Teage pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi 5 kõige kasulikumat erinevust

• Erinevus pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi vahel

Erinevus pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi vahel

Pilvandmetöötlus tähendab IT kui teenuse edastamist andmekeskustest. Sõnapilvi kasutatakse metafoorina Interneti tähistamiseks, kuna sellel on suur ressursirepositsioon ja teave, mis sobib erinevate kasutajate vajadustega. Pilve ressursside hulka kuuluvad serverid, ribalaius, võrk, salvestusruum jne koos tarkvara ja OS-i platvormidega. Pilv teeb IT-ressursid utiliidina kättesaadavaks, mis sarnaneb meie kodudes kasutatava elektritarbimisega. Pilvandmetöötluse kontseptsioon on tuletatud sellistest arvutusarhitektuuridest nagu võrguarvutamine ja virtualiseerimine koos kasuliku teenuse andmetöötluse tagamiseks.

Pilv hõlmab ressursside (riist- ja tarkvara) tsentraliseerimist, mis tehakse teenusena kättesaadavaks. Pilveteenuseid pakub pilveteenuse pakkuja (CSP). Mõned CSP-de näited on Amazoni veebiteenused, Microsoft Azure, Google, IBM jne. Tarbijate / kasutajate eest võetakse arve iga tarbitud ressursi ja aja jooksul kasutatud ressursi eest. Pilvedel on palju eeliseid, mis muudavad selle kõige ideaalsemaks võimaluseks suurtele või väikestele organisatsioonidele. Mõned pilveomadused hõlmavad:

• Mastaapsus, käideldavus, töökindlus ja vastupidavus
• Tasuv ja paindlik
• Suurem äriväärtus ja paindlikkus
• Suurem töö efektiivsus

Pilveteenused klassifitseeritakse teenusemudeliteks ja juurutusmudeliteks. Teenuse mudelid on:

• Infrastruktuur teenusena (IaaS)
• Teenus platvormina (PaaS)
• Tarkvara teenusena (SaaS)

Pilve kasutuselevõtu mudelid on:

• Privaatpilved : see mudel on majasisene või sisseostetav eraviisiliselt kasutatav andmekeskuse infrastruktuur, millel on hea turvalisuse tase ja mis on kallis.
• Avalikud pilved : see on tasuv mudel ja enamasti Internetis tasuta saadaval. Näideteks on Google Gmail, Google Drive jne. Siin pole andmed täielikult turvalised.
• Hübriidpilved : see mudel on kombineeritud privaatsetest ja avalikest pilvemudelitest. Turvalisus on siin probleem.

Kõik pilveressursid ja mudelid on Interneti kaudu kättesaadavad. Juurdepääs ressursile on võimalik mis tahes standardse brauseritarkvara abil või mis tahes Interneti-ühendusega seadme abil.

Uute tehnoloogiate ilmnemise tõttu oleme suurte andmevahetuste tunnistajaks, kuna ettevõtjate ja tarbijate vahelise suhtlemise või ettevõtetevahelise suhtlemise ja organisatsioonide vahelise suhtlemise käigus on tehtud olulisi muudatusi. Uusi andmeid genereeritakse pidevalt, eriti kliendikesksetes organisatsioonides ja kõigi tehingute igas etapis. Kõiki neid õigesti modelleeritud andmeid saab analüüsida, et toetada organisatsioonide otsuste tegemise tõhusust. Seetõttu on mitmesuguste seadmete ja Interneti abil töötatava andmemahu kasvul enneolematuid võimalusi.

Andmeanalüütikat võib mõista kui analüütilist modelleerimist või andmete ettevalmistamist täpseks kvantitatiivseks analüüsiks. Andmeanalüütika on vajalik inspireeriva teabe hankimiseks, et saavutada pidevaid täiustusi ning mõista suundumusi ja ettevõtte tulemuslikkust. Seega mõistetakse analüütikat kui suurte andmeallikate andmete mõõtmist ja hindamist. Uued analüüsisuundumused reaalajas voogesitusandmetes on võimelised kiiresti reageerima kõikuvatele nõudmistele, parem kvaliteet ja väärtus, mis sillutavad teed digitaalselt juhitud organisatsioonile.

Suurte andmete töötlemine mitmest allikast vajab nutitelefonide pakkujatelt hõlpsasti kättesaadavaid tipptasemel arvutisüsteeme ja võrke. Andmeanalüütikat saab kasutada pilves, kuna see tagab kõrge efektiivsuse taseme ning koos arvutus- ja salvestusvõimalustega suure hulga suurte andmete töötlemiseks Internetis. Seetõttu on andmeanalüütika muutunud organisatsioonidele vajalikuks, et saada erinevatest andmeallikatest oma toodete või teenustega seotud väärtuslikku teavet. Andmeanalüüs on organisatsioonide jaoks oluline, kuna see aitab,

• Vähendage kulusid, tuvastades üleliigsed protsessid või toimingud
• Saate aru klientide eelistustest, pakkudes kohandatud tooteid või teenuseid, mis aitab paremat konkurentsivõimet saavutada
• Olemasoleva teabe põhjal tehke kiiremaid ja tõhusamaid otsuseid

Pilvandmetöötluse võrdlus andmeanalüüsiga (infograafika)

Allpool on toodud 5 parimat pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi võrdlust

Peamised erinevused pilvandmetöötluse ja andmeanalüütika vahel

• Nii pilvandmetöötlus kui ka andmeanalüüsi platvormid pakuvad organisatsioonidele kulude vähendamist ja efektiivsust ärilise paindlikkuse saavutamiseks. Pilvandmetöötlus on aga tehnoloogia või infrastruktuur pidevate ja dünaamiliste IT-teenuste pakkumiseks, samas kui andmeanalüütika on tehnika, mis koondab mitmest allikast pärit andmed andmete modelleerimiseks ja andmete ettevalmistamiseks sügavamaks analüüsiks.
• Pilved pakuvad skaleeritavaid arvutus-, salvestus- ja võrgu ribalaiuse võimalusi suurte andmerakenduste jaoks. Teisest küljest vajavad andmeanalüütikud IT-infrastruktuure sissetulevate andmevoogude kiireks töötlemiseks ja modelleerimiseks. Nii saavad pilved ja andmeanalüütika koos käia.
• Pilveteenused pakuvad lahendusi igat tüüpi andmemahukatele protsessidele. See on vastu analüütikale, mis annab sügavaid teadmisi ja avastusi organisatsiooni toimimise parandamiseks.
• Pilveinfrastruktuurid saavad hästi integreeruda olemasolevate süsteemidega ja seega saavad nad tsentraliseeritud andmemudeli loomiseks ühendada organisatsiooni erinevaid osakondi ja andmeid. Andmete analüüsi on hajutatud andmemahuga võrreldes lihtne teostada tsentraliseeritud andmetes.
• Pilveteenustele pääseb juurde Interneti kaudu, seega saab organisatsioon kasutada välja töötatud analüütilisi mudeleid, et teha koostööd teiste organisatsioonidega, jälgida turge ja saavutada konkurentsivõime.

pilvandmetöötlus vs andmeanalüütika võrdlustabel

Pilvandmetöötluse ja andmeanalüütika erinevusi on selgitatud järgmistes punktides:

Võrdluse alus	Pilvandmetöötlus	Andmeanalüüs
Tähendus	IT-teenuste tarnimise infrastruktuur, mis on saadaval erinevates teenuse- ja juurutamismudelites	Raamistik või tööriist mitme voo andmete töötlemiseks, et luua analüütilisi mudeleid teadmiste saamiseks
Kontseptsioon	Võimaldab juurdepääsu IT-ressurssidele Interneti kaudu Hõlmab virtualiseerimist ja abstraktsiooni. Omadusteks on kättesaadavus, vastupidavus, paindlikkus ja mastaapsus, et toetada mitmesuguseid IT-vajadusi	Analytics hõlmab paljusid tehnikaid, näiteks algoritme, matemaatikat, statistikat ja kaevandamist. Mitme allika andmed on analüüsimiseks modelleeritud Tööriistad on võimelised modelleerima ja haldama suuri andmeallikaid
Moodustamise alus	Pilveteenuste infrastruktuurid pakuvad organisatsioonidele dünaamilisi IT-teenuseid IT-teenused on standardiseeritud Tagab IT halduskulude vähenemise Sisseostetav süsteem	Aitab organisatsioonidel saavutada konkurentsivõimet Modelleerib andmeid andmepõhise avastuse ja uuenduste jaoks Integreerib reaalajas andmeid mitmest allikast Tugi tõhusal otsusel tegeliku teabe põhjal
Kasutusalad	Pilvede rakendused on enamasti IT-teenuste pakkumisel. Täidab mitmesuguseid ettevõtte arvutus- ja IT-infrastruktuuri nõudeid Rakendatud peaaegu kõigis sektorites (toode ja teenus) Pilveteenuseid saab kohandada kõigile organisatsioonidele, sõltumata nende suurusest või ulatusest	Suurandmete modelleerimine ja analüüs Äri- ja isiklikud teadmised Tervishoid - haiguste diagnoosimine, ennustused Lahendused jaemüügiks Mõista tarbija käitumist Rahandus Riskihaldus ja pettuste avastamine
Lähenemisviis	IT-teenuste sisseostmine IT kulude vähendamine Uuenduste ja uute toodete või teenuste turuletoomine Lühendatud aeg turule jõudmiseks Klientide vajadus teenuse kättesaadavuse ja vastupidavuse järele.	Äriprotsesside tõhususe kontrollimiseks Parandada tegevuse tõhusust Organisatsiooni tulemuslikkuse jälgimiseks

Järeldus - pilvandmetöötlus vs andmeanalüüs

Seetõttu võib kokkuvõtlikult märkida, et pilvandmetöötluse teenused ja kõige ideaalsemad andmeanalüüsirakenduste jaoks. Selle põhjuseks on asjaolu, et suurandmete kiire kasvu korral vajavad organisatsioonid pilveteenuste abil võimaldatava suurandmeprotsesside haldamiseks sobivat ja sobivat keskkonda. Organisatsioonides täiendavad nii pilvandmetöötlus kui ka andmeanalüüsi tehnoloogia parema jõudluse ja väärtuse saavutamiseks üksteist.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend pilvandmetöötlus vs andmeanalüüs, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

1. Azure Paas vs Iaas - parimad asjad, mida peate teadma
2. Põnevusega teada saada - mis on pilvandmetöötlus ja kuidas see töötab?
3. Andmete visualiseerimine vs andmeanalüüs - 7 parimat asja, mida peate teadma
4. Kuidas alustada karjäärit pilvetehnoloogias
5. 5 Peab teadma suurandmete analüüsi väljakutseid ja lahendusi