介绍
通过互联网分发计算机服务称为云计算。企业可以采用云计算范式，他们可以租用 IT 设备和服务，而不是购买和运营他们的数据中心。这些服务涵盖从网络、服务器、存储、数据库和软件等基本基础设施到人工智能 (AI) 和机器学习等尖端工具的方方面面系统。由于需要租用和维护的设备越来越少，云分析的重要性转化为企业在提高生产力的同时削减开支。此外，它还可以更轻松地根据不断变化的业务需求调整资源分配。此外，这些服务可以从任何支持网络的设备访问，因为它们位于远程中心。
云分析概述
在云中存储和处理数据以获得有用的业务洞察力的做法称为云分析。云分析算法用于分析本地数据分析等大数据集，以发现模式、预测结果并提供对业务决策者有帮助的其他数据。
云分析正在将分析算法应用于存储在私有云或公共云中的数据，然后提供所需的结果。云分析将可扩展的云计算与强大的分析工具相结合，以发现数据模式并获得新的见解。企业正在使用数据分析来获得竞争优势，加强科学研究，并以各种方式改善人们的生活。
在私有或公共云网络中，数据处理和存储过程在云分析模型中移动。企业更喜欢具有不同分析要求的策略，这些策略无法负担或不想使用本地数据存储解决方案。该短语可以描述任何使用软件即服务交付范式的基于云的数据分析或商业智能服务。
即便如此，仍有许多方法可以使用云分析。为了降低成本或提高性能，一些企业更喜欢使用混合模型，将操作的某些方面（如数据分析或存储）保留在本地，同时将其他方面迁移到云端。最后，由于云存储通常比本地硬件便宜得多，因此云分析也非常适合希望在不大幅增加支出的情况下快速增加运营的企业。
云分析的重要性
当企业有快速变化的需求时，云分析商业智能工具提供对实时数据的即时访问。因此，可以更快、更准确地做出决策。企业可以使用基于云的分析服务更轻松地扩展，因为它们不再依赖昂贵、不灵活的本地系统。
随着物联网以稳步上升的速度产生大量数据，云已经发展成为各种数据源的仓库。企业可以通过使用云计算数据分析来组合数据并更好地了解他们持有的信息。借助基于云的数据仓库，需要数据的个人可以访问它。合并有助于使用数据挖掘开发实时预测模型。
建立在云上的分析解决方案使企业只能根据需要使用服务。这有助于随着业务的扩展而扩展。需要信息的人也可以从任何地方访问它。增加共享和实时合作有助于全球企业培养数据发现文化。
混合分析解决方案对于希望在本地投资之前使用云来测试新分析项目作为 POC 的用户非常有效。
与电子表格和其他桌面或本地解决方案等传统技术相比，云分析具有显着优势。由于它的好处，这是一个显而易见的选择。
云分析工作
顾名思义，云分析系统必须在线托管。尖端数据中心通常为它们提供海量数据分析所需的处理能力和存储容量。
对于云服务，谷歌和亚马逊等组织拥有庞大的数据中心。Microsoft Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 是两个最广泛使用的云分析计算机系统。许多支持基于云的数据分析工具的强大服务器都位于数据中心内。
基于云的分析软件收集数据，这些数据可以从任何地方保存和访问。随着机器学习算法的发展，基于云的分析工具最终将能够独立学习。这将提高效率并简化使用历史数据预测未来行为的过程。
根据 Gartner 的说法，云分析示例包括以下六个组件的任何云实施：
一、数据来源：
这些是您公司数据的众多来源。来自 CRM 和 ERP 系统的数据也是常见的例子，在线使用和社交媒体统计数据也是如此。
2.数据模型：
数据模型结构提取数据并统一数据点之间的关系以进行分析。模型可以是简单的（例如，使用来自电子表格单列的数据），也可以是复杂的——涉及多个维度中的多个触发器和参数。
三、加工应用：
云分析使用专门的应用程序来处理数据仓库中的大量数据并加快洞察时间。
4 、算力：
云分析需要足够的计算能力来接收、清理、组织和分析大量数据。
5.分析模型：
这些是用于分析和预测大规模数据集的数学框架。
6 、数据共享与存储：
云分析解决方案提供数据仓库即服务，以实现快速简单的企业扩展。
云分析的类型
尽管我们经常将云视为一种非物理实体，但该词指的是托管在一个或多个数据中心中的庞大计算机网络。下面列出的云模型之一可能适合您的分析平台，具体取决于您在安全、性能和访问等方面的目标和目标。
1 、公有云：
公共云是一种云计算，其中虚拟机、存储容量、应用程序等服务可以通过第三方为公众访问。尽管用户偶尔需要为使用或消费付费，但它们通常是免费提供的。因为 IT 系统是共享的，并且数据在这个公共云上保持私有，所以企业可以削减开支和维护需求。
2.私有云：
私有云只能由单个企业中的少数用户访问，而不是向整个公众开放。它具有与公共云相同的可扩展性和可访问性优势，但位于仅由该公司或托管服务提供商拥有的数据中心中。尽管这提供了更好的数据保护和隐私，但通常要贵得多。
3.混合云：
第三个选择结合了前两个。选择混合云架构的公司使用公共云存储不太敏感的数据，同时维护一个较小的私有云存储只有该组织才能看到的信息。
云分析工具
有很多用于云分析的工具。其中很多都可以使用您的网络浏览器轻松访问。以下是一些流行的工具类型和每种工具的一些示例：
·网站分析：
网站流量分析是最流行的云分析类别之一。通过使用这些工具，您可以更好地分析网站的流量、转化率、跳出率和其他统计数据，以做出可以增强用户体验的更改，同时增加收入和盈利能力。
·财务分析：
如果没有大量的财务分析师，仅使用财务分析就很难发现收入和支出的趋势以及财务结果中的其他信息。
·性能分析：
绩效分析着眼于销售、制造或其他数据，以确定瓶颈、费用来源和改进的可能性。
·销售分析：
您可以管理客户和潜在客户，评估跨地区的销售情况，并借助销售分析软件密切关注销售团队的绩效。这些数据可以揭示重要的趋势或信号，这有助于领导者制定更成功的销售策略。
· Power BI：
软件即服务
(SaaS) 模型是云分析提供商提供商业智能的一种流行方式，通常称为云 BI。在这种情况下，用于收集和解析业务数据的工具和技术被称为商业智能 (BI)。在线分析报告 (OLAP)、数据和文本挖掘、预测和描述性分析以及性能基准测试只是 BI 涵盖的一些操作。BI 软件在从数据仓库收集和检查相关数据后生成易于理解的报告和数据可视化。BI 和数据分析协同工作以提高绩效并帮助制定业务决策。
云分析的好处
在选择分析解决方案时，企业所有者和管理者应考虑云分析的以下优势：
1.可扩展性：
当工作负载和数据量迅速增加时，使用本地平台的管理员必须购买和安装更多硬件以满足需求的增长。这种服务模式经常导致过度供应和成本，如果未来需求下降，这些成本可能会显得不必要。组织可以通过云分析服务扩展以应对需求激增，方法是让更多实例在线（或在需求下降时减少它们）并且只为它们使用的内容付费。
2.安全：
云分析提供商采用强加密有助于保护通过网络传输的数据。在理解公司数据时，云分析提供了对数据访问的更精细控制、改进的审计能力和单一的事实来源。分析云存储还可以帮助在灾难和自然灾害期间保护数据。
3 、费用：
除了大量硬件需求的价格之外，本地解决方案还需要定期升级和迁移，这总是会导致系统停机，从而影响业务连续性。此外，本地分析需要一些企业缺乏或负担不起的特定技能。通过云分析，企业可以访问服务提供商的内部知识，而无需购买和维护额外的基础设施。
4 、合作：
来自许多来源的数据可以与云分析相结合，模型可以立即更新。基于云和文件共享工具的工作流支持跨多个团队进行协作，这对于跨国公司来说是理想的选择。得益于改进的访问和统一的数据，员工可以实时共享文件和交互。
5 、合并：
获得大数据的统一视角非常困难，因为它来自整个企业的许多不同的、独立的来源。公司的数据源通过云分析进行组合，以创建更全面的图景。所有利益相关者都可以轻松地在一个位置访问这些数据，而不管他们的物理位置（或数据的位置），以获得更精确的洞察力并实时做出更好的业务决策。
使用云分析的挑战
越来越多的企业认为云中越多越好。企业选择混合云作为平衡工作负载的一种方式，例如，通过使用公共云来满足峰值处理或存储需求。当多个提供商可以满足不同的公司需求时，他们决定使用多个云。然而，每种趋势都有其独特的困难。在这两种情况下，安全都是最大的障碍之一。当组织的全部或部分数据转移到公共云时，组织的数据安全不再整合到私有云中，现在必须管理两个安全平台。在多云环境中，安全挑战更加明显，因为企业必须在不控制其安全流程或策略的情况下管理各种安全平台。
在这些云系统中，数据治理和合规性也变得越来越困难。特别是在多云环境中，了解数据的位置变得更具挑战性。这使得违反法规的可能性更大，从而使您的公司处于危险之中。至关重要的是，IT 拥有可用于监控这些环境并满足公司独特监管需求的正确工具。
结论
每天，您的公司都会产生数量惊人的数据。通过云分析，整合数据并将其转化为有用的见解，同时降低获取和维护成本成为可能。秘诀在于预见公司的需求，这样你就可以充分利用你的首选平台。优于其他竞争对手的优势信息唾手可得，并且您可以充分利用云分析
需要掌握的要点有：
- 在云端而非本地系统上分析数据
- 在云上提供相同的大型数据集
- 可以根据我们的要求选择云类型和任何类型的不同功能
- 与本地分析工具相比更便宜。
更多的企业将采用云分析是有道理的，因为它比本地分析系统便宜。它可以从根本上改变企业的运营方式。
原文标题：What is Cloud Analytics and Its Importance?
原文作者：Suhas Hegde
原文地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/10/what-is-cloud-analytics-and-its-importance/
