Conheça a diferença mais útil entre computação em nuvem e análise de dados

Diferença entre computação em nuvem e análise de dados

A computação em nuvem se refere à entrega de TI como um serviço dos data centers. A nuvem de palavras é usada como uma metáfora para representar a Internet devido ao seu vasto repositório de recursos e informações para atender às diferentes necessidades dos usuários. Os recursos na nuvem incluem servidores, largura de banda, rede, armazenamento etc., além de plataformas de software e SO. A nuvem disponibiliza os recursos de TI como um utilitário, que é semelhante ao utilitário de energia que temos em nossas casas. O conceito de computação em nuvem é derivado de arquiteturas de computação, como computação em grade e virtualização, em combinação para fornecer computação em serviços utilitários.

A nuvem envolve a centralização de recursos (hardware e software) que são disponibilizados como um serviço. Os serviços em nuvem são fornecidos por um provedor de serviços em nuvem (CSP). Alguns exemplos de CSPs são os serviços Amazon Web, Microsoft Azure, Google, IBM, etc. Consumidores / usuários são cobrados com base em cada recurso consumido e pelo recurso utilizado ao longo do tempo. As nuvens têm muitas vantagens que a tornam a opção ideal para organizações, grandes ou pequenas. Algumas das características das nuvens incluem,

Escalabilidade, disponibilidade, confiabilidade e robustez
Econômico e flexível
Valor comercial e agilidade aprimorados
Melhor eficiência operacional

Os serviços em nuvem são classificados como modelos de serviço e modelos de implantação. Os modelos de serviço são:

Infraestrutura como serviço (IaaS)
Plataforma como serviço (PaaS)
Software como serviço (SaaS)

Os modelos de implantação em nuvem são:

Nuvens privadas : esse modelo é uma infraestrutura interna ou terceirizada de data center de propriedade privada, com bons níveis de segurança e é caro.
Nuvens públicas : este é um modelo econômico e está disponível gratuitamente na Internet. Exemplos incluem Google Gmail, Google Drive, etc. Aqui, os dados não são totalmente seguros.
Nuvens híbridas : este modelo é uma combinação de modelos de nuvem pública e privada. A segurança é um problema aqui.

Todos os recursos e modelos da nuvem são disponibilizados pela Internet. O acesso ao recurso é possível com qualquer software de navegador padrão ou com qualquer dispositivo que se conecte à Internet.

Devido ao surgimento de novas tecnologias, estamos testemunhando um dilúvio de grandes dados devido a mudanças substanciais feitas nas interações nos negócios para os consumidores ou entre empresas e organizações. Novos dados são gerados continuamente, especialmente em organizações orientadas para o cliente e em todas as etapas de todas as transações. Todos esses dados, quando modelados corretamente, podem ser analisados para apoiar a tomada de decisões eficaz nas organizações. Portanto, o crescimento de dados alimentados por uma variedade de dispositivos e a Internet tem potencial para oportunidades sem precedentes.

A análise de dados pode ser entendida como a modelagem analítica ou a preparação de dados para uma análise quantitativa precisa. A análise de dados é necessária para a extração de informações perspicazes, a fim de promover melhorias contínuas e entender as tendências e o desempenho dos negócios. Assim, a análise é entendida como medição e estimativa de dados de fontes de big data. Novas tendências de análise em dados de streaming em tempo real têm a capacidade de responder rapidamente a demandas voláteis, melhor qualidade e valor, o que abre o caminho para uma organização digital.

O processamento de big data de várias fontes precisa de sistemas e redes de computação de ponta, facilmente disponíveis pelos provedores de serviços em nuvem. A análise de dados pode ser usada na nuvem, pois garante altos níveis de eficiência, juntamente com os recursos de computação e armazenamento, para lidar com grandes volumes de grandes dados na Internet. Portanto, a análise de dados tornou-se uma necessidade para as organizações obterem informações valiosas relacionadas a seus produtos ou serviços a partir de diferentes fontes de dados. A análise de dados é importante para as organizações, pois ajuda a,

Reduza custos identificando processos ou operações redundantes
Entenda as preferências do cliente, para fornecer produtos ou serviços personalizados, levando a uma melhor competitividade
Tomar decisões mais rápidas e eficazes com base nas informações atuais

Comparação frente a frente Computação em nuvem versus análise de dados (infográficos)

Abaixo está a comparação dos 5 principais entre computação em nuvem e análise de dados

Principais diferenças entre computação em nuvem e análise de dados

As plataformas de computação em nuvem e de análise de dados oferecem redução de custo e eficiência para as organizações, visando à agilidade dos negócios. No entanto, a computação em nuvem é uma tecnologia ou infraestrutura para fornecer serviços de TI contínuos e dinâmicos, enquanto a análise de dados é uma técnica que agrega dados de várias fontes para modelagem e preparação de dados para uma análise mais profunda.
As nuvens fornecem capacidades escaláveis de computação, armazenamento e largura de banda da rede para aplicativos de big data. Por outro lado, a análise de dados precisa de infra-estruturas de TI para processar e modelar fluxos de dados recebidos em alta velocidade. Assim, as nuvens e a análise de dados podem andar juntas.
Os serviços em nuvem fornecem soluções para todos os tipos de processos com uso intenso de dados. Isso se opõe às análises que realizam insights e descobertas profundas para melhorar o desempenho organizacional.
As infraestruturas de nuvem podem se integrar bem aos sistemas existentes e, portanto, podem vincular diferentes departamentos e dados em toda a organização para criar um modelo de dados centralizado. A análise de dados é realizada facilmente em dados centralizados, em comparação com um armazenamento de dados distribuído.
Os serviços em nuvem são acessados pela Internet, portanto, a organização pode fazer uso de modelos analíticos desenvolvidos para colaborar com outras organizações, monitorar mercados e obter competitividade.

Tabela de comparação de computação em nuvem x análise de dados

As diferenças entre computação em nuvem e análise de dados são explicadas nos pontos apresentados abaixo:

Base para Comparação	Computação em nuvem	Análise de dados
Significado	Uma infraestrutura de entrega de serviços de TI, disponível em diferentes modelos de serviço e implantação	Uma estrutura ou uma ferramenta para processar dados de vários fluxos para criar modelos analíticos para obter informações
Conceito	Fornece acesso aos recursos de TI pela Internet Envolve virtualização e abstração. As características são disponibilidade, robustez, flexibilidade e escalabilidade para suportar uma variedade de necessidades de TI	O Analytics envolve muitas técnicas, como algoritmos, matemática, estatística e mineração. Dados de várias fontes são modelados para análise As ferramentas têm a capacidade de modelar e gerenciar fontes de big data
Base de formação	As infraestruturas de serviços em nuvem fornecem serviços dinâmicos de TI para as organizações Os serviços de TI são padronizados Garante redução nos custos de gerenciamento de TI Um sistema terceirizado	Ajuda as organizações a alcançar competitividade Modela dados para descoberta e inovação orientadas a dados Integra dados de várias fontes em tempo real Suporte para tomada de decisão eficaz com base em informações reais
Áreas de aplicação	Os aplicativos de nuvens são principalmente na entrega de serviços de TI. Cumpre uma variedade de requisitos de infraestrutura corporativa de computação e TI Implementado por quase todos os setores (produto e serviço) Os serviços em nuvem podem ser personalizados para todas as organizações, independentemente do tamanho ou escala	Modelagem e análise de big data Informações comerciais e pessoais Assistência médica - diagnóstico de doenças, previsões Soluções para varejo Compreender o comportamento do consumidor Finança Gerenciamento de riscos e detecção de fraudes
Abordagem	Serviços de TI terceirizados Redução de custos de TI Inovação e lançamento de novos produtos ou serviços Tempo reduzido para o mercado Necessidade de os clientes terem disponibilidade e robustez de serviço.	Para verificar a eficácia do processo de negócios Melhore a eficiência operacional Para monitorar o desempenho organizacional

Conclusão - Cloud Computing vs Data Analytics

Portanto, em resumo, pode-se notar que os serviços de computação em nuvem e o mais ideal para aplicativos de análise de dados. Isso ocorre porque, com o rápido crescimento do big data, as organizações precisam de um ambiente apropriado e adequado para gerenciar processos de big data que são ativados pelos serviços em nuvem. Nas organizações, as implementações das tecnologias Cloud Computing e Data Analytics se complementam para melhorar o desempenho e o valor.

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