Connaître les 5 différences les plus utiles entre le cloud computing et l'analyse de données

Différence entre le cloud computing et l'analyse de données

Le cloud computing fait référence à la fourniture de l'informatique en tant que service à partir de centres de données. Le nuage de mots est utilisé comme métaphore pour représenter Internet en raison de son vaste référentiel de ressources et de ses informations pour répondre aux différents besoins des utilisateurs. Les ressources dans le cloud incluent les serveurs, la bande passante, le réseau, le stockage, etc. ainsi que les logiciels et les plates-formes de système d'exploitation. Le cloud rend les ressources informatiques disponibles sous forme d'utilitaire, qui est similaire à l'utilitaire d'alimentation électrique que nous avons dans nos maisons. Le concept de cloud computing est dérivé d'architectures informatiques telles que le calcul de grille et la virtualisation en combinaison pour fournir des services informatiques.

Le cloud implique la centralisation des ressources (matérielles et logicielles) mises à disposition en tant que service. Les services cloud sont fournis par un fournisseur de services cloud (CSP). Quelques exemples de CSP sont les services Web d'Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM, etc. Les consommateurs / utilisateurs sont facturés en fonction de chaque ressource consommée et de la ressource utilisée au fil du temps. Les nuages ont de nombreux avantages qui en font l'option la plus idéale pour les organisations, grandes ou petites. Certaines des caractéristiques des nuages comprennent,

Évolutivité, disponibilité, fiabilité et robustesse
Économique et flexible
Valeur commerciale et agilité améliorées
Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Les services cloud sont classés en tant que modèles de service et modèles de déploiement. Les modèles de service sont:

Infrastructure en tant que service (IaaS)
Plate-forme en tant que service (PaaS)
Logiciel en tant que service (SaaS)

Les modèles de déploiement cloud sont:

Clouds privés : ce modèle est une infrastructure de centre de données privée ou externalisée privée avec de bons niveaux de sécurité et coûteuse.
Clouds publics : il s'agit d'un modèle rentable et principalement disponible gratuitement sur Internet. Les exemples incluent Google Gmail, Google Drive, etc. Ici, les données ne sont pas entièrement sécurisées.
Nuages hybrides : ce modèle est une combinaison de modèles de nuages privés et publics. La sécurité est un problème ici.

Toutes les ressources et modèles cloud sont disponibles via Internet. L'accès à la ressource est possible avec n'importe quel logiciel de navigation standard ou avec n'importe quel appareil qui se connecte à Internet.

En raison de l'émergence de nouvelles technologies, nous assistons à un déluge de mégadonnées en raison de changements substantiels apportés aux interactions entre les entreprises et les consommateurs, ou entre entreprises et entre les organisations. De nouvelles données sont générées en continu, en particulier dans les organisations orientées client et à chaque étape de toutes les transactions. Toutes ces données, lorsqu'elles sont modélisées correctement, peuvent être analysées pour soutenir une prise de décision efficace dans les organisations. Par conséquent, la croissance des données alimentée par une variété d'appareils et Internet a le potentiel pour des opportunités sans précédent.

L'analyse de données peut être comprise comme la modélisation analytique ou la préparation de données pour une analyse quantitative précise. L'analyse des données est nécessaire pour extraire des informations pertinentes afin de générer des améliorations continues et de comprendre les tendances et les performances de l'entreprise. Ainsi, l'analyse est comprise comme la mesure et l'estimation de données provenant de sources de mégadonnées. Les nouvelles tendances analytiques des données de streaming en temps réel ont la capacité de répondre rapidement à des demandes volatiles, de meilleure qualité et de valeur qui ouvrent la voie à une organisation numérique.

Le traitement des mégadonnées provenant de sources multiples nécessite des systèmes et des réseaux informatiques haut de gamme qui sont facilement disponibles auprès des fournisseurs de services cloud. L'analyse de données peut être utilisée dans le cloud car elle garantit des niveaux élevés d'efficacité ainsi que des capacités de calcul et de stockage pour gérer de gros volumes de mégadonnées sur Internet. Par conséquent, l'analyse des données est devenue une nécessité pour les organisations d'obtenir des informations précieuses liées à leurs produits ou services à partir de différentes sources de données. L'analyse des données est importante pour les organisations car elle aide à:

Réduisez les coûts en identifiant les processus ou opérations redondants
Comprendre les préférences des clients, fournir des produits ou services personnalisés, conduisant à une meilleure compétitivité
Prenez des décisions plus rapides et efficaces sur la base des informations actuelles

Comparaison en face à face Cloud Computing vs Data Analytics (Infographie)

Vous trouverez ci-dessous le top 5 de la comparaison entre le cloud computing et l'analyse de données

Différences clés entre le cloud computing et l'analyse de données

Les plates-formes de cloud computing et d'analyse de données offrent une réduction des coûts et une efficacité pour les organisations afin d'atteindre l'agilité commerciale. Cependant, le cloud computing est une technologie ou une infrastructure permettant de fournir des services informatiques continus et dynamiques, tandis que l'analyse de données est une technique qui regroupe les données de plusieurs sources pour la modélisation des données et la préparation des données pour une analyse plus approfondie.
Les nuages offrent des capacités évolutives de calcul, de stockage et de bande passante réseau pour les applications Big Data. D'autre part, l'analyse des données a besoin d'infrastructures informatiques pour traiter et modéliser les flux de données entrants à grande vitesse. Ainsi, les nuages et l'analyse de données peuvent aller de pair.
Les services cloud fournissent des solutions pour tous les types de processus gourmands en données. Cela s'oppose à l'analyse qui effectue des analyses approfondies et des découvertes en vue d'améliorer les performances organisationnelles.
Les infrastructures cloud peuvent bien s'intégrer aux systèmes existants et, par conséquent, elles peuvent relier différents services et données à travers l'organisation pour créer un modèle de données centralisé. L'analyse des données s'effectue facilement dans des données centralisées par rapport à un magasin de données distribué.
Les services cloud sont accessibles via Internet, ainsi l'organisation peut utiliser des modèles analytiques développés pour collaborer avec d'autres organisations, surveiller les marchés et gagner en compétitivité.

Cloud Computing vs Data Analytics Comparison Table

Les différences entre le cloud computing et l'analyse de données sont expliquées dans les points présentés ci-dessous:

Base de comparaison	Cloud computing	Analyse des données
Sens	Une infrastructure de prestation de services informatiques, disponible dans différents modèles de service et de déploiement	Un cadre ou un outil pour traiter les données de plusieurs flux afin de créer des modèles analytiques pour dériver des informations
Concept	Fournit un accès aux ressources informatiques via Internet Implique la virtualisation et l'abstraction. Les caractéristiques sont la disponibilité, la robustesse, la flexibilité et l'évolutivité pour prendre en charge une variété de besoins informatiques	L'analytique implique de nombreuses techniques telles que les algorithmes, les mathématiques, les statistiques et l'exploitation minière. Les données provenant de plusieurs sources sont modélisées pour l'analyse Les outils ont la capacité de modéliser et de gérer des sources de Big Data
Base de formation	Les infrastructures de services cloud fournissent des services informatiques dynamiques aux organisations Les services informatiques sont standardisés Garantit une réduction des coûts de gestion informatique Un système externalisé	Aide les organisations à atteindre la compétitivité Modélise les données pour la découverte et l'innovation basées sur les données Intègre les données de plusieurs sources en temps réel Support pour une prise de décision efficace basée sur des informations réelles
Zone d'application	Les applications des nuages sont principalement dans la prestation de services informatiques. Répond à une variété d'exigences d'infrastructure informatique et informatique d'entreprise Mis en œuvre par presque tous les secteurs (produits et services) Les services cloud peuvent être personnalisés pour toutes les organisations, quelle que soit leur taille ou leur échelle	Modélisation et analyse du Big Data Perspectives professionnelles et personnelles Soins de santé - diagnostic des maladies, prévisions Solutions pour le commerce de détail Comprendre le comportement des consommateurs La finance Gestion des risques et détection des fraudes
Approche	Services informatiques externalisés Réduction des coûts informatiques Innovation et lancement de nouveaux produits ou services Temps de mise sur le marché réduit Besoin pour les clients d'avoir la disponibilité et la robustesse du service.	Pour vérifier l'efficacité des processus métier Améliorez l'efficacité opérationnelle Pour surveiller les performances organisationnelles

Conclusion - Cloud Computing vs Data Analytics

Par conséquent, en résumé, il peut être noté que les services de cloud computing et les plus idéaux pour les applications d'analyse de données. En effet, avec la croissance rapide du big data, les organisations ont besoin d'un environnement approprié et adéquat pour gérer les processus de big data qui sont activés par les services cloud. Dans les organisations, les implémentations des technologies Cloud Computing et Data Analytics se compléteront mutuellement pour améliorer les performances et la valeur.

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