Kennen Sie die 5 nützlichsten Unterschiede zwischen Cloud Computing und Datenanalyse

Unterschied zwischen Cloud Computing und Datenanalyse

Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT als Service aus Rechenzentren. Die Wortwolke wird als Metapher für die Darstellung des Internets verwendet, da sie über ein umfangreiches Ressourcen-Repository verfügt und Informationen für unterschiedliche Benutzeranforderungen bereitstellt. Zu den Ressourcen in der Cloud zählen Server, Bandbreite, Netzwerk, Speicher usw. sowie Software und Betriebssystemplattformen. Die Cloud stellt IT-Ressourcen als Dienstprogramm zur Verfügung, ähnlich dem Stromversorgungsunternehmen, das wir zu Hause haben. Das Konzept des Cloud-Computing leitet sich aus Computerarchitekturen wie Grid-Computing und Virtualisierung in Kombination ab, um Utility-Service-Computing bereitzustellen.

Cloud beinhaltet die Zentralisierung von Ressourcen (Hardware und Software), die als Service zur Verfügung gestellt werden. Cloud-Services werden von einem Cloud-Service-Provider (CSP) bereitgestellt. Einige Beispiele für CSPs sind Amazon-Webdienste, Microsoft Azure, Google, IBM usw. Die Abrechnung von Verbrauchern / Benutzern basiert auf jeder verbrauchten Ressource und der im Laufe der Zeit verfügbaren Ressource. Clouds haben viele Vorteile, die sie zur idealen Option für große und kleine Unternehmen machen. Einige der Merkmale von Wolken sind:

• Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit
• Kostengünstig und flexibel
• Steigerung des Geschäftswerts und der Agilität
• Verbesserte betriebliche Effizienz

Cloud-Dienste werden als Dienstmodelle und Bereitstellungsmodelle klassifiziert. Die Servicemodelle sind:

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

Cloud-Bereitstellungsmodelle sind:

• Private Clouds : Bei diesem Modell handelt es sich um eine interne oder ausgelagerte Rechenzentrumsinfrastruktur in Privatbesitz, die ein hohes Maß an Sicherheit bietet und teuer ist.
• Öffentliche Clouds : Dies ist ein kostengünstiges Modell, das im Internet meist kostenlos zur Verfügung steht. Beispiele hierfür sind Google Gmail, Google Drive usw. Hier sind die Daten nicht vollständig sicher.
• Hybrid-Clouds : Dieses Modell ist eine Kombination aus Private- und Public-Cloud-Modellen. Sicherheit ist hier ein Thema.

Alle Cloud-Ressourcen und -Modelle werden über das Internet zur Verfügung gestellt. Der Zugriff auf die Ressource ist mit jeder Standard-Browsersoftware oder mit jedem Gerät möglich, das eine Verbindung zum Internet herstellt.

Aufgrund des Aufkommens neuer Technologien erleben wir eine große Datenflut aufgrund wesentlicher Änderungen bei den Interaktionen zwischen Unternehmen und Verbrauchern sowie zwischen Unternehmen und Organisationen. Insbesondere in kundenorientierten Organisationen und in jeder Phase aller Transaktionen werden kontinuierlich neue Daten generiert. Alle diese Daten können bei korrekter Modellierung analysiert werden, um eine effektive Entscheidungsfindung in Organisationen zu unterstützen. Das Wachstum von Daten, die von einer Vielzahl von Geräten und dem Internet gespeist werden, birgt daher das Potenzial für beispiellose Möglichkeiten.

Unter Datenanalyse kann die analytische Modellierung oder Aufbereitung von Daten für eine genaue quantitative Analyse verstanden werden. Datenanalysen sind erforderlich, um aufschlussreiche Informationen zu extrahieren, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben und Trends und die Geschäftsleistung zu verstehen. Unter Analytik versteht man also die Messung und Schätzung von Daten aus Big Data-Quellen. Neue Analysetrends bei Echtzeit-Streaming-Daten ermöglichen eine schnelle Reaktion auf schwankende Anforderungen, eine bessere Qualität und einen höheren Wert, die den Weg für eine digital gesteuerte Organisation ebnen.

Für die Verarbeitung von Big Data aus mehreren Quellen sind High-End-Computersysteme und -Netzwerke erforderlich, die von Cloud-Diensteanbietern problemlos verfügbar sind. Datenanalysen können in der Cloud verwendet werden, da sie ein hohes Maß an Effizienz zusammen mit Rechen- und Speicherfunktionen gewährleisten, um große Datenmengen im Internet zu verarbeiten. Daher ist die Datenanalyse für Unternehmen zu einer Notwendigkeit geworden, aus verschiedenen Datenquellen wertvolle Erkenntnisse über ihre Produkte oder Dienstleistungen zu gewinnen. Datenanalyse ist wichtig für Unternehmen, weil sie hilft,

• Reduzieren Sie die Kosten, indem Sie redundante Prozesse oder Vorgänge identifizieren
• Verstehen Sie die Kundenpräferenzen, um maßgeschneiderte Produkte oder Dienstleistungen anzubieten, die zu einer besseren Wettbewerbsfähigkeit führen
• Treffen Sie schnellere und effektivere Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen

Direkter Vergleich von Cloud Computing und Datenanalyse (Infografiken)

Nachfolgend finden Sie die 5 wichtigsten Vergleiche zwischen Cloud Computing und Data Analytics

Hauptunterschiede zwischen Cloud Computing und Datenanalyse

• Sowohl Cloud-Computing- als auch Datenanalyseplattformen bieten Unternehmen Kostensenkung und Effizienz, um geschäftliche Flexibilität zu erreichen. Cloud Computing ist jedoch eine Technologie oder Infrastruktur für die Bereitstellung kontinuierlicher und dynamischer IT-Dienste, während Datenanalyse eine Technik ist, die Daten aus mehreren Quellen für die Datenmodellierung und Datenaufbereitung für tiefere Analysen aggregiert.
• Clouds bieten skalierbare Rechen-, Speicher- und Netzwerkbandbreitenkapazitäten für Big Data-Anwendungen. Andererseits benötigt die Datenanalyse IT-Infrastrukturen, um eingehende Datenströme mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu modellieren. Somit können Clouds und Datenanalysen zusammengehören.
• Cloud-Services bieten Lösungen für alle Arten datenintensiver Prozesse. Dies steht im Gegensatz zu Analysen, die tiefe Einblicke und Erkenntnisse zur Verbesserung der Unternehmensleistung liefern.
• Cloud-Infrastrukturen lassen sich gut in vorhandene Systeme integrieren und können daher verschiedene Abteilungen und Daten im gesamten Unternehmen verknüpfen, um ein zentrales Datenmodell zu erstellen. Die Datenanalyse ist in zentralisierten Daten im Vergleich zu einem verteilten Datenspeicher einfach durchzuführen.
• Der Zugriff auf Cloud-Dienste erfolgt über das Internet. Auf diese Weise kann das Unternehmen mithilfe entwickelter Analysemodelle mit anderen Organisationen zusammenarbeiten, Märkte überwachen und an Wettbewerbsfähigkeit gewinnen.

Vergleichstabelle zwischen Cloud Computing und Datenanalyse

Die Unterschiede zwischen Cloud Computing und Datenanalyse werden in den folgenden Punkten erläutert:

Grundlage für den Vergleich	Cloud Computing	Datenanalyse
Bedeutung	Eine IT-Servicebereitstellungsinfrastruktur, die in verschiedenen Service- und Bereitstellungsmodellen verfügbar ist	Ein Framework oder ein Tool zum Verarbeiten von Daten aus mehreren Streams, um Analysemodelle zum Ableiten von Erkenntnissen zu erstellen
Konzept	Bietet Zugriff auf IT-Ressourcen über das Internet Beinhaltet Virtualisierung und Abstraktion. Merkmale sind Verfügbarkeit, Robustheit, Flexibilität und Skalierbarkeit, um eine Vielzahl von IT-Anforderungen zu erfüllen	Die Analyse umfasst viele Techniken wie Algorithmen, Mathematik, Statistik und Mining. Daten aus mehreren Quellen werden zur Analyse modelliert Tools können große Datenquellen modellieren und verwalten
Grundlage der Bildung	Cloud-Service-Infrastrukturen bieten Unternehmen dynamische IT-Services IT-Services sind standardisiert Sorgt dafür, dass die IT-Verwaltungskosten gesenkt werden Ein ausgelagertes System	Hilft Organisationen, Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen Modelliert Daten für datengetriebene Entdeckung und Innovation Integriert Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit Unterstützung für eine effektive Entscheidungsfindung basierend auf aktuellen Informationen
Anwendungsbereiche	Cloud-Anwendungen werden hauptsächlich für die Bereitstellung von IT-Diensten verwendet. Erfüllt eine Vielzahl von Anforderungen an Unternehmens-Computing und IT-Infrastruktur Implementiert von fast allen Branchen (Produkt und Dienstleistung) Cloud-Dienste können für alle Organisationen unabhängig von ihrer Größe oder Größe angepasst werden	Big Data Modellierung und Analyse Geschäftliche und persönliche Einblicke Gesundheitswesen - Krankheitsdiagnose, Vorhersagen Lösungen für den Einzelhandel Verbraucherverhalten verstehen Finanzen Risikomanagement und Betrugserkennung
Ansatz	Ausgelagerte IT-Services IT-Kostensenkung Einführung von Innovationen und neuen Produkten oder Dienstleistungen Verkürzte Time-to-Market Kunden müssen über Serviceverfügbarkeit und Robustheit verfügen.	Überprüfung der Effektivität von Geschäftsprozessen Verbesserung der betrieblichen Effizienz Um die organisatorische Leistung zu überwachen

Fazit - Cloud Computing vs. Datenanalyse

Zusammenfassend kann daher angemerkt werden, dass Cloud-Computing-Dienste am besten für Datenanalyseanwendungen geeignet sind. Dies liegt daran, dass Unternehmen angesichts des schnellen Wachstums von Big Data eine geeignete und angemessene Umgebung für die Verwaltung von Big-Data-Prozessen benötigen, die durch Cloud-Dienste ermöglicht werden. In Unternehmen ergänzen sich die Implementierungen der Cloud Computing- und der Data Analytics-Technologie, um eine bessere Leistung und einen besseren Wert zu erzielen.

Empfohlener Artikel

Dies war ein Leitfaden für Cloud Computing vs Data Analytics, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

1. Azure Paas vs Iaas - die besten Dinge, die Sie wissen müssen
2. Aufgeregt zu wissen - Was ist Cloud Computing und wie funktioniert es?
3. Datenvisualisierung vs Datenanalyse - Die 7 besten Dinge, die Sie wissen müssen
4. So starten Sie eine Karriere in der Cloud-Technologie
5. 5 Die Herausforderungen und Lösungen von Big Data Analytics müssen bekannt sein