云对大数据分析意味着什么?

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云技术可以为任何给定的公司创造许多好处。更快,更便宜,更灵活,更容易保持最新,有许多商业利益。最重要的是,经过深思熟虑和良好实施的云环境可以帮助公司推动创新 - 特别是因为它使大数据分析比以往任何时候都更具影响力。那么,云对大数据分析究竟意味着什么呢?

KKKCobainKKKCobain提问于
仁传联腾讯云第#393号用户回答于

云存储可以拖累大数据分析

大数据分析中的云存储挑战分为两类:容量和性能。

从平台的角度来看,扩展容量是所有云提供商需要密切关注的。由于[客户]保留了更多的数据,因此数据保留率将持续翻番和三倍。当然,这会影响我们,因为我们需要提供容量。

一些云提供商表示,高度虚拟化的分布式云中的存储性能本身就很棘手,而大数据分析的需求只会放大这个问题。

云网络和架构考虑因素

支持客户在云中进行大数据分析的挑战并不以存储为终点。云提供商表示,它需要对网络和整体云架构采用更全面的方法。

云中的大数据分析也会给服务提供商带来网络问题。

一夜之后的沉默闲来无事回答于

在云中创新

长期以来,Facebook的座右铭是“ 快速行动并打破局面。”通过Facebook,我们的想法是实现尽可能多的功能并尽可能多地探索机会。如果某个功能发生故障,他们可以修复并改进它。Facebook最终放弃了打破他们的网站,但他们继续鼓励创新文化。

云使敏捷文化比以往任何时候都更加可能。云计算是一个成熟的市场,许多大公司正在开始构建高效,灵活的云环境。这些环境已部署在服务器,存储和网络资源池上。它们通常更具成本效益,从而提高了大数据技术和高级分析的投资回报率。

最终,云技术拥抱并鼓励快速发展的创新环境,团队可以利用云来存储更多数据并发现数据的新用例。快速弄清楚新产品,服务或创意是成功还是失败。功能可以在几个月甚至几周内推出,经过测试和扩展,具体取决于它是否真正增加了价值。

在云中共享大数据

这不仅适用于像Facebook这样的科技明星,也适用于更传统的公司。在企业界,大数据现在至关重要。利用云可以更轻松地跟踪,分析并最终采取行动。综合,大数据和云可以为各类公司提供巨大的价值.30

在云时代之前,业务流程陷入困境是非常诱人的。团队经常发现很难广泛分享见解。协调很麻烦,共享很困难,传输数据(特别是大量数据)很慢。云已经减少了许多这些限制,使团队可以轻松地跨越任何距离进行协调,并广泛地共享数据,想法和信息。

云的好处很难被高估。不出所料,世界上许多最具响应性和创新性的公司现在都依赖于云。AirBnBUber只是使用云来增加产品开发周期,协调远程团队的工作并增加共享信息和数据的便利性的一些大品牌。事实上,对于大数据而言,云已成为绝对重要的工具。

通过云快速获取大数据洞察

大数据处理过去既麻烦又昂贵。这也意味着大数据的努力是反动的,从过时的数据中提供见解。但是,企业需要积极主动,能够访问,分析和处理最新数据。

大数据是一项巨大的努力。支持云的大数据,不那么重要。没有更多的数据仓库,不再需要专门的程序员来运行基本分析。不再有出汗的收集,编译或分析。使用最好的大数据工具,甚至可以直接构建演示功能。

考虑收集客户分析。利用云和大数据,公司可以快速收集来自多个销售,营销和网络分析,点击流数据,呼叫中心和库存来源的数据。然后,无需使用自己的大型服务器,而是使用云,公司可以编译数据,分析数据,快速将其细化为演示文稿,然后对其进行操作。

最重要的是,使用Hadoop和用户友好的BI界面和工具,无需构建数据仓库或雇用庞大的数据科学家团队。大大小小的公司可以通过使用基于云的软件,技术和服务器来利用大数据。这可以降低IT成本,同时提高灵活性和可扩展性。

云计算和大数据治理

所以云听起来很棒,对吧?但许多公司担心治理并维护隐私和控制。云中的大数据带来了新的挑战,云实施扩大了对数据隐私和安全性的担忧。这就是为什么在您的云解决方案中构建可靠的治理计划非常重要的原因。确保其开放式架构和向前兼容,因此您可以保持云解决方案的稳健性和可控性。

我们正在进入一个充满云的新时代,云技术开始变得不那么奢侈了,而且更多的是必需品。参与云计算的公司可以建立竞争优势 - 那里有一个新的世界。

wbw520希望每天都过得充实回答于

大数据和云计算:完美结合

进入主流信息技术的两项基本技术是大数据和云计算。虽然这两者不一样; 由于大数据代表内容,而云计算是基础设施,因此两种技术的结合可以产生出色的结果。借助云计算,可以在您的计算机系统和笔记本电脑上轻松处理大数据。让我们来看看大数据和云计算是如何完全相互兼容的,以及它们对全球企业的益处。

大数据和云计算解释

为了理解为什么这两种技术经常捆绑在一起,您需要对大数据和云计算的基本知识有所了解。 大数据最直接的定义是它是一个大量的数据 - 思考太字节或数PB或甚至更多。数据可以是结构化的,也可以是非结构化的。这些数据可能非常广泛,无法通过传统的数据库和软件技术进行处理。至于云计算,在最短的时间内,它意味着通过Internet存储和访问数据,文件和程序,而不是本地计算机的硬盘驱动器。云是互联网的隐喻。 通过硬件虚拟化,云计算提供了在可扩展性,容错性和可用性的帮助下存储大量数据的选项。这允许通过云计算提供大数据,可扩展和容错。

大数据和云计算的优势

云计算和大数据是一种理想的组合,因为它提供了既可扩展又适合大数据和业务分析的解决方案。想象一下,所有信息资源都可以轻松访问的世界,生活的方方面面都可以从这些信息中受益。让我们详细了解一下这些优点:

1.敏捷

传统的数据存储和管理方法正在迅速过时。设置基础架构不仅昂贵而且耗时,因为安装和运行服务器可能需要数周时间。借助云计算,几乎可以立即为任何基础架构提供所有必需的资源。一个优秀的云提供商将公司确保他们的工作始终在旅途中毫无障碍。

2.弹性

云平台可以动态扩展,为不断增长的数据提供存储。一旦公司从数据中获得必要的洞察力,就可以增加或减少存储空间以根据需求容纳数据。

3.数据处理

大量数据导致如何有效地处理它的问题。仅社交媒体就会以各种形式产生大量非结构化数据。借助大数据平台,云计算使整个过程更容易,并且可供小型,中型和大型企业使用。

4.通过云中的大数据削减成本

对于希望在有限预算内运行最先进技术的企业而言,云计算是一个极好的解决方案。维护大型数据中心以执行大数据分析可以快速消耗IT预算。如今,公司可以选择避免在建立IT部门和维护硬件基础架构方面投入巨资。通过云计算,责任转移到云提供商,公司只需支付存储空间和功耗。

5.降低复杂性 任何大数据解决方案的实施都需要多个组件和集成。云计算提供了自动化这些组件的选项,从而降低了复杂性并提高了大数据分析团队的工作效率。

云计算为企业提供了一种经济高效且灵活的方式来访问我们称之为大数据的大量信息。由于大数据和云计算,现在开办IT公司比以往任何时候都容易得多。但是,值得注意的是,基于云的大数据分析成功取决于许多因素。一个重要因素是具有丰富专业知识的可靠云提供商,提供高度可靠的服务。腾讯云服务使企业能够同时利用大数据分析和云计算。

lllspeed啥也不会..回答于

大数据分析对网络,存储和服务器提出了严格的要求。这就是为什么有些企业将这种麻烦和费用外包给云。云中的大数据提供了新的业务机会,支持大数据分析并应对各种架构障碍。

大数据的主要优势来自大数据分析。通过在云中使用大数据分析,企业能够从他们拥有的大量结构化和非结构化数据中获得更好的分析。云的灵活性使其成为大数据分析的理想选择。此外,云计算对于公司而言要比组织以前使用的大规模大数据资源便宜得多。此外,云还使公司更容易从众多来源进行数据集成。

随着许多组织开始将其大数据分析应用程序迁移到云中,让我们来看看使用云进行大数据分析的一些优势。

降低成本

随着组织将其运营和大数据分析转移到云中,这为参与公司提供了重大的财务优势。这是因为当您在本地执行大数据分析时,它需要公司获得并维护大数据中心,从而导致IT预算流失。当您迁移到云时,此职责将转移到云服务提供商。这并不意味着您放弃了内部大数据中心。这意味着您将减少对内部部署资源的依赖,从而维护小型高效的数据中心。

通过云中的大数据分析获取即时基础架构

采用基于云的方法的另一个重要好处是能够尽快建立大数据基础架构。如今,现在面临着以低成本快速开发大数据分析工作的压力越来越大的公司可以帮助他们实现这些目标,因为它提供了一个公司本可以从头开始构建的即时基础架构。

提供虚拟化

一些企业已经在云上实施了备份和灾难恢复解决方案。虚拟数据管理有助于解决企业大数据需求中的关键难点。随着大数据呈指数级增长,它给企业的存储基础架构带来了更大的负担。这是云备份具有重要意义的地方。除了数据备份,它还提供超级可扩展性,成本效率,远程数据访问和高可用性。此外,公司有必要创建剩余应用程序的虚拟副本,而不是为分析制作多个物理副本。

这两项技术旨在帮助企业更好地了解客户。随着越来越多的组织采用大数据分析和云,他们将能够加快产品开发周期,快速响应不断变化的市场条件,并开辟以前无法获得的新市场。  

珠政彬u回答于

数据分析和云 是 一个引人注目的组合

我觉得没有云,数据分析就不再可能。

云计算 - 结合连接和带宽 - 构成了数字化的支柱。只有这项技术才能最终实现物联网(IoT)的预期应用。在短短几年内,数十亿台机器,传感器和其他组件将相互联网,这些联网设备每天将收集和传输数十亿项数据。为了有利地评估数据,公司需要存储容量,理想情况下应该可以实时进行数据分析。这是需要云的地方。

混合云满足数字化的要求

公司和组织将发现进一步详细研究该问题是值得的。特别是混合云,即公共云和私有云的混合,变得越来越重要:“混合云在实施数字化转型中发挥的关键作用得到了受访决策者的肯定。他们看到了典型数字化领域对混合云的最大需求。除了业务流程自动化(28%),这些还包括大数据分析和客户自助服务,以改善客户体验(均为27%)和开发新业务模式(24%),“IDC(国际)分析师汇报数据公司)。

在大数据环境中,混合场景显然有很多原因。虽然接受采访的IT和业务决策者表示,只有敏感人员数据,某些财务和会计数据以及研发数据仍保留在他们自己的内部服务器上,但越来越多的数据正在公共云中找到一个家。此外,市场研究公司IDC的专家说,公共云的巨大容量对于满足数字时代的新需求至关重要。例如,混合云环境可用于灵活扩展公司自己的数据中心的存储和计算能力,以便通过IaaS进行测试或营销活动。另一个例子是在应用程序级别,现在来自云的标准CRM可以链接到永久安装的ERP解决方案。

关键成功因素:分析工具

软件制造商Tableau提供了一个支持成功的云和大数据的进一步重要论点组合:它认为,物联网产生的大量结构化和非结构化数据将越来越多地由云服务提供。这些数据通常是异构的,并且位于许多关系和非关系系统(例如Hadoop集群和NoSQL数据库)上。这导致了以下结果:“虽然存储和托管服务的创新加速了数据捕获过程,但访问和理解数据本身仍然是最后阶段的最大挑战。这导致对分析工具的需求不断增长,这些工具可以创建与云中托管的大量数据源的无缝链接,并将这些数据结合起来,“Tableau的专家说。公司可以使用这些类型的工具来检查和可视化所有类型的数据,无论它们存储在何处。物联网投资。

最终,它也是一个成本问题,这使得除了基于云的大数据战略之外的所有东西现在都显得过时了。除了其他特定成本方面,德勤研究还强调了更快的投资回收期(30%)和更高的敏捷性(29%),这是迁移到云或引入混合数据管理概念的关键原因。“在未来12到24个月内,56%的IT和专业部门采访的管理人员正计划采用混合云战略 - 不到五分之一的受访者使用现场方法作为主要推广模式,”作者说。该研究涉及公司目前的大数据战略。

总之,云作为各种数据和应用程序的接口是必不可少的。此外,只有混合云才能为数字化提供必要的灵活性 - 在物联网环境中绝对必须。

超凡境界回答于

企业长期以来一直使用数据分析来帮助指导他们的利润最大化战略。 理想的数据分析有助于消除所涉及的大部分猜测试图了解客户,而不是系统跟踪数据模式,以最好地构建业务策略和减少不确定性的操作。 不仅如此分析确定可能吸引新客户的因素,通常,分析会识别数据中的现有模式通常可以帮助更好地服务现有客户比建立新业务更具成本效益。 在一个千变万化的商业世界,无数变体,分析使公司在识别方面具有优势改变气候,使他们可以采取适当的措施保持竞争力的行动。 除了分析,云计算也有助于提高业务效率并且云和分析的整合可以帮助企业存储,解释和处理他们的大数据以更好地满足客户的需求。

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