云电脑将如何推动数据分析的未来
2022-09-08 16:10:27
在我们的日常生活中，通过物联网连接的设备数量正在迅速增加。当今的企业非常依赖云 数据分析来应对跟上当前数据生成、使用和存储速度的挑战。云数据分析作为一种有效的解决方案，通过跟踪数据模式和消除对假设的需求，为企业做出更好的决策。根据 Statista 最近的研究，到 2030 年，全球将使用约 5000 万台物联网设备，产生大量数据。大部分数据将在云端存储和分析。
云提供对各种服务的访问，如服务器、数据分析、人工智能等。云数据分析有助于吸引新客户并识别数据模式，使企业能够更好地为现有客户服务，从而使整个流程具有成本效益。
云电脑和数据分析
在早期，数据存储在本地服务器中。为了进行数据分析，工程师每次都必须将数据从中央服务器传输到他们的系统。这种传统的操作方式非常耗时，因为它涉及收集和分离大量数据。除此之外，管理这些本地服务器可能非常昂贵，因为它们需要持续维护和备份以避免数据丢失。
云电脑成为帮助组织解决物理服务器问题的救命稻草
云电脑由一组可以通过任何网络浏览器远程访问的硬件和软件组成。它允许您从任何网络浏览器访问数据，而不是局限于特定的硬盘驱动器。当您将分析原理应用于云驱动器中的数据时，它被称为基于云的分析。
云分析使用云技术存储、处理和分析业务数据。一些组织使用的混合云分析模型允许某些功能仅在云托管环境中执行，而其他功能则在本地服务器中执行。然而，大多数组织在决定提升其分析程序时，正在完全迁移到云端。
云分析提供了更高的生产力和成本效益，从而提高了云在当今企业中的普及，尤其是那些处于增长阶段的企业。
云的能力
云消除了组织管理流量的需要，因为它带有现成的基础设施。它允许组织通过增加或减少云存储来带来变化，具体取决于业务是扩大还是缩小。这使得它更适合，因为它降低了安装新硬件的成本，并使企业能够快速响应市场需求，确保他们通过按时满足客户的要求来让客户满意。
简而言之，与内部分析解决方案相比，云分析通过消除对硬件、设备、数据中心或定期升级的需求，让位于更灵活的预算。现在，越来越多的组织通过将数据分析与机器学习技术相结合，从提高的数据质量中受益。他们正在大力投资开发云功能，以获得最大的收益。通过熟练的云专业人员正确处理云和数据，云可以在提高组织绩效方面发挥重要作用，并通过详细的数据分析提供更深入的见解。
使用云创造价值
以下是组织发现通过采用云进行数据分析和机器学习非常有用的主要好处： 跟踪更好的见解
云分析可以同时记录和处理数据，而无需考虑本地服务器的位置。它允许公司跟踪重要的洞察力，例如特定位置的商品销售情况，从而帮助他们相应地调整生产。收集和分析数据，有助于了解客户的行为。因此，云为公司提供了正确的洞察力，以做出更好的决策并更有效地运作。
可扩展性： 使用云，扩展分析变得更容易，因为它允许公司根据组织的变化添加存储。将数据分析与云同步，使组织能够更好地响应业务的新需求并快速调整以满足客户需求，并在他们开放时充分利用机会。
社交媒体： 跨不同社交媒体平台处理活动并非易事。然而，使用云存储，可以同时分析社交媒体网站数据，从而更快地量化结果和更有针对性的方法。与云集成后，分析从不同平台收集的数据见解的时间变得更加容易，这可以揭示业务蓬勃发展的改进领域，并以详细的方式实时了解每个平台上的业务绩效-时间。
治理与安全： 云为其用户提供卓越的控制和安全性。超过 50% 的公司更愿意将机密数据存储在云中。
主要原因是存储在云中的数据被加密，从而防止黑客访问。通过云进行的数据分析提供了更好的审计功能，更好地控制访问，并作为了解组织数据的单一事实来源。因此，在紧急情况或其他自然灾害期间，分析的云存储也变得有用，因为数据得到了很好的保护。
协作和轻松访问： 借助云分析，不同的个人可以通过文件共享应用程序一起工作。这种合作被证明是有益的，特别是对于员工在不同地区开展业务的全球组织而言。可以实时看到所做的更改，缩短了团队之间的周转时间，并使协作变得容易。
节省成本： 云电脑服务的优势之一是它们不需要硬件、数据中心或设备，这使得它们具有很高的成本效益。组织可以根据 ML 或数据科学工作负载的变化轻松扩展或缩减其云服务器使用量并付费。云允许组织遵循基于订阅的模型，使企业能够根据需求进行更灵活的预算规划。
考虑到所有云功能以及随之而来的潜在风险，组织越来越多地选择云，因为它有很多好处，而数据是最重要的决定因素之一。目标是确保在云专家的帮助下可以更快地成功处理和分析数据。 云的巨大可能性与安全性、可靠性和可负担性因素相结合，预测云中数据分析使用的扩展。为了让企业实现最佳绩效，通过它们提供的云和数据洞察力将变得比以往任何时候都更加重要。云现在被吹捧为企业蓬勃发展的必需品，而不是奢侈品。
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