Vet den 5 mest nyttige forskjellen mellom nettsky og dataanalyse

• Forskjellen mellom Cloud Computing og Data Analytics

Forskjellen mellom Cloud Computing og Data Analytics

Cloud computing refererer til levering av IT som en tjeneste fra datasentre. Ordet sky brukes som en metafor for å representere internett på grunn av det enorme ressursoppbevaringsstedet og informasjonen som passer forskjellige brukerbehov. Ressurser i skyen inkluderer servere, båndbredde, nettverk, lagring, etc. sammen med programvare og OS-plattformer. Cloud gjør IT-ressurser tilgjengelige som et verktøy, som ligner på kraftverktøyet vi har i våre hjem. Konseptet med skyberegning er avledet fra databehandlingsarkitekturer som nettbasert databehandling og virtualisering i kombinasjon for å gi databehandling av hjelpetjenester.

Cloud innebærer sentralisering av ressurser (maskinvare og programvare) som gjøres tilgjengelig som en tjeneste. Skytjenester leveres av en skytjenesteleverandør (CSP). Noen eksempler på CSPer er Amazon Web-tjenester, Microsoft Azure, Google, IBM, etc. Forbrukere / brukere faktureres basert på hver ressurs som forbrukes og for ressursen som benyttes over tid. Skyer har mange fordeler som gjør det til det mest ideelle alternativet for store eller små organisasjoner. Noen av egenskapene til skyer inkluderer,

• Skalerbarhet, tilgjengelighet, pålitelighet og robusthet
• Kostnadseffektiv og fleksibel
• Forbedret forretningsverdi og smidighet
• Forbedret driftseffektivitet

Skytjenester er klassifisert som tjenestemodeller og distribusjonsmodeller. Tjenestemodellene er:

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

Cloud-distribusjonsmodeller er:

• Private skyer : Denne modellen er en intern eller en outsourcet privateid datasenterinfrastruktur med gode sikkerhetsnivåer og er dyr.
• Offentlige skyer : Dette er en kostnadseffektiv modell og stort sett tilgjengelig gratis på internett. Eksempler inkluderer Google Gmail, Google Drive osv. Her er ikke dataene fullt ut sikre.
• Hybride skyer : Denne modellen er en kombinasjon av private og offentlige skymodeller. Sikkerhet er et problem her.

Alle skyressurser og modeller gjøres tilgjengelige via internett. Tilgang til ressursen er mulig med hvilken som helst standard nettleserprogramvare eller med hvilken som helst enhet som kobles til internett.

På grunn av fremveksten av nye teknologier er vi vitne til en stor datafeil på grunn av betydelige endringer i samspillet mellom næringslivet og forbruker, eller næringsliv og mellom organisasjoner. Nye data genereres kontinuerlig, spesielt i organisasjoner som er kundeorientert og på alle trinn i alle transaksjoner. Alle disse dataene når de er riktig modellert, kan analyseres for å støtte effektiv beslutningsprosesser i organisasjoner. Derfor har veksten av data drevet av en rekke enheter og internett potensialet for enestående muligheter.

Dataanalyse kan forstås som den analytiske modelleringen eller forberede data for nøyaktig kvantitativ analyse. Dataanalyse er nødvendig for å hente ut innsiktsfull informasjon for å drive kontinuerlige forbedringer og for å forstå trender og forretningsresultater. Dermed blir analytics forstått som måling og estimering av data fra big data kilder. Nye analysetrender i streaming-data i sanntid har muligheten til raskt å svare på ustabile krav, bedre kvalitet og verdi som baner vei for en digitalt drevet organisasjon.

Å behandle big data fra flere kilder trenger avanserte datasystemer og nettverk som er lett tilgjengelig fra skytjenesteleverandører. Dataanalyse kan brukes i skyen fordi det sikrer høy effektivitet sammen med databehandlings- og lagringsmuligheter for å håndtere store mengder big data på internett. Derfor har dataanalyse blitt en nødvendighet for organisasjoner å få verdifull innsikt knyttet til deres produkter eller tjenester fra forskjellige datakilder. Dataanalyse er viktig for organisasjoner fordi det hjelper til,

• Reduser kostnadene ved å identifisere overflødige prosesser eller operasjoner
• Forstå kundens preferanser, for å tilby tilpassede produkter eller tjenester, noe som fører til bedre konkurranseevne
• Ta raskere og effektive beslutninger basert på aktuell informasjon

Head-to-head Sammenligning Cloud Computing vs Data Analytics (Infographics)

Nedenfor er Topp 5-sammenligningen mellom Cloud Computing vs Data Analytics

Viktige forskjeller mellom nettsky og dataanalyse

• Både cloud computing og dataanalyseplattformer tilbyr kostnadsreduksjon og effektivitet for organisasjoner for å oppnå forretningsdyktighet. Cloud computing er imidlertid en teknologi eller infrastruktur for å tilby kontinuerlige og dynamiske IT-tjenester, mens dataanalyse er en teknikk som samler data fra flere kilder for datamodellering og dataforberedelse for dypere analyse.
• Skyer gir skalerbar beregning, lagring og nettverksbåndbreddekapasitet for big data applikasjoner. På den annen side trenger dataanalyse IT-infrastrukturer for å behandle og modellere innkommende datastrømmer i høy hastighet. Dermed kan skyer og dataanalyse gå sammen.
• Clouds-tjenester tilbyr løsninger for alle typer datakrevende prosesser. Dette er i motsetning til analyser som utfører dyp innsikt og oppdagelse for å forbedre organisatoriske resultater.
• Cloud infrastrukturer kan integreres godt med eksisterende systemer, og dermed kan de koble forskjellige avdelinger og data over hele organisasjonen for å bygge en sentralisert datamodell. Dataanalyse utføres enkelt i sentraliserte data sammenlignet med et distribuert datalager.
• Skytjenester er tilgjengelige via internett, og dermed kan organisasjonen benytte seg av utviklede analytiske modeller for å samarbeide med andre organisasjoner, overvåke markeder og få konkurranseevne.

cloud computing vs data analytics Comparision Table

Forskjellene mellom skyberegning og dataanalyse blir forklart i punktene presentert nedenfor:

Grunnlag for sammenligning	Cloud Computing	Data Analytics
Betydning	En infrastruktur for leveranse av IT-tjenester, tilgjengelig i forskjellige tjeneste- og distribusjonsmodeller	Et rammeverk eller et verktøy for å behandle data fra flere strømmer for å lage analytiske modeller for å oppnå innsikt
Konsept	Gir tilgang til IT-ressurser via internett Omfatter virtualisering og abstraksjon. Kjennetegn er tilgjengelighet, robusthet, fleksibilitet og skalerbarhet for å støtte en rekke IT-behov	Analytics innebærer mange teknikker som algoritmer, matematikk, statistikk og gruvedrift. Data fra flere kilder er modellert for analyse Verktøy har kapasitet til å modellere og administrere big data kilder
Grunnlag for dannelse	Cloud service infrastrukturer leverer dynamiske IT-tjenester til organisasjoner IT-tjenester er standardiserte Sikrer at IT-administrasjonskostnadene reduseres Et outsourcet system	Hjelper organisasjoner med å oppnå konkurranseevne Modellerer data for datadrevet oppdagelse og innovasjon Integrerer data fra flere kilder i sanntid Støtte for effektiv beslutningstaking basert på faktisk informasjon
Bruksområder	Bruksområder av skyer er stort sett innen IT-tjenestelevering. Oppfyller en rekke krav til bedriftsdatabehandling og IT-infrastruktur Implementert av nesten alle sektorer (produkt og service) Skytjenester kan tilpasses for alle organisasjoner uavhengig av størrelse eller størrelse	Big data modellering og analyse Næringsliv og personlig innsikt Helsevesen - sykdomsdiagnose, spådommer Løsninger for detaljhandel Forstå forbrukeratferd Finansiere Risikostyring og påvisning av svindel
Nærme seg	Outsourcede IT-tjenester IT-kostnadsreduksjon Innovasjon og lansering av nytt produkt eller tjeneste Redusert tid til markedet Behov for at kundene skal ha tjenestetilgjengelighet og robusthet.	For å bekrefte effektiviteten i forretningsprosessene Forbedre driftseffektiviteten For å overvåke organisasjonsresultater

Konklusjon - Cloud Computing vs Data Analytics

Derfor, i sammendraget, kan det bemerkes at cloud computing-tjenester og er mest ideelle for dataanalyseprogrammer. Dette er fordi organisasjoner trenger hurtig vekst i big data et passende og tilstrekkelig miljø for å styre big data prosesser som er muliggjort av skytjenester. I organisasjoner vil både Cloud Computing og Data Analytics-teknologiimplementeringer utfylle hverandre mot bedre ytelse og verdi.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Cloud Computing vs Data Analytics, deres betydning, sammenligning av Head to Head, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

1. Azure Paas vs Iaas-De beste tingene du trenger å vite
2. Spent for å vite - Hva er Cloud Computing og hvordan fungerer det?
3. Datavisualisering vs dataanalyse - 7 beste ting du trenger å vite
4. Hvordan starte en karriere innen skyteknologi
5. 5 Må vite utfordringer og løsninger med Big Data Analytics