Apoiar uma Strategy Analytics em uma nuvem híbrida
A atração de uma estratégia de análise na nuvem híbrida é a elasticidade da nuvem. Seus dados podem ser processados através de clusters de computadores. Isto significa que a análise está a ocorrer através das máquinas. Se precisar de mais potência de computação, você pode obtê-lo a partir da nuvem.
análise de dados grandes em uma nuvem híbrida
Aqui estão alguns exemplos de onde analytics ficar grande e pode exigir recursos de nuvem:
Serviços financeiros: Imagine usar tecnologias de análise avançadas como análise preditiva para analisar milhões de transações de cartão de crédito para determinar se eles podem ser fraudulenta. Ou, no lado desestruturado imagem, o texto em créditos de seguros que está sendo analisado para determinar o que poderia constituir fraude.
Por exemplo, ter pedido de indemnização de um trabalhador submetido por um trabalhador que pode ter sido repreendido diversas vezes por seu chefe. Estes dados (ou o pedido), que veio de fontes não estruturadas, podem ser utilizados em conjunto com dados estruturados para treinar um sistema analítico sobre quais padrões podem indicar fraude. À medida que novas reivindicações entrar, o sistema pode automaticamente chutar fora os que podem precisar de ser investigado.
Varejo: Basta pensar sobre os mecanismos de recomendação da Amazon e eBay. Eles estão se tornando mais sofisticados. eBay está usando tecnologias avançadas que vão olhar para o que você está comprando e, em seguida, com base em modelos que tem das inúmeras aquisições de outras pessoas, fazer uma recomendação.
Outro exemplo é o uso de análises avançadas sobre enormes quantidades de dados em tempo real em lojas da grande-caixa. Usando o seu cartão de fidelidade, com base no que você está comprando, o que você comprou no passado, e que os outros com perfis semelhantes, como você comprou, a loja irá fornecer-lhe cupons para produtos diferentes que você pode gostar.
análise de mídia social: Imagine que todos os dados estão sendo coletados através da Internet. Isso inclui blogs, tweets, e feeds de notícias. As empresas estão trabalhando nesses dados não estruturados para compreender o que está sendo dito sobre eles. Por exemplo, um bens de consumo embalados (CPG) da empresa pode extrair esses dados para determinar o que está sendo dito sobre eles e se este sentimento é positivo ou negativo. Várias empresas estão oferecendo este tipo de serviço na nuvem.
Escrever o código para processar esses dados através de clusters de máquinas requer que os desenvolvedores altamente treinados e coordenação tarefa complexa. Com uma tecnologia como MapReduce, o mesmo trabalho MapReduce que é desenvolvido para ser executado em um único nó pode distribuir esse poder de processamento analítico a um grupo de 1.000 nós. Diga que precisa de análise imediata dos dados do sensor ou dados de mídia social que está fluindo em seu centro de dados ou o seu provedor de nuvem. processamento paralelo em vários recursos de computação podem ajudar a fazer isso por espalhar a análise de todo o ambiente. Fica-lhe a visão mais rápido.
Outras análises nuvem
A nuvem pode ser útil no apoio a uma estratégia de análise quando os seus dados não é tão grande (em contraste com o exemplo anterior de big data). Digamos que você trabalha em uma empresa que quer prever o que ação os seus clientes irão tomar. Você quer usar análise preditiva para fazer isso, mas você não tem as habilidades in-house. Neste caso, você pode recorrer a prestadores de análise que oferecem serviços baseados em SaaS para obter ajuda. Você fornecer-lhes os seus dados, e eles lhe fornecer a análise.
Um número de ofertas baseadas em nuvem no mercado pode ajudá-lo a analisar seus dados ou fornecer software na nuvem para que você possa fazer a análise se. Talvez você esteja usando um sistema de CRM e ERP baseado em nuvem, e que pretende analisar os dados que está sendo gerado lá. Há um serviço de nuvem para isso.