Bir Melez Bulut'da bir Analitik Stratejiyi destekleyen

Melez bulutta bir analitik stratejinin çekiciliği bulut esnekliği. Verileriniz bilgisayar kümeleri arasında işlenebilir. Bu, analizlerin makinelerde meydana geldiği anlamına gelir. Daha fazla bilgi işlem gücüne ihtiyacınız varsa buluttan alabilirsiniz.

Karma bir bulutta büyük veri analizi

Analizin büyüdüğü ve bulut kaynakları gerektirebileceği bazı örnekler:

• Finansal hizmetler: Tahmini analitik gibi milyonlarca krediyi analiz etmek için gelişmiş analiz teknolojileri kullanmayı düşünün Kart işlemlerini yaparak hileli olup olmadıklarını belirlemek. Ya da, yapılandırılmamış tarafta, sahtekarlığa neden olabilecekleri belirlemek için analiz edilen sigorta taleplerinde metnin resmini yapın.

  Örneğin, patronu tarafından defalarca kınanmış bir işçi tarafından sunulan bir işçinin tazminat talebinde bulunun. Yapısal olmayan kaynaklardan gelen bu veriler (veya talep), sahtekarlıkla ilgili hangi kalıpları gösterebilecekleri konusunda analitik bir sistem oluşturmak için yapılandırılmış verilerle birlikte kullanılabilir. Yeni iddialar geldiğinde, sistem araştırılması gerekenleri kendiliğinden atabilir.

• Perakende: Amazon ve eBay'den gelen öneri motorlarını düşünün. Daha sofistike hale geliyorlar. eBay, satın aldığınız ürüne bakacak gelişmiş teknolojileri kullanıyor ve daha sonra çok sayıda diğer kişinin satın aldığı modellere dayanarak bir öneri hazırlıyor.

  Başka bir örnek, büyük kutu mağazalarında büyük miktarda verinin üzerinde gerçek zamanlı olarak gelişmiş analitik kullanmaktır. Sadakat kartınızı, satın aldığınıza, geçmişte ne satın aldığınızı ve benzer profilleri olan diğerlerini satın aldığınıza dayalı olarak kullanarak mağazanız size, beğendiğiniz farklı ürünler için kupon sağlayacaktır.

• Sosyal medya analizi: İnternet üzerinden toplanan tüm verileri düşünün. Buna bloglar, tweetler ve haber beslemeleri dahildir. Şirketler, bu yapılandırılmamış verileri onlarla ilgili söylenenleri anlamak için inceliyor. Örneğin, tüketici paketli ürünler (CPG) şirketi, bu veriler hakkında söylenenleri ve bu duyarlılığın olumlu veya olumsuz olup olmadığını belirlemek için bu verileri mayınlayabilir. Birçok şirket bulutta bu tür hizmetleri sunuyor.

Bu verileri makinelerin kümeleri üzerinde işlemek için kod yazmak, çok eğitimli geliştiricilere ve karmaşık iş koordinasyonuna ihtiyaç duyar. MapReduce gibi bir teknoloji ile, tek bir düğüm üzerinde çalıştırmak üzere geliştirilen aynı MapReduce işi, bu analitik işlem gücü 1, 000 düğüm grubuna dağıtılabilir.Veri merkezinize veya bulut sağlayıcınıza akan sensör verilerini veya sosyal medya verilerini anında analiz etmeniz gerektiğini varsayalım. Birden çok bilgi işlem kaynağında paralel işleme, analizin çevreye yayılmasıyla bunu yapmanıza yardımcı olabilir. Bu sizi daha hızlı anlayışa ulaştırır.

Diğer bulut analizi

Bulut, verileriniz o kadar büyük olmadığında bir analitik stratejiyi desteklemede yararlı olabilir (önceki büyük veri örneğinden farklı olarak). Müşterilerinizin hangi işlemi yapacağını tahmin etmek isteyen bir şirkette çalıştınız. Bunu yapmak için tahmini analitik kullanmak istiyorsunuz, ancak kendi bünyenizde beceriye sahip değilsiniz. Bu durumda, yardım için SaaS tabanlı hizmetler sunan analiz sağlayıcılarına başvurabilirsiniz. Onlara verilerinizi veriyorsunuz ve size analiz yapmalarını sağlıyorlar.

Pazardaki bulut tabanlı tekliflerin birçoğu verilerinizi analiz etmenize veya analizinizi kendiniz yapmanız için bulutta yazılım sağlamanıza yardımcı olabilir. Belki bir bulut tabanlı CRM ve ERP sistemi kullanıyorsunuz ve orada üretilen verileri analiz etmek istiyorsunuz. Bunun için bir bulut hizmeti var.