Che cos'è la Cloud Analytics?

Il termine Cloud analytics si riferisce a un servizio e a un modello di erogazione per l'hosting che si occupa dell'analisi o del calcolo dei dati aziendali utilizzando tecnologie cloud. Queste tecnologie gestiscono la memorizzazione e/o l'elaborazione dei dati. La Cloud Analytics può includere qualsiasi tipo di Data Analytics o di Business Intelligence da eseguirsi nel cloud, forse uno o più componenti dell'analitica di un'azienda. Alcune aziende implementano un modello ibrido di cloud analytics che riserva alcune funzioni da eseguire in ambienti cloud-hosted mentre altre utilizzano server on-premise. Altre aziende si stanno spostando completamente nel cloud per scalare il loro programma di analisi man mano che il loro business cresce. Ciò elimina anche il peso della tradizionale esecuzione di analisi esclusivamente on-premise, che può essere costosa da gestire in tutta un'organizzazione. La Cloud Analytics è diventata sempre più popolare e una delle principali preoccupazioni per la maggior parte delle aziende moderne di oggi. Con le promesse di aumento della produttività e di riduzione dei costi operativi, la Cloud Migration è in cima alla lista delle cose da fare di molte organizzazioni. La Diagramma del processo di Cloud AnalyticsBig Data Analytics e la business intelligence (BI) sono state cambiate per sempre dalla rivoluzione del cloud. Con una marea crescente di dati provenienti da innumerevoli fonti digitali, il cloud permette di raccogliere e analizzare i dati in un unico luogo per poi condividerli in tutta un'organizzazione. Ora tutti possono accedere agli stessi dati affidabili dalle molte fonti di dati disparate disponibili oggi.

6 elementi chiave della Cloud Analytics

La Cloud Analytics può includere combinazioni di uno qualsiasi dei seguenti elementi nel cloud. La maggior parte delle strategie analitiche di successo nel cloud copre la maggior parte di essi, che sono tutti supportati dai fornitori di cloud computing più popolari di oggi, tra cui Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure.

3 tipi di Cloud Analytics

Ci sono tre diverse opzioni per il cloud computing e la cloud analytics, dettagliate di seguito:

Public Cloud: Un cloud pubblico è un tipo di cloud computing in cui i servizi sono disponibili pubblicamente attraverso una terza parte come macchine virtuali, capacità di archiviazione, applicazioni e altro. Sono spesso offerti gratuitamente, anche se a volte gli utenti pagano per l'uso o il consumo. Su questo cloud pubblico, i sistemi IT sono condivisi e i dati sono tenuti privati, consentendo costi ridotti e meno manutenzione per un'organizzazione.

Private Cloud: invece di essere offerto al pubblico in generale, un cloud privato è riservato a utenti selezionati di un'organizzazione. Offre gli stessi vantaggi di un cloud pubblico, ovvero scalabilità e accesso democratizzato, ma si trova in un data center di proprietà di quella singola organizzazione o di un servizio di hosting. Se da un lato esso fornisce una maggiore privacy e sicurezza dei dati, dall'altro lato spesso può essere molto più costoso.

Hybrid Cloud: La terza opzione è una combinazione delle due. Le organizzazioni che optano per una struttura di cloud ibrida utilizzano il cloud pubblico per i dati non sensibili, mentre mantengono un cloud privato più piccolo per i dati destinati solo a quell'azienda.

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Quali sono i vantaggi di Cloud Analytics?

Scalabilità: L'analisi in cloud permette alle aziende di scalare ed evitare le spese associate all'archiviazione dei dati on-premises. Con il cloud computing, è possibile aggiungere capacità di archiviazione e analisi dei dati secondo necessità per riflettere i cambiamenti del business. Un'organizzazione può facilmente aumentare il suo storage nel cloud quando il business cresce o diminuire se il business rallenta, il che è un processo molto più semplice dell'acquisto di hardware. Ciò consente all'azienda di rispondere rapidamente alle nuove richieste e di adattare rapidamente la capacità di analisi per soddisfare le esigenze dei consumatori e cogliere le opportunità man mano che si presentano.

Operazioni semplificate: La Cloud Analytics può anche consentire alle aziende di semplificare i loro processi di business intelligence e scoprire in modo più efficiente le idee per prendere decisioni aziendali più intelligenti. Con processi più agili, gli utenti possono porre più facilmente nuove domande sui dati su richiesta. Questo può aiutare i decisori chiave a esplorare i dati, collaborare tra i team e sfruttare i dati in modo più strategico per ottenere un vantaggio competitivo.

Accesso facile e collaborazione: Senza la Cloud Analytics può essere difficile ottenere una visione completa dei dati di un'azienda, limitando le opportunità di lavorare insieme da luoghi diversi. La Cloud Analytics può aiutare a consolidare i dati di un'azienda da fonti disparate e i modelli possono essere aggiornati in tempo reale. I flussi di lavoro basati su cloud e le applicazioni di condivisione dei file danno ai diversi team la possibilità di lavorare insieme in modo più facile ed efficiente, perfetto per le aziende globali. Con un accesso più facile e dati consolidati, i dipendenti possono condividere file e collaborare in tempo reale da qualsiasi luogo.

Sicurezza e governance: È anche importante notare i vantaggi di sicurezza e governance della Cloud Analytics. La Cloud Analytics fornisce un controllo più granulare dell'accesso ai dati, maggiori capacità di auditing e una singola fonte di verità quando si tratta di comprendere i dati di un'azienda. L'archiviazione in cloud delle analytics può anche rivelarsi utile per salvaguardare le informazioni durante i disastri naturali e altre emergenze.

Costi ridotti: Laddove le soluzioni analitiche in-house, on-premise, possono diventare costose, la Cloud Analytics non richiede hardware, attrezzature, data center o aggiornamenti continui. Questo può portare a risparmi significativi e consentire un budget più flessibile con semplici modelli di abbonamento.

Considerazioni per l'implementazione della Cloud Analytics

    • Potenza di calcolo: il primo passo per implementare la Cloud Analytics è assicurarsi di avere la potenza di calcolo necessaria per acquisire, strutturare e analizzare i dati su scala.
    • Fonti di dati: Una potente soluzione di cloud analytics deve essere in grado di acquisire i dati da varie fonti, compresi i siti web aziendali, ERP, CRM, piattaforme di social media, Internet of Things (IoT), app mobili e altro ancora.
    • Modelli di dati: L'uso di modelli di dati per spostare i dati dall'on-premise al cloud può aiutare a minimizzare l'interruzione del business. I modelli di dati basati su cloud standardizzano il modo in cui gli elementi dei dati si relazionano tra loro e determinano la struttura dei dati.
    • Applicazioni di elaborazione: Ci devono essere applicazioni in atto che possono elaborare i grandi set di dati che arrivano da diversi sistemi. Le aziende hanno bisogno di un framework di elaborazione dati per i loro ambienti basati su cloud. Apache Spark, Google BigQuery e Hadoop sono alcune opzioni per sviluppare tali applicazioni.
    • Modelli analitici: È anche necessario sviluppare modelli per la Predictive Analytics e altre funzioni analitiche avanzate da eseguire nel cloud.
    • Condivisione dei dati: Le soluzioni di cloud analytics dovrebbero anche supportare una facile condivisione e archiviazione dei dati attraverso una moderna architettura cloud.
  • Se si pensa di distribuire data analytics in cloud, è bene porsi le seguenti domande al fine di stabilire l'approccio migliore:
    • Qual è il modello di utilizzo? L'attuale modello di utilizzo può essere usato per stabilire ciò di cui si ha bisogno per costruire l'ambiente cloud per la scalabilità. Bisogna tenere a mente che è possibile scalare sia verso l'alto che verso il basso secondo necessità.
    • Quali sono i propri piani per la privacy e la sicurezza dei dati? Valutare di quale modello di sicurezza si ha bisogno per ogni livello, incluso il livello delle app, la memorizzazione dei dati, il sistema operativo e la rete.
    • E' in atto una strategia per l'alta disponibilità e il disaster recovery? Se sì, in cosa consiste?
    • Dove si desidera ospitare la propria soluzione?