Differenza tra cloud computing e analisi dei dati

Il cloud computing si riferisce alla fornitura di IT come servizio dai data center. La nuvola di parole viene utilizzata come metafora per rappresentare Internet grazie al suo vasto archivio di risorse e alle informazioni per soddisfare le diverse esigenze degli utenti. Le risorse nel cloud includono server, larghezza di banda, rete, archiviazione, ecc. Insieme a piattaforme software e di sistema operativo. Il cloud rende disponibili le risorse IT come utility, che è simile all'utility di alimentazione che abbiamo nelle nostre case. Il concetto di cloud computing deriva da architetture informatiche come grid computing e virtualizzazione in combinazione per fornire servizi di utility computing.

Il cloud implica la centralizzazione delle risorse (hardware e software) che sono rese disponibili come servizio. I servizi cloud sono forniti da un fornitore di servizi cloud (CSP). Alcuni esempi di CSP sono i servizi Web di Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM, ecc. I consumatori / utenti vengono fatturati in base a ciascuna risorsa consumata e per la risorsa utilizzata nel tempo. Le nuvole hanno molti vantaggi che la rendono l'opzione più ideale per le organizzazioni, grandi o piccole. Alcune delle caratteristiche delle nuvole includono,

  • Scalabilità, disponibilità, affidabilità e robustezza
  • Conveniente e flessibile
  • Maggiore valore e agilità aziendale
  • Migliore efficienza operativa

I servizi cloud sono classificati come modelli di servizio e modelli di distribuzione. I modelli di servizio sono:

  • Infrastruttura come servizio (IaaS)
  • Platform-as-a-Service (PaaS)
  • Software-as-a-Service (SaaS)

I modelli di implementazione cloud sono:

  • Cloud privati : questo modello è un'infrastruttura di data center di proprietà privata o esternalizzata con buoni livelli di sicurezza ed è costosa.
  • Cloud pubblici : si tratta di un modello economico e per lo più disponibile gratuitamente su Internet. Gli esempi includono Google Gmail, Google Drive, ecc. Qui i dati non sono completamente sicuri.
  • Cloud ibridi : questo modello è una combinazione di modelli di cloud pubblici e privati. La sicurezza è un problema qui.

Tutte le risorse e i modelli cloud sono resi disponibili tramite Internet. L'accesso alla risorsa è possibile con qualsiasi software browser standard o con qualsiasi dispositivo che si connette a Internet.

A causa dell'emergere di nuove tecnologie, stiamo assistendo a un diluvio di big data dovuto a cambiamenti sostanziali apportati nelle interazioni tra business to consumer, business to business e tra organizzazioni. I nuovi dati vengono generati continuamente, specialmente nelle organizzazioni orientate al cliente e in ogni fase di tutte le transazioni. Tutti questi dati, se modellati correttamente, possono essere analizzati per supportare un processo decisionale efficace nelle organizzazioni. Quindi, la crescita dei dati alimentata da una varietà di dispositivi e Internet ha il potenziale per opportunità senza precedenti.

L'analisi dei dati può essere intesa come modellazione analitica o preparazione dei dati per un'analisi quantitativa accurata. L'analisi dei dati è necessaria per estrarre informazioni approfondite per favorire miglioramenti continui e comprendere tendenze e prestazioni aziendali. Pertanto, l'analisi è intesa come misurazione e stima dei dati provenienti da grandi fonti di dati. Le nuove tendenze di analisi dei dati di streaming in tempo reale hanno la capacità di rispondere rapidamente a richieste volatili, migliore qualità e valore che spianano la strada a un'organizzazione guidata digitalmente.

L'elaborazione di big data da più fonti richiede reti e sistemi di elaborazione di fascia alta che sono facilmente disponibili dai fornitori di servizi cloud. L'analisi dei dati può essere utilizzata nel cloud perché garantisce alti livelli di efficienza insieme a capacità di elaborazione e archiviazione per gestire grandi volumi di big data su Internet. Pertanto, l'analisi dei dati è diventata una necessità per le organizzazioni per ottenere informazioni preziose relative ai loro prodotti o servizi da diverse fonti di dati. L'analisi dei dati è importante per le organizzazioni perché aiuta a,

  • Ridurre i costi identificando processi o operazioni ridondanti
  • Comprendere le preferenze dei clienti, fornire prodotti o servizi personalizzati, migliorando la competitività
  • Prendi decisioni più rapide ed efficaci in base alle informazioni attuali

Confronto diretto Cloud Computing vs Data Analytics (Infographics)

Di seguito è riportato il Top 5 confronto tra cloud computing e analisi dei dati

Differenze chiave tra cloud computing e analisi dei dati

  • Entrambe le piattaforme di cloud computing e di analisi dei dati offrono riduzione dei costi ed efficienza per le organizzazioni verso il raggiungimento dell'agilità aziendale. Tuttavia, il cloud computing è una tecnologia o infrastruttura per fornire servizi IT continui e dinamici, mentre l'analisi dei dati è una tecnica che aggrega i dati da più fonti per la modellizzazione dei dati e la preparazione dei dati per un'analisi più approfondita.
  • I cloud offrono capacità di elaborazione, archiviazione e larghezza di banda della rete scalabili per applicazioni di big data. D'altro canto, l'analisi dei dati necessita di infrastrutture IT per elaborare e modellare i flussi di dati in entrata ad alta velocità. Pertanto cloud e analisi dei dati possono andare insieme.
  • I servizi cloud forniscono soluzioni per tutti i tipi di processi ad alta intensità di dati. Ciò si contrappone all'analisi che esegue approfondimenti e scoperte per migliorare le prestazioni organizzative.
  • Le infrastrutture cloud possono integrarsi bene con i sistemi esistenti e quindi possono collegare diversi dipartimenti e dati all'interno dell'organizzazione per creare un modello di dati centralizzato. L'analisi dei dati viene eseguita facilmente in dati centralizzati rispetto a un archivio dati distribuito.
  • I servizi cloud sono accessibili tramite Internet, quindi l'organizzazione può utilizzare modelli analitici sviluppati per collaborare con altre organizzazioni, monitorare i mercati e acquisire competitività.

tabella di confronto tra cloud computing e analisi dei dati

Le differenze tra cloud computing e analisi dei dati sono spiegate nei punti presentati di seguito:

Base per il confrontoCloud computingAnalisi dei dati
Senso
  • Un'infrastruttura di erogazione di servizi IT, disponibile in diversi modelli di servizio e distribuzione
  • Un framework o uno strumento per l'elaborazione di dati da più flussi per creare modelli analitici per ricavare informazioni dettagliate
Concetto
  • Fornisce accesso alle risorse IT attraverso Internet
  • Coinvolge la virtualizzazione e l'astrazione. Le caratteristiche sono disponibilità, robustezza, flessibilità e scalabilità per supportare una varietà di esigenze IT
  • L'analitica coinvolge molte tecniche come algoritmi, matematica, statistica e mining.
  • I dati provenienti da più fonti sono modellati per l'analisi
  • Gli strumenti hanno la capacità di modellare e gestire le origini dei big data
Base di formazione
  • Le infrastrutture di servizi cloud offrono servizi IT dinamici alle organizzazioni
  • I servizi IT sono standardizzati
  • Garantisce una riduzione dei costi di gestione IT
  • Un sistema esternalizzato
  • Aiuta le organizzazioni a raggiungere la competitività
  • Modelli di dati per scoperta e innovazione basate sui dati
  • Integra i dati da più fonti in tempo reale
  • Supporto per un processo decisionale efficace basato su informazioni effettive
Aree di applicazione
  • Le applicazioni dei cloud riguardano principalmente la fornitura di servizi IT.
  • Soddisfa una varietà di requisiti di elaborazione aziendale e infrastruttura IT
  • Implementato da quasi tutti i settori (prodotto e servizio)
  • I servizi cloud possono essere personalizzati per tutte le organizzazioni indipendentemente dalle loro dimensioni o dimensioni
  • Modellazione e analisi di big data
  • Informazioni commerciali e personali
  • Assistenza sanitaria - diagnosi della malattia, previsioni
  • Soluzioni per la vendita al dettaglio
  • Comprendere il comportamento del consumatore
  • Finanza
  • Gestione dei rischi e rilevazione delle frodi
Approccio
  • Servizi IT in outsourcing
  • Riduzione dei costi IT
  • Innovazione e lancio di nuovi prodotti o servizi
  • Riduzione dei tempi di immissione sul mercato
  • Necessità per i clienti di avere disponibilità del servizio e robustezza.
  • Per verificare l'efficacia dei processi aziendali
  • Migliorare l'efficienza operativa
  • Per monitorare le prestazioni organizzative

Conclusione - Cloud Computing vs Data Analytics

Pertanto, in sintesi, si può notare che i servizi di cloud computing e ideali per le applicazioni di analisi dei dati. Questo perché, con una rapida crescita dei big data, le organizzazioni necessitano di un ambiente adeguato e adeguato per la gestione dei processi di big data abilitati dai servizi cloud. Nelle organizzazioni, entrambe le implementazioni della tecnologia di Cloud Computing e Data Analytics si completeranno a vicenda verso prestazioni e valore migliori.

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Big Data