Was ist Cloud Analytik?

Cloud Analytik bezieht sich auf ein Service- und Bereitstellungsmodell für das Hosting, das sich mit der Analyse oder Berechnung von Geschäftsdaten unter Verwendung von Cloud-Technologien befasst. Diese Technologien übernehmen die Speicherung und/oder Verarbeitung von Daten. Cloud-Analytik können jede Art von Datenanalyse oder Business Intelligence umfassen, die in der Cloud durchgeführt wird, möglicherweise eine oder mehrere Komponenten der Analysen eines Unternehmens. Einige Unternehmen implementieren ein hybrides Cloud-Analytik-Modell, das sich vorbehält, einige Funktionen in Cloud-gehosteten Umgebungen auszuführen, während andere lokale Server verwenden. Andere Unternehmen gehen vollständig zur Cloud über, um ihr Analyseprogramm mit dem Wachstum ihres Geschäfts zu skalieren. Dies entlastet die traditionelle Durchführung der Analytik nur lokal, was in einer Organisation kostspielig sein kann. Cloud-Analysen sind heute immer beliebter geworden und ein Hauptanliegen für die meisten modernen Unternehmen. Mit Versprechen auf erhöhte Produktivität und gesenkte Betriebskosten steht die Cloud-Migration ganz oben auf die To-Do-Listen vieler Unternehmen. Wenn Sie Ihre Cloud-Reise noch nicht begonnen haben, werden Sie es wahrscheinlich bald tun. Big Data-Analytik und Business Intelligence (BI ) wurden durch die Cloud-Revolution für immer verändert. Mit einer ständig wachsenden Datenflut aus unzähligen digitalen Quellen ermöglicht die Cloud die Erfassung und Analyse von Daten an einem Ort, um anschließend in einer gesamten Organisation geteilt zu werden. Jetzt kann jeder auf dieselben vertrauenswürdigen Daten aus den vielen verschiedenen heute verfügbaren Datenquellen zugreifen.

6 wichtige Elemente von Cloud-Analytik

Die Cloud-Analytik kann Kombinationen eines der folgenden Elemente in der Cloud enthalten. Die erfolgreichsten Cloud-Analytik-Strategien decken einen Großteil davon ab, die alle von den beliebtesten Cloud-Computing-Anbietern von heute unterstützt werden, darunter Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure.

3 Arten von Cloud-Analytik

Es gibt drei verschiedene Optionen für Cloud Computing und Cloud-Analytik, die nachfolgend aufgeführt werden:

Public Cloud: Eine Public Cloud ist eine Art von Cloud-Computing, bei dem Dienste öffentlich über einen Drittanbieter als virtuelle Maschinen, Speicherfunktionen, Anwendungen und mehr verfügbar sind. Sie werden oft kostenlos angeboten, obwohl Benutzer manchmal für die Nutzung oder den Verbrauch bezahlen. In dieser Public Cloud werden IT-Systeme gemeinsam genutzt und die Daten bleiben privat, was gesenkte Kosten und weniger Unterhalt für ein Unternehmen ermöglicht.

Private Cloud: Anstatt der Öffentlichkeit angeboten zu werden, ist eine Private Cloud auserkorener Benutzer einer Organisation vorbehalten. Sie bietet die gleichen Vorteile wie eine Public Cloud, Skalierbarkeit und einen demokratisierten Zugriff, befindet sich jedoch in einem Rechenzentrum, das dieser einzelnen Organisation oder einem Hosting-Service gehört. Dies bietet zwar mehr Privatsphäre und Datensicherheit, kann aber oft viel teurer sein.

Hybrid Cloud: Die dritte Option ist eine Kombination aus beiden. Organisationen, die sich für eine Hybrid-Cloud-Struktur entscheiden, nutzen die Public Cloud für nicht vertrauliche Daten und unterhalten gleichzeitig eine kleinere private Cloud für Daten, die nur für die Augen dieses Unternehmens bestimmt sind.

Was sind die Vorteile von Cloud-Analytik?

Skalierbarkeit: Mit Analytik in der Cloud können Unternehmen ihre Analysen skalieren und die mit der lokalen Datenspeicherung verbundenen Kosten vermeiden. Mit Cloud Computing können Sie bei Bedarf Kapazitäten für Datenspeicherung und Datenanalyse hinzufügen, um Veränderungen im Unternehmen widerzuspiegeln. Ein Unternehmen kann seinen Cloud-Speicher leicht erweitern, wenn das Unternehmen wächst oder abnimmt, wenn sich das Unternehmen verlangsamt, was ein viel einfacherer Prozess ist als der Kauf von Hardware. Dadurch können Unternehmen auf neue Anforderungen reagieren und die Kapazität seiner Analysen schnell anpassen, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen und Chancen zu nutzen, sobald sie auftreten.

Optimierter Betrieb: Mit der Cloud-Analytik können Unternehmen auch ihre Business Intelligence-Prozesse rationalisieren und Einblicke effizienter gewinnen, um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit agileren Prozessen können Benutzer bei Bedarf leichter neue Fragen zu den Daten stellen. Dies kann wichtigen Entscheidungsträgern dabei helfen, die Daten zu untersuchen, teamübergreifend zusammenzuarbeiten und Daten strategischer zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Einfacher Zugriff und Zusammenarbeit: Ohne Cloud-Analytik kann es schwierig sein, einen umfassenden Überblick über die Daten eines Unternehmens zu erhalten, was die Möglichkeiten einschränkt, von verschiedenen Standorten aus zusammenzuarbeiten. Cloud-Analytik kann dazu beitragen, die Daten eines Unternehmens aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, und Modelle können in Echtzeit aktualisiert werden. Cloud-basierte Workflows und Filesharing-Anwendungen geben verschiedenen Teams die Möglichkeit, einfacher und effizienter — perfekt für globale Unternehmen zusammenzuarbeiten. Mit leichterem Zugriff und konsolidierten Daten können Mitarbeiter Dateien austauschen und von überall aus in Echtzeit zusammenarbeiten.

Sicherheit und Governance: Es ist auch wichtig, die Sicherheits- und Governance-Vorteile von Cloud-Analytik zu beachten. Cloud-Analytik bietet eine detailliertere Kontrolle des Datenzugriffs, erweiterte Auditing-Funktionen und eine einzige Informationsquelle, wenn es darum geht, die Daten eines Unternehmens zu verstehen. Die Cloud-Speicherung von Analysen kann sich auch als nützlich erweisen, um Informationen bei Naturkatastrophen und anderen Notfällen zu schützen.

Gesenkte Kosten: Wo interne Analyselösungen vor Ort schnell kostspielig werden können, erfordert Cloud-Analytik keine Hardware, Ausrüstung, Rechenzentren oder kontinuierliche Upgrades. Dies kann zu erheblichen Einsparungen führen und ein flexibleres Budget mit einfachen Abonnement-Modellen ermöglichen.

Erwägungen zur Bereitstellung von Cloud-Analytik

• • Rechenleistung: Der erste Schritt bei der Implementierung von Cloud-Analytik besteht darin, sicherzustellen, dass Sie über die erforderliche rohe Rechenleistung verfügen, um Daten im großen Maßstab aufnehmen, strukturieren und analysieren zu können.
  • Datenquellen: Eine leistungsstarke Cloud-Analytik-Lösung muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu erfassen, darunter Unternehmenswebsites, ERPs, CRMs, Social-Media-Plattformen, das Internet der Dinge (IoT), mobile Apps und mehr.
  • Datenmodelle: Die Verwendung von Datenmodellen zum Verschieben von Daten von lokalen in die Cloud kann dazu beitragen, Geschäftsunterbrechungen zu minimieren. Cloud-basierte Datenmodelle standardisieren die gegenseitige Beziehung von Datenelementen und bestimmen die Struktur der Daten.
  • Verarbeitungsanwendungen: Es müssen Anwendungen vorhanden sein, die die großen Datenmengen verarbeiten können, die aus verschiedenen Systemen stammen. Unternehmen benötigen ein Datenverarbeitungs-Framework für ihre Cloud-basierten Umgebungen. Apache Spark, Google BigQuery und Hadoop sind einige Optionen zur Entwicklung solcher Anwendungen.
  • Analytik-Modelle: Sie müssen auch Modelle für prädiktive Analytik und andere erweiterte Analysefunktionen entwickeln, die in der Cloud ausgeführt werden können.
  • Datenaustausch: Cloud-Analytik-Lösungen sollten auch die einfache gemeinsame Nutzung und Speicherung von Daten durch eine moderne Cloud-Architektur unterstützen.
• Wenn Sie über die Bereitstellung von Daten-Analytik in der Cloud nachdenken, sollten Sie die folgenden Fragen bei der Bestimmung der besten Vorgehensweise berücksichtigen:
  • Was ist Ihr Nutzungsmuster? Ihr aktuelles Nutzungsmuster kann verwendet werden, um zu bestimmen, was Sie zum Aufbau Ihrer Cloud-Umgebung für die Skalierbarkeit benötigen. Denken Sie daran, dass Sie bei Bedarf sowohl nach oben als auch unten skalieren können.
  • Wie lauten Ihre Pläne für Datenschutz und Sicherheit? Überlegen Sie, welches Sicherheitsmodell Sie für jede Schicht benötigen, einschließlich App-Layer, Datenspeicher, Betriebssystem und Netzwerk.
  • Haben Sie eine Strategie für Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery? Wenn ja, woraus besteht es?
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