Understøtter en Analytics-strategi i en hybrid cloud-dummies

Lokken af ​​en analysestrategi i hybridskyen er skyelasticitet. Dine data kan behandles på tværs af computerklynger. Det betyder, at analysen foregår på tværs af maskiner. Hvis du har brug for mere beregningskraft, kan du få det fra skyen.

Stor dataanalyse i en hybrid-sky

Her er nogle eksempler på hvor analytikerne bliver store og kan kræve cloud ressourcer:

• Finansielle tjenester: Forestil dig at bruge avancerede analytiketeknologier som forudsigelig analyse til at analysere millioner af kredit korttransaktioner for at afgøre, om de kan være svigagtige. Eller på den ustrukturerede side, billedet teksten i forsikringsskader analyseres for at afgøre, hvad der kan udgøre svig.

  F.eks. Tage en arbejdstagers erstatningskrav indgivet af en arbejdstager, der muligvis har været blevet reprimandet flere gange af sin chef. Disse data (eller kravet), der stammer fra ustrukturerede kilder, kan udnyttes sammen med strukturerede data til at uddanne et analytisk system på, hvilke mønstre der kan indikere svig. Efterhånden som der kommer nye krav ind, kan systemet automatisk sparke dem, der måtte blive undersøgt.

• Detailhandel: Tænk bare på anbefalingsmotorerne fra Amazon og eBay. De bliver mere sofistikerede. eBay bruger avancerede teknologier, der vil se på, hvad du køber, og derefter, baseret på modeller, som den har af de mange køb af andre mennesker, lav en anbefaling.

  Et andet eksempel er brugen af ​​avanceret analyse over massive mængder data i realtid hos big-box butikker. Ved at bruge dit loyalitetskort, baseret på hvad du køber, hvad du har købt i fortiden, og hvad andre med lignende profiler som dig har købt, vil butikken give dig kuponer til forskellige produkter, du måske vil have.

• Social media analyse: Forestil dig alle data, der indsamles over internettet. Dette omfatter blogs, tweets og newsfeeds. Virksomheder gruver disse ustrukturerede data for at forstå, hvad der bliver sagt om dem. For eksempel kan et forbrugeremballager (CPG) -firma minde disse data for at afgøre, hvad der bliver sagt om dem, og om denne stemning er positiv eller negativ. Talrige virksomheder leverer denne slags service i skyen.

At skrive koden til at behandle disse data på tværs af maskinklynger kræver højtuddannede udviklere og kompleks jobkoordinering. Med en teknologi som MapReduce kan det samme MapReduce-job, som er udviklet til at køre på en enkelt node, distribuere denne analytiske proceskraft til en gruppe på 1 000 noder.Sig, at du har brug for øjeblikkelig analyse af sensordata eller sociale medier, der streamer ind i dit datacenter eller din cloud-udbyder. Parallel behandling på tværs af flere databehandlingsressourcer kan bidrage til at gøre dette ved at sprede analysen på tværs af miljøet. Det giver dig indsigt hurtigere.

Andre cloud-analyser

Skyen kan være nyttig til at understøtte en analysestrategi, når dine data ikke er så store (i modsætning til det forrige eksempel på store data). Sig, at du arbejder hos et firma, der ønsker at forudsige, hvilken handling dine kunder vil tage. Du vil bruge predictive analytics til at gøre dette, men du har ikke færdighederne internt. I dette tilfælde kan du henvende sig til analytikeleverandører, der tilbyder SaaS-baserede tjenester til hjælp. Du giver dem dine data, og de giver dig analysen.

En række skybaserede tilbud på markedet kan enten hjælpe dig med at analysere dine data eller give software i skyen, så du selv kan analysere. Måske bruger du et cloud-baseret CRM og ERP-system, og du vil analysere de data, der genereres der. Der er en sky service til det.