Vet den 5 mest användbara skillnaden mellan molnberäkning och dataanalys

Skillnaden mellan Cloud Computing och Data Analytics

Cloud computing avser leverans av IT som en tjänst från datacentra. Ordet moln används som en metafor för att representera internet på grund av dess stora resursförvar och information som passar olika användares behov. Resurser i molnet inkluderar servrar, bandbredd, nätverk, lagring etc. tillsammans med programvara och OS-plattformar. Cloud gör IT-resurser tillgängliga som ett verktyg, vilket liknar det kraftverktyg vi har i våra hem. Begreppet molnberäkning härstammar från datorarkitekturer som nätverksberäkning och virtualisering i kombination för att ge datortjänster.

Cloud innebär centralisering av resurser (hårdvara och mjukvara) som görs tillgängliga som en tjänst. Molntjänster tillhandahålls av en molntjänstleverantör (CSP). Några exempel på CSP: er Amazon-webbtjänster, Microsoft Azure, Google, IBM etc. Konsumenter / användare faktureras baserat på varje resurs som konsumeras och för resursen som utnyttjas över tid. Moln har många fördelar som gör det till det mest ideala alternativet för stora eller små organisationer. Några av molnens egenskaper inkluderar,

Skalbarhet, tillgänglighet, tillförlitlighet och robusthet
Kostnadseffektivt och flexibelt
Förbättrad affärsvärde och smidighet
Förbättrad operationell effektivitet

Molntjänster klassificeras som servicemodeller och distributionsmodeller. Servicemodellerna är:

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

Cloud-implementeringsmodeller är:

Privata moln : Den här modellen är en egen eller en outsourcad privatägd datacenterinfrastruktur med god säkerhetsnivå och är dyr.
Offentliga moln : Detta är en kostnadseffektiv modell och är mest tillgänglig gratis på internet. Exempel inkluderar Google Gmail, Google Drive osv. Här är uppgifterna inte helt säkra.
Hybridmoln : Den här modellen är en kombination av privata och offentliga molnmodeller. Säkerhet är en fråga här.

Alla molnresurser och modeller görs tillgängliga via internet. Åtkomst till resursen är möjlig med vilken standard som helst webbläsarprogramvara eller med alla enheter som ansluter till internet.

På grund av framväxten av ny teknik bevittnar vi en stor dataflöde på grund av väsentliga förändringar som gjorts i samspelet mellan företag till konsument eller företag till företag och mellan organisationer. Ny data genereras kontinuerligt, särskilt i organisationer som är kundorienterade och i varje steg i alla transaktioner. All denna information när den modelleras korrekt kan analyseras för att stödja effektiva beslutsfattande i organisationer. Därför har tillväxten av data som drivs av olika enheter och internet potentialen för enastående möjligheter.

Dataanalys kan förstås som den analytiska modelleringen eller förbereda data för exakt kvantitativ analys. Dataanalys krävs för att extrahera insiktsfull information för att driva kontinuerliga förbättringar och förstå trender och affärsresultat. Således förstås analys som mätning och uppskattning av data från stora datakällor. Nya analystrender i realtidströmningsdata har möjlighet att snabbt svara på flyktiga krav, bättre kvalitet och värde som banar väg för en digitalt driven organisation.

Att bearbeta big data från flera källor behöver avancerade datorsystem och nätverk som är lätt tillgängliga från leverantörer av molntjänster. Dataanalys kan användas i molnet eftersom det garanterar hög effektivitetsnivå tillsammans med dator- och lagringsfunktioner för att hantera stora volymer big data på internet. Därför har dataanalys blivit en nödvändighet för organisationer att få värdefull insikt relaterad till sina produkter eller tjänster från olika datakällor. Dataanalys är viktigt för organisationer eftersom det hjälper till,

Minska kostnaderna genom att identifiera redundanta processer eller operationer
Förstå kundens preferenser, för att tillhandahålla anpassade produkter eller tjänster, vilket leder till bättre konkurrenskraft
Ta snabbare och effektiva beslut baserat på aktuell information

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

Nedan visas de 5 bästa jämförelserna mellan molnberäkning och dataanalys

Viktiga skillnader mellan molnberäkning och dataanalys

Både molnberäkning och dataanalysplattformar erbjuder kostnadsminskning och effektivitet för organisationer för att uppnå affärs agility. Cloud computing är dock en teknik eller infrastruktur för att tillhandahålla kontinuerliga och dynamiska IT-tjänster medan dataanalys är en teknik som samlar data från flera källor för datamodellering och dataförberedelse för djupare analys.
Moln ger skalbar kapacitet för dator, lagring och bandbredd för nätverk för big data-applikationer. Å andra sidan behöver dataanalys IT-infrastrukturer för att bearbeta och modellera inkommande dataströmmar med hög hastighet. Således kan moln och dataanalys gå samman.
Molntjänster erbjuder lösningar för alla typer av datakrävande processer. Detta motsätter sig analys som utför djup insikt och upptäckt för att förbättra organisationsprestanda.
Molninfrastrukturer kan integreras väl med befintliga system och därmed kan de länka olika avdelningar och data över hela organisationen för att bygga en centraliserad datamodell. Dataanalys utförs enkelt i centraliserad data jämfört med ett distribuerat datalager.
Molntjänster nås via internet, så organisationen kan använda sig av utvecklade analytiska modeller för att samarbeta med andra organisationer, övervaka marknader och få konkurrenskraft.

molnberäkning vs dataanalys jämförelsetabell

Skillnaderna mellan molnberäkning och dataanalys förklaras i punkterna som presenteras nedan:

Grund för jämförelse	Molntjänster	Data Analytics
Menande	En infrastruktur för leverans av IT-tjänster, tillgänglig i olika service- och distributionsmodeller	Ett ramverk eller ett verktyg för att bearbeta data från flera strömmar för att skapa analytiska modeller för att få insikter
Begrepp	Ger tillgång till IT-resurser via internet Involverar virtualisering och abstraktion. Egenskaper är tillgänglighet, robusthet, flexibilitet och skalbarhet för att stödja olika IT-behov	Analytics involverar många tekniker som algoritmer, matematik, statistik och gruvdrift. Data från flera källor modelleras för analys Verktyg har kapacitet att modellera och hantera stora datakällor
Grund för bildandet	Molntjänstinfrastrukturer levererar dynamiska IT-tjänster till organisationer IT-tjänster är standardiserade Se till att IT-hanteringskostnaderna reduceras Ett outsourcat system	Hjälper organisationer att uppnå konkurrenskraft Modellerar data för datadriven upptäckt och innovation Integrerar data från flera källor i realtid Stöd för ett effektivt beslutsfattande baserat på faktisk information
Användningsområden	Tillämpningar av moln är mestadels inom IT-tjänsteleverans. Uppfyller en mängd olika krav på företags computing och IT-infrastruktur Implementerad av nästan alla sektorer (produkt och service) Molntjänster kan anpassas för alla organisationer oavsett storlek eller omfattning	Big data modellering och analys Affärs- och personliga insikter Sjukvård - sjukdomsdiagnos, förutsägelser Lösningar för detaljhandeln Förstå konsumentbeteende Finansiera Riskhantering och bedrägeri upptäckt
Närma sig	Outsourcade IT-tjänster IT-kostnadsminskning Innovation och ny produkt- eller tjänstlansering Minskad tid till marknad Behov av att kunderna ska ha tillgång till tjänster och robusthet.	För att verifiera effektiviteten i affärsprocesserna Förbättra driftseffektiviteten För att övervaka organisatoriska resultat

Slutsats - Cloud Computing vs Data Analytics

Sammanfattningsvis kan det därför noteras att molntjänstjänster och mest idealiska för dataanalysapplikationer. Detta beror på att med snabb tillväxt i big data behöver organisationer en lämplig och adekvat miljö för att hantera big data-processer som aktiveras av molntjänster. I organisationer kommer både Cloud Computing och Data Analytics-teknikimplementeringar att komplettera varandra mot bättre prestanda och värde.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Cloud Computing vs Data Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -