雲端計算是資料分析的最佳場所嗎?

資料分析正在成為企業資料生態系統的關鍵要素。它是物聯網(IoT)的主要推動力之一，無疑將為數字經濟的發展提供關鍵的競爭優勢。但其成本並不低，而且並不容易掌握。因此，隨著企業發現自己面臨越來越多的資料驅動型業務模式的選擇，以及不得不建立高度複雜的分析環境來克服這些困難，許多組織都願意在雲端開展這一特定的努力是可以理解的。

根據“哈佛商業評論”的報告，近70%的企業希望在年底之前開始執行基於雲端計算的分析解決方案。其改進的決策和預測到更高的速度和效率的原因不同，但是在運營效益的基礎上，這是一個簡單的事實：雲端計算提供了一種快速啟動分析基礎設施和現代生產環境所需規模的手段。可以肯定的是，雲端計算中存在資料遷移和缺乏自定義的問題，但是通常將這些問題視為次要考慮因素，因為在商業模式被精通資料的更靈活的競爭對手中斷之前，需要將分析工作快速執行。

IT平臺供應商正在從傳統的授權模式過渡到基於雲的訂閱服務，以快速提高那些缺乏資源的企業的分析能力。

微軟公司最近為其Azure物聯網套件新增了新的邊緣分析流服務和集中分析引擎，提供了一個完全管理的解決方案，以開始獲得物聯網資料的優勢。 Azure流分析解決方案將分析功能推送到物聯網裝置，以減少集中資源的流量，而採用“時間系列洞察”工具則利用Azure自己的分析能力來顯示時間戳資料，以發現模式和異常情況。

另一個關鍵功能是語音識別和分析採用雲端計算。

亞馬遜公司最近向其Connect聯絡中心提供了VoiceBase。目的是為組織提供分析與客戶的記錄對話的方法，以收集關於服務履行，呼叫跟蹤，人力管理和其他任務的見解。該系統與S3儲存平臺和Hadoop和Kinesis等處理引擎整合，通過Amazon QuickSight，Qlik或Tableau提供報告。

而在某種程度上，基於雲端計算的分析引擎也可以用於優化雲資源本身的消費和整合。

SnapLogic公司最近在其基於PaaS的企業整合雲中新增了一種名為Iris的技術，允許組織自動執行當前人工執行的許多雲配置任務。該系統可處理數十億個後設資料元素和其他資料點，以便為雲端計算中的資料，應用程式和流程提供分步指導，有效地為業務線管理人員提供自主駕馭的雲端計算，從而沒有云管理的前期複雜性。

雖然雲端計算可能提供建立和維護分析基礎設施的有效手段，但仍然由企業確保其產生的結果的質量。要做到這一點的最好的方法是通過更細緻的方法來執行流程，目標和商業模式，以確定其需要知道的內容，以及在哪裡獲取驅動知情決策的資料。

與工具箱中的任何工具一樣，分析的價值並不取決於它的成效，而是使用得有多好。

本文出處：暢享網

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