Ken het 5 meest bruikbare verschil tussen cloud computing en data-analyse

Verschil tussen cloud computing en data-analyse

Cloud computing verwijst naar de levering van IT als een service van datacenters. De woordwolk wordt gebruikt als een metafoor om het internet weer te geven vanwege de enorme bronrepository en informatie voor verschillende gebruikersbehoeften. Bronnen in de cloud zijn servers, bandbreedte, netwerk, opslag, enz. Samen met software en OS-platforms. Cloud stelt IT-middelen beschikbaar als hulpprogramma, vergelijkbaar met het energieprogramma dat we thuis hebben. Het concept van cloud computing is afgeleid van computerarchitecturen zoals grid computing en virtualisatie in combinatie om computing voor utility services te bieden.

Cloud omvat centralisatie van bronnen (hardware en software) die als een service beschikbaar worden gesteld. Cloudservices worden geleverd door een cloudserviceprovider (CSP). Enkele voorbeelden van CSP's zijn Amazon-webservices, Microsoft Azure, Google, IBM, enz. Consumenten / gebruikers worden gefactureerd op basis van elke verbruikte bron en voor de bron die in de loop van de tijd beschikbaar is. Wolken hebben veel voordelen waardoor het de meest ideale optie is voor organisaties, groot of klein. Enkele van de kenmerken van wolken zijn,

Schaalbaarheid, beschikbaarheid, betrouwbaarheid en robuustheid
Kostenbesparend en flexibel
Verbeterde bedrijfswaarde en behendigheid
Verbeterde operationele efficiëntie

Cloudservices worden geclassificeerd als servicemodellen en implementatiemodellen. De servicemodellen zijn:

Infrastructure-as-a-Service (IaaS)
Platform-as-a-Service (PaaS)
Software-as-a-Service (SaaS)

Cloud-implementatiemodellen zijn:

Privéwolken : dit model is een interne of uitbestede particuliere datacenterinfrastructuur met een goed beveiligingsniveau en is duur.
Publieke clouds : dit is een kosteneffectief model en meestal gratis beschikbaar op internet. Voorbeelden hiervan zijn Google Gmail, Google Drive, etc. Hier zijn de gegevens niet volledig veilig.
Hybride clouds : dit model is een combinatie van private en publieke cloudmodellen. Beveiliging is hier een probleem.

Alle cloudresources en -modellen worden via internet beschikbaar gesteld. Toegang tot de bron is mogelijk met elke standaard browsersoftware of met elk apparaat dat verbinding maakt met internet.

Als gevolg van de opkomst van nieuwe technologieën, zijn we getuige van een big data-zondvloed als gevolg van substantiële veranderingen die zijn aangebracht in de interacties tussen bedrijven en consumenten, of tussen bedrijven onderling. Nieuwe gegevens worden continu gegenereerd, vooral in organisaties die klantgericht zijn en in elke fase van alle transacties. Al deze gegevens kunnen, indien correct gemodelleerd, worden geanalyseerd ter ondersteuning van effectieve besluitvorming in organisaties. Vandaar dat de groei van gegevens die door verschillende apparaten en internet worden gevoed, ongekende kansen biedt.

Data-analyse kan worden begrepen als de analytische modellering of voorbereiding van gegevens voor nauwkeurige kwantitatieve analyse. Gegevensanalyse is vereist voor het extraheren van inzichtelijke informatie om voortdurende verbeteringen te stimuleren en trends en bedrijfsprestaties te begrijpen. Onder analyse wordt dus verstaan het meten en schatten van gegevens uit grote gegevensbronnen. Nieuwe analysetrends in realtime streaminggegevens kunnen snel reageren op veranderlijke eisen, betere kwaliteit en waarde die de weg effenen voor een digitaal gestuurde organisatie.

Het verwerken van big data uit meerdere bronnen vereist hoogwaardige computersystemen en netwerken die gemakkelijk verkrijgbaar zijn bij cloudserviceproviders. Data-analyse kan in de cloud worden gebruikt, omdat het zorgt voor een hoge mate van efficiëntie, samen met computer- en opslagmogelijkheden om grote hoeveelheden big data op internet te verwerken. Daarom is data-analyse een noodzaak geworden voor organisaties om waardevolle inzichten met betrekking tot hun producten of diensten te verkrijgen uit verschillende gegevensbronnen. Gegevensanalyse is belangrijk voor organisaties omdat het helpt om,

Verlaag kosten door overbodige processen of bewerkingen te identificeren
Begrijp de voorkeuren van klanten om op maat gemaakte producten of diensten aan te bieden, wat leidt tot een beter concurrentievermogen
Neem snellere en effectieve beslissingen op basis van actuele informatie

Head-to-Head-vergelijking Cloud computing versus data-analyse (infographics)

Hieronder vindt u de Top 5-vergelijking tussen cloud computing en data-analyse

Belangrijkste verschillen tussen cloud computing en data-analyse

Zowel cloud computing- als data-analyseplatforms bieden organisaties kostenreductie en efficiëntie bij het bereiken van bedrijfsflexibiliteit. Cloud computing is echter een technologie of infrastructuur om continue en dynamische IT-services te bieden, terwijl data-analyse een techniek is die gegevens uit meerdere bronnen verzamelt voor gegevensmodellering en gegevensvoorbereiding voor diepere analyse.
Clouds bieden schaalbare reken-, opslag- en netwerkbandbreedtecapaciteiten voor big data-toepassingen. Aan de andere kant heeft data-analyse IT-infrastructuren nodig om inkomende datastromen met hoge snelheid te verwerken en te modelleren. Zo kunnen clouds en data-analyse samengaan.
Cloud-services bieden oplossingen voor alle soorten gegevensintensieve processen. Dit in tegenstelling tot analyses die diepgaande inzichten en ontdekkingen opleveren om de prestaties van de organisatie te verbeteren.
Cloudinfrastructuren kunnen goed worden geïntegreerd met bestaande systemen en kunnen daarom verschillende afdelingen en gegevens binnen de organisatie koppelen om een gecentraliseerd gegevensmodel te bouwen. Gegevensanalyses worden eenvoudig uitgevoerd in gecentraliseerde gegevens in vergelijking met een gedistribueerde gegevensopslag.
Clouddiensten zijn toegankelijk via internet, zodat de organisatie gebruik kan maken van ontwikkelde analytische modellen om samen te werken met andere organisaties, markten te monitoren en concurrentievermogen te winnen.

cloud computing versus data-analyse Vergelijkingstabel

De verschillen tussen cloud computing en data-analyse worden uitgelegd in de onderstaande punten:

Basis voor vergelijking	Cloud computing	Gegevensanalyse
Betekenis	Een IT-service delivery-infrastructuur, beschikbaar in verschillende service- en implementatiemodellen	Een raamwerk of een tool voor het verwerken van gegevens uit meerdere streams om analytische modellen te maken voor het afleiden van inzichten
Concept	Biedt toegang tot IT-middelen via internet Betreft virtualisatie en abstractie. Kenmerken zijn beschikbaarheid, robuustheid, flexibiliteit en schaalbaarheid om een verscheidenheid aan IT-behoeften te ondersteunen	Analytics omvat veel technieken zoals algoritmen, wiskunde, statistieken en mining. Gegevens uit meerdere bronnen worden gemodelleerd voor analyse Tools hebben het vermogen om big data-bronnen te modelleren en te beheren
Vormingsbasis	Cloudservice-infrastructuren leveren dynamische IT-services aan organisaties IT-services zijn gestandaardiseerd Zorgt voor lagere IT-beheerkosten Een uitbesteed systeem	Helpt organisaties om concurrentievermogen te bereiken Modelgegevens voor gegevensgestuurde ontdekking en innovatie Integreert gegevens uit meerdere bronnen in realtime Ondersteuning voor effectieve besluitvorming op basis van actuele informatie
Toepassingsgebieden	Toepassingen van clouds zijn meestal in IT-servicelevering. Voldoet aan verschillende vereisten voor enterprise computing en IT-infrastructuur Geïmplementeerd door bijna alle sectoren (product en service) Cloudservices kunnen voor alle organisaties worden aangepast, ongeacht hun grootte of schaal	Big data modellering en analyse Zakelijke en persoonlijke inzichten Gezondheidszorg - ziektediagnose, voorspellingen Oplossingen voor de detailhandel Consumentengedrag begrijpen Financiën Risicobeheer en fraudeopsporing
Nadering	Uitbestede IT-services IT-kostenreductie Innovatie en lancering van nieuwe producten of diensten Verkorte time-to-market Noodzaak voor klanten om beschikbaarheid en robuustheid van diensten te hebben.	Om de effectiviteit van bedrijfsprocessen te verifiëren Operationele efficiëntie verbeteren Om de prestaties van de organisatie te bewaken

Conclusie - Cloud computing versus data-analyse

Samenvattend kan daarom worden opgemerkt dat cloudcomputingservices het meest ideaal zijn voor toepassingen voor data-analyse. Dit komt omdat organisaties met een snelle groei van big data een passende en adequate omgeving nodig hebben voor het beheren van big data-processen die mogelijk worden gemaakt door cloudservices. In organisaties zullen zowel implementaties van Cloud Computing als Data Analytics-technologie elkaar aanvullen in de richting van betere prestaties en waarde.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor Cloud Computing versus Data Analytics, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -