Unterstützung eines Analytics-Strategie in einer Hybrid Cloud
Die Verlockung einer Analysestrategie in der Hybrid-Cloud ist Cloud Elastizität. Ihre Daten können über Cluster von Computern verarbeitet werden. Dies bedeutet, dass die Analyse auf Maschinen auftritt. Wenn Sie mehr Rechenleistung benötigen, können Sie es aus der Wolke bekommen.
Big Data-Analyse in einer Hybrid-Cloud
Hier sind einige Beispiele, in denen Analysen erhalten groß und kann Cloud-Ressourcen benötigen:
Finanzdienstleistungen: Stellen Sie sich vor erweiterte Analyse-Technologien wie Predictive Analytics Millionen von Kreditkartentransaktionen zu analysieren, um zu bestimmen, ob sie betrügerisch sein könnten. Oder auf der unstrukturierten Seite, Bild, um die Text in Versicherungsansprüche werden analysiert, um zu bestimmen, was Betrug darstellen könnte.
Nehmen wir zum Beispiel einen Schadensersatzanspruch des Arbeitnehmers von einem Arbeiter abgegeben, die von seinem Chef mehrmals gerügt worden sein. Diese Daten (oder der Anspruch), die aus unstrukturierten Quellen stammen, können mit strukturierten Daten genutzt werden zusammen ein Analysesystem zu trainieren, auf welche Muster Betrug hinweisen könnten. Als neue Ansprüche in kommen, kann das System automatisch diejenigen rauszuschmeißen, die untersucht werden müssen.
Verkauf: Man denke nur an die Empfehlungs-Engines von Amazon und eBay. Sie sind immer raffinierter. eBay wird mit Hilfe modernster Technologien, die bei aussehen wird, was Sie kaufen und dann, basierend auf Modellen hat es die zahlreichen Käufe von anderen Menschen, eine Empfehlung aussprechen.
Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Advanced Analytics über riesige Datenmengen in Echtzeit bei Big-Box speichert. Verwenden Sie Ihre Kundenkarte, basierend auf, was Sie kaufen, was Sie in der Vergangenheit gekauft haben, und was andere mit ähnlichen Profilen wie Sie gekauft haben, wird der Speicher bieten Ihnen Gutscheine für verschiedene Artikel, die Dir vielleicht gefallen.
Social Media-Analyse: Stellen Sie sich alle Daten über das Internet gesammelt werden. Dazu gehören Blogs, Tweets, und Newsfeeds. Die Unternehmen sind der Bergbau diese unstrukturierten Daten zu verstehen, was über sie gesagt wird. Zum Beispiel könnte ein Verbraucher verpackten Waren (CPG) Unternehmen diese Daten Mine zu bestimmen, was über sie gesagt wird, und ob dieses Gefühl positiv oder negativ ist. Zahlreiche Unternehmen sind diese Art von Service in der Cloud bereitstellt.
den Code zu schreiben, diese Daten über Gruppen von Maschinen zur Verarbeitung Koordination hochqualifizierten Entwicklern und komplexe Aufgabe erfordert. Mit einer Technologie wie MapReduce, die gleiche MapReduce Job, der auf einem einzelnen Knoten entwickelt laufen kann diese analytische Rechenleistung zu einer Gruppe von 1.000 Knoten verteilen. Sagen Sie bitte sofortige Analyse von Sensordaten oder Social-Media-Daten benötigen, die in Ihrem Rechenzentrum oder der Cloud-Provider-Streaming. Die Parallelverarbeitung über mehrere IT-Ressourcen können dazu beitragen, dies zu tun, indem Sie die Analyse über die Umwelt verbreiten. Es wird Ihnen Einblick schneller.
Andere Cloud-Analytik
Die Wolke kann bei der Unterstützung einer Analytics-Strategie nützlich sein, wenn Sie Ihre Daten nicht so groß ist (im Gegensatz zum vorherigen Beispiel der großen Daten). Sagen Sie in einem Unternehmen arbeiten, das zu prognostizieren will, welche Maßnahmen Sie Ihre Kunden zu nehmen. Sie wollen Predictive Analytics verwenden, um dies zu tun, aber Sie haben nicht die Fähigkeiten im eigenen Haus. In diesem Fall können Sie auf Analytics-Anbieter wenden, die SaaS-basierte Dienste für die Hilfe anbieten. Sie stellen sie Ihre Daten, und sie bieten Ihnen bei der Analyse.
Eine Reihe von Cloud-basierten Angebote auf dem Markt kann entweder helfen Ihnen, Ihre Daten zu analysieren oder Software in der Cloud zur Verfügung stellen, damit Sie die Analyse selbst zu tun. Vielleicht sind Sie mit einem Cloud-basierten CRM und ERP-System, und Sie möchten die Daten zu analysieren, die dort generiert wird wird. Es gibt einen Cloud-Service für die.