتی و معیارهای عملکرد به اتاق کنترل مرکزی منتقل می‌شوند که باعث کاهش هزینه‌های پهنای باند و بهبود کارایی عملیاتی می‌شود.

بهبود امنیت و حریم خصوصی

تحلیلگری لبه می‌تواند با پردازش داده‌های حساس به صورت محلی و به حداقل رساندن مقدار داده‌های منتقل شده از طریق شبکه، امنیت و حریم خصوصی را افزایش دهد. این امر خطر رهگیری داده‌ها و دسترسی غیرمجاز را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، می‌توان از تحلیلگری لبه برای ناشناس‌سازی یا رمزگذاری داده‌ها قبل از انتقال به مکان مرکزی استفاده کرد و از اطلاعات حساس بیشتر محافظت نمود. این موضوع به ویژه در صنایعی که با داده‌های شخصی حساس سروکار دارند، مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی، اهمیت دارد.

مثال: در یک بیمارستان، تحلیلگری لبه می‌تواند داده‌های بیمار از دستگاه‌های پوشیدنی را برای نظارت بر علائم حیاتی و تشخیص مشکلات بهداشتی احتمالی پردازش کند. داده‌ها به صورت محلی روی دستگاه یا یک سرور لبه نزدیک پردازش می‌شوند، و این اطمینان حاصل می‌شود که اطلاعات حساس بیمار از طریق شبکه منتقل نمی‌شود مگر در موارد ضروری.

افزایش قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری

تحلیلگری لبه می‌تواند با توزیع بار کاری پردازش در چندین دستگاه لبه، قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری پردازش داده را بهبود بخشد. اگر یک دستگاه از کار بیفتد، سایر دستگاه‌ها می‌توانند به پردازش داده ادامه دهند و اطمینان حاصل کنند که بینش‌های حیاتی همچنان در دسترس هستند. این موضوع به ویژه در کاربردهایی که خرابی می‌تواند پرهزینه یا حتی تهدیدکننده زندگی باشد، مانند سیستم‌های کنترل صنعتی و سیستم‌های واکنش اضطراری، اهمیت دارد.

مثال: در یک کارخانه هوشمند، تحلیلگری لبه می‌تواند عملکرد تجهیزات حیاتی مانند ربات‌ها و خطوط مونتاژ را نظارت کند. اگر یک دستگاه از کار بیفتد، سایر دستگاه‌ها می‌توانند به کار خود ادامه دهند، که باعث به حداقل رساندن زمان خرابی و جلوگیری از زیان‌های تولید می‌شود.

مقیاس‌پذیری بهبود یافته

تحلیلگری لبه را می‌توان با افزودن دستگاه‌های لبه بیشتر به شبکه به راحتی مقیاس‌پذیر کرد. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا حجم فزاینده‌ای از داده‌ها را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های متمرکز گران‌قیمت مدیریت کنند. این امر به ویژه برای سازمان‌هایی با جریان‌های داده به سرعت در حال رشد، مانند شرکت‌های تجارت الکترونیک و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، مفید است.

مثال: یک زنجیره خرده‌فروشی می‌تواند تحلیلگری لبه را برای نظارت بر رفتار مشتری در فروشگاه‌های خود به کار گیرد. با گسترش زنجیره به مکان‌های جدید، می‌تواند به راحتی دستگاه‌های لبه بیشتری را برای مدیریت حجم فزاینده داده به شبکه اضافه کند.

چالش‌های تحلیلگری لبه

در حالی که تحلیلگری لبه مزایای بی‌شماری ارائه می‌دهد، چالش‌هایی نیز وجود دارد که سازمان‌ها باید به آنها رسیدگی کنند، از جمله:

منابع محدود

دستگاه‌های لبه معمولاً در مقایسه با سرورهای متمرکز، قدرت پردازش، حافظه و ظرفیت ذخیره‌سازی محدودی دارند. این امر می‌تواند پیچیدگی الگوریتم‌های تحلیلی را که می‌توان در لبه مستقر کرد، محدود کند. سازمان‌ها باید الگوریتم‌های مناسب را با دقت انتخاب کرده و آنها را برای محدودیت‌های سخت‌افزاری خاص دستگاه‌های لبه بهینه‌سازی کنند. این کار اغلب نیازمند تخصص ویژه در سیستم‌های تعبیه‌شده و یادگیری ماشین است.

نگرانی‌های امنیتی

دستگاه‌های لبه اغلب در محیط‌های ناامن مستقر می‌شوند، که آنها را در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر می‌کند. سازمان‌ها باید اقدامات امنیتی قوی را برای محافظت از دستگاه‌های لبه در برابر دسترسی غیرمجاز، نقض داده‌ها و عفونت‌های بدافزاری اجرا کنند. این شامل سخت‌سازی سیستم‌عامل‌های دستگاه‌های لبه، پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت قوی و استفاده از رمزگذاری برای محافظت از داده‌ها در حین انتقال و در حالت استراحت است. ممیزی‌های امنیتی منظم و تست نفوذ نیز برای شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها ضروری است.

مدیریت و نظارت

مدیریت و نظارت بر تعداد زیادی از دستگاه‌های لبه توزیع‌شده می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. سازمان‌ها باید ابزارهای مدیریت متمرکز را برای پیکربندی، به‌روزرسانی و نظارت از راه دور بر دستگاه‌های لبه پیاده‌سازی کنند. این شامل مدیریت به‌روزرسانی‌های نرم‌افزار، وصله‌های امنیتی و تغییرات پیکربندی است. سازمان‌ها همچنین باید سیستم‌های نظارتی قوی را برای شناسایی و پاسخ به خرابی‌های دستگاه، مشکلات عملکرد و تهدیدات امنیتی پیاده‌سازی کنند. ابزارهای اتوماسیون و ارکستراسیون می‌توانند به ساده‌سازی فرآیند مدیریت کمک کنند.

حاکمیت داده

اطمینان از کیفیت، سازگاری و انطباق داده‌ها در یک محیط تحلیلگری لبه توزیع‌شده می‌تواند پیچیده باشد. سازمان‌ها باید سیاست‌ها و رویه‌های حاکمیت داده واضحی را برای مدیریت جریان داده از لبه به مکان مرکزی ایجاد کنند. این شامل تعریف فرمت‌های داده، قوانین اعتبارسنجی داده‌ها و سیاست‌های نگهداری داده است. سازمان‌ها همچنین باید ردیابی اصل و نسب داده‌ها را برای اطمینان از اینکه می‌توان داده‌ها را تا منبع آنها ردیابی کرد، پیاده‌سازی کنند. ممیزی‌های منظم کیفیت داده برای شناسایی و رفع مشکلات کیفیت داده ضروری است.

یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود

یکپارچه‌سازی راه‌حل‌های تحلیلگری لبه با سیستم‌ها و زیرساخت‌های IT موجود می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. سازمان‌ها باید اطمینان حاصل کنند که راه‌حل‌های تحلیلگری لبه با ابزارهای ذخیره‌سازی، پردازش و بصری‌سازی داده‌های موجود آنها سازگار است. این ممکن است نیازمند کار یکپارچه‌سازی سفارشی یا استفاده از پلتفرم‌های میان‌افزار باشد. سازمان‌ها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که راه‌حل‌های تحلیلگری لبه می‌توانند به طور یکپارچه با سیستم‌های امنیتی و مدیریتی موجود آنها ادغام شوند. استانداردها و APIهای باز می‌توانند فرآیند یکپارچه‌سازی را تسهیل کنند.

کاربردهای تحلیلگری لبه در صنایع مختلف

تحلیلگری لبه با فراهم کردن بینش سریع‌تر، تصمیم‌گیری بهتر و کارایی عملیاتی افزایش یافته، در حال دگرگون کردن صنایع مختلف است. برخی از کاربردهای کلیدی عبارتند از:

تولید هوشمند

در تولید هوشمند، از تحلیلگری لبه برای نظارت بر عملکرد تجهیزات، تشخیص خرابی‌های احتمالی و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید استفاده می‌شود. این امر به تولیدکنندگان امکان می‌دهد تا زمان خرابی را کاهش دهند، کیفیت محصول را بهبود بخشند و کارایی کلی را افزایش دهند. نگهداری پیش‌بینانه که توسط تحلیلگری لبه قدرت می‌گیرد، به تولیدکنندگان اجازه می‌دهد تا خرابی‌های تجهیزات را پیش‌بینی کرده و نگهداری را به صورت پیشگیرانه برنامه‌ریزی کنند و از خرابی‌های پرهزینه و برنامه‌ریزی نشده جلوگیری کنند.

مثال: یک تولیدکننده جهانی خودرو از تحلیلگری لبه برای نظارت بر عملکرد ربات‌ها در خطوط مونتاژ خود استفاده می‌کند. سیستم تحلیلگری لبه، داده‌های حسگر از ربات‌ها را برای تشخیص ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان‌دهنده یک خرابی بالقوه باشد، تحلیل می‌کند. این به تولیدکننده اجازه می‌دهد تا نگهداری را به صورت پیشگیرانه برنامه‌ریزی کند، از خرابی‌های پرهزینه جلوگیری کرده و اطمینان حاصل کند که اهداف تولید برآورده می‌شوند.

شهرهای هوشمند

در شهرهای هوشمند، از تحلیلگری لبه برای نظارت بر الگوهای ترافیک، بهینه‌سازی مصرف انرژی و بهبود ایمنی عمومی استفاده می‌شود. این به برنامه‌ریزان شهری امکان می‌دهد تا تصمیمات بهتری بگیرند، تراکم را کاهش دهند و کیفیت زندگی شهروندان را افزایش دهند. به عنوان مثال، تحلیلگری لبه می‌تواند داده‌های دوربین‌های ترافیکی را برای تشخیص حوادث و تنظیم چراغ‌های راهنمایی به صورت آنی پردازش کند، که باعث کاهش تراکم و بهبود زمان پاسخ اضطراری می‌شود.

مثال: یک شهر بزرگ اروپایی از تحلیلگری لبه برای نظارت بر کیفیت هوا به صورت آنی استفاده می‌کند. سیستم تحلیلگری لبه داده‌های حسگرهای کیفیت هوا که در سراسر شهر مستقر شده‌اند را برای شناسایی مناطقی با سطح آلودگی بالا تحلیل می‌کند. این به شهر اجازه می‌دهد تا برای کاهش آلودگی اقداماتی مانند تنظیم جریان ترافیک و اجرای اقدامات کنترل انتشار گازهای گلخانه‌ای را انجام دهد.

مراقبت‌های بهداشتی

در مراقبت‌های بهداشتی، از تحلیلگری لبه برای نظارت بر علائم حیاتی بیمار، تشخیص مشکلات بهداشتی احتمالی و ارائه مراقبت شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود. این به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی امکان می‌دهد تا مراقبت کارآمدتر و مؤثرتری ارائه دهند، نتایج بیماران را بهبود بخشند و هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهند. نظارت از راه دور بر بیمار، که با تحلیلگری لبه امکان‌پذیر شده است، به بیماران اجازه می‌دهد تا مراقبت را از راحتی خانه خود دریافت کنند، که نیاز به مراجعه به بیمارستان را کاهش داده و کیفیت زندگی آنها را بهبود می‌بخشد.

مثال: یک ارائه‌دهنده پیشرو مراقبت‌های بهداشتی از تحلیلگری لبه برای نظارت بر بیماران مبتلا به بیماری‌های مزمن مانند دیابت و بیماری‌های قلبی استفاده می‌کند. سیستم تحلیلگری لبه داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی را برای تشخیص مشکلات بهداشتی بالقوه مانند ریتم نامنظم قلب و نوسانات قند خون تحلیل می‌کند. این به ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی اجازه می‌دهد تا به صورت پیشگیرانه مداخله کرده و از عوارض جدی جلوگیری کند.

خرده‌فروشی

در خرده‌فروشی، از تحلیلگری لبه برای نظارت بر رفتار مشتری، بهینه‌سازی مدیریت موجودی و شخصی‌سازی تجربه خرید استفاده می‌شود. این به خرده‌فروشان امکان می‌دهد تا فروش را افزایش دهند، رضایت مشتری را بهبود بخشند و هزینه‌ها را کاهش دهند. به عنوان مثال، تحلیلگری لبه می‌تواند داده‌های دوربین‌ها و حسگرها در فروشگاه‌ها را برای ردیابی حرکات مشتری و شناسایی محصولات محبوب پردازش کند، که به خرده‌فروشان اجازه می‌دهد تا چیدمان فروشگاه و قرارگیری محصول را بهینه کنند.

مثال: یک زنجیره خرده‌فروشی جهانی از تحلیلگری لبه برای نظارت بر رفتار مشتری در فروشگاه‌های خود استفاده می‌کند. سیستم تحلیلگری لبه داده‌های دوربین‌ها و حسگرها را برای ردیابی حرکات مشتری و شناسایی محصولات محبوب تحلیل می‌کند. این به خرده‌فروش اجازه می‌دهد تا چیدمان فروشگاه و قرارگیری محصول را بهینه کند، فروش را افزایش داده و رضایت مشتری را بهبود بخشد.

کشاورزی

در کشاورزی، از تحلیلگری لبه برای نظارت بر سلامت محصولات، بهینه‌سازی آبیاری و بهبود عملکرد محصول استفاده می‌شود. این به کشاورزان امکان می‌دهد تا تصمیمات بهتری بگیرند، مصرف آب را کاهش دهند و سودآوری را افزایش دهند. کشاورزی دقیق، که با تحلیلگری لبه امکان‌پذیر شده است، به کشاورزان اجازه می‌دهد تا کودها و آفت‌کش‌ها را فقط در جایی که نیاز است استفاده کنند، که هزینه‌ها را کاهش داده و تأثیرات زیست‌محیطی را به حداقل می‌رساند.

مثال: یک مزرعه بزرگ کشاورزی از تحلیلگری لبه برای نظارت بر سلامت محصولات استفاده می‌کند. سیستم تحلیلگری لبه داده‌های حسگرهای مستقر در مزارع را برای تشخیص علائم استرس مانند کمبود آب و هجوم آفات تحلیل می‌کند. این به کشاورز اجازه می‌دهد تا به صورت پیشگیرانه اقداماتی مانند تنظیم سطح آبیاری و استفاده از آفت‌کش‌ها را برای جلوگیری از خسارت به محصول انجام دهد.

پیاده‌سازی تحلیلگری لبه: راهنمای گام به گام

پیاده‌سازی یک راه‌حل تحلیلگری لبه نیازمند برنامه‌ریزی و اجرای دقیق است. در اینجا یک راهنمای گام به گام برای کمک به سازمان‌ها برای شروع آورده شده است:

1. تعریف اهداف تجاری واضح: مشکلات تجاری خاصی را که تحلیلگری لبه می‌تواند حل کند، شناسایی کنید. اهداف و مقاصد واضح و قابل اندازه‌گیری تعریف کنید.
2. ارزیابی منابع و نیازمندی‌های داده: منابع داده‌ای را که برای تحلیلگری لبه استفاده خواهند شد، شناسایی کنید. حجم، سرعت و تنوع داده‌ها را تعیین کنید. نیازمندی‌های کیفیت داده را تعریف کنید.
3. انتخاب پلتفرم رایانش لبه مناسب: یک پلتفرم رایانش لبه را انتخاب کنید که نیازهای خاص برنامه را برآورده کند. عواملی مانند قدرت پردازش، حافظه، ذخیره‌سازی، امنیت و اتصال را در نظر بگیرید.
4. انتخاب الگوریتم‌های تحلیلی مناسب: الگوریتم‌های تحلیلی را انتخاب کنید که برای داده‌ها و اهداف تجاری مناسب باشند. عواملی مانند دقت، عملکرد و نیازمندی‌های منابع را در نظر بگیرید.
5. توسعه و استقرار برنامه‌های تحلیلگری لبه: برنامه‌های تحلیلگری لبه را بر روی دستگاه‌های لبه توسعه و مستقر کنید. از یک معماری ماژولار و مقیاس‌پذیر برای تسهیل ارتقاءها و بهبودهای آینده استفاده کنید.
6. پیاده‌سازی اقدامات امنیتی: اقدامات امنیتی قوی را برای محافظت از دستگاه‌های لبه در برابر دسترسی غیرمجاز، نقض داده‌ها و عفونت‌های بدافزاری پیاده‌سازی کنید.
7. مدیریت و نظارت بر محیط تحلیلگری لبه: ابزارهای مدیریت متمرکز را برای پیکربندی، به‌روزرسانی و نظارت از راه دور بر دستگاه‌های لبه پیاده‌سازی کنید.
8. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود: راه‌حل تحلیلگری لبه را با سیستم‌ها و زیرساخت‌های IT موجود یکپارچه کنید.
9. نظارت بر عملکرد و تکرار: به طور مداوم عملکرد راه‌حل تحلیلگری لبه را نظارت کرده و برای بهبود دقت، کارایی و اثربخشی تکرار کنید.

آینده تحلیلگری لبه

آینده تحلیلگری لبه روشن است، با پیشرفت‌های مداوم در سخت‌افزار، نرم‌افزار و الگوریتم‌ها. با قدرتمندتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر شدن دستگاه‌های لبه و ظهور تکنیک‌های جدید یادگیری ماشین، تحلیلگری لبه حتی فراگیرتر و تأثیرگذارتر خواهد شد. برخی از روندهای کلیدی که باید به آنها توجه کرد عبارتند از:

• افزایش پذیرش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش فزاینده‌ای در تحلیلگری لبه ایفا خواهند کرد و تحلیل‌ها و اتوماسیون پیچیده‌تری را ممکن می‌سازند.
• یکپارچه‌سازی بیشتر با رایانش ابری: تحلیلگری لبه به طور فزاینده‌ای با رایانش ابری یکپارچه خواهد شد و معماری‌های ترکیبی را که از بهترین‌های هر دو دنیا بهره می‌برند، ممکن می‌سازد.
• گسترش به صنایع و کاربردهای جدید: تحلیلگری لبه به گسترش خود در صنایع و کاربردهای جدید ادامه خواهد داد و نحوه عملکرد و تصمیم‌گیری سازمان‌ها را دگرگون خواهد کرد.
• تمرکز بر امنیت و حریم خصوصی: امنیت و حریم خصوصی به ملاحظات حیاتی‌تری در استقرارهای تحلیلگری لبه تبدیل خواهند شد.
• توسعه پلتفرم‌های جدید رایانش لبه: پلتفرم‌های جدید رایانش لبه ظهور خواهند کرد که عملکرد، امنیت و مدیریت‌پذیری بهتری را ارائه می‌دهند.

نتیجه‌گیری

تحلیلگری لبه و پردازش توزیع‌شده در حال متحول کردن نحوه پردازش و تحلیل داده‌ها هستند. با نزدیک‌تر کردن تحلیل داده به منبع، تحلیلگری لبه بینش سریع‌تر، هزینه‌های پهنای باند کمتر، امنیت بهبود یافته، قابلیت اطمینان افزایش یافته و مقیاس‌پذیری بهتر را ممکن می‌سازد. با ادامه تکامل فناوری، تحلیلگری لبه نقش فزاینده‌ای در پیشبرد نوآوری و دگرگونی صنایع در سراسر جهان ایفا خواهد کرد. سازمان‌هایی که تحلیلگری لبه را بپذیرند، برای کسب مزیت رقابتی در دنیای داده‌محور در موقعیت خوبی قرار خواهند گرفت.