Was ist Cloud Analytik?

Cloud Analytik bezieht sich auf ein Servicemodell, bei dem ein oder mehrere Schlüsselelemente der Daten-Analytik in der Cloud implementiert werden.Dieses Modell kann verschiedene Tools und Anwendungen nutzen, um Daten zu analysieren, die Leistung zu quantifizieren, Geschäftsinformationen zu extrahieren und zu klassifizieren und die Gesamteffizienz der Abläufe zu erhöhen.

Cloud-Analytik verwendet verschiedene Technologien, um große Datensätze zu speichern und zu verarbeiten, wie Hadoop, Apache Spark, Amazon Redshift, Google BigQuery und SQL Server. Außerdem umfasst sie spezielle Software für die Durchführung fortgeschrittener Analyseoperationen wie prädiktive Modellierungs- und Optimierungstechniken. Die Cloud-Analytik verwendet oft leistungsstarke Visualisierungen, um die Daten in visuell ansprechenden Formaten anzuzeigen.

Cloud-Analytik arbeitet in der Regel nach einem abonnementbasierten oder nutzungsabhängigen Preismodell (Pay-per-Use). Sie bietet Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Flexibilität und ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen zu handhaben und gleichzeitig Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen können Unternehmen schnell umsetzbare Erkenntnisse aus datengestützten Entscheidungen gewinnen.

Wie funktioniert die Cloud-Analytik?

Cloud-Analytik-Services bieten Unternehmen eine Schnittstelle, über die sie auf ihre in der Cloud gespeicherten Daten zugreifen und mit ihnen interagieren können. Das könnte das Abfragen der Daten, die Entwicklung statistischer Modelle oder die Erstellung visueller Präsentationen für Berichte beinhalten. Diese Aufgaben können mit den bereitgestellten Tools und Anwendungen ausgeführt werden, um Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben effizient und effektiv abzuwickeln.

Der Cloud-Serviceanbieter ist für die gesamte notwendige Infrastruktur, Software und Hardware verantwortlich, die für Cloud-Analytik benötigt werden. Dazu gehören Server, Speichersysteme, Rechenzentren und Netzwerkausrüstung. Dadurch müssen Unternehmen diese Ressourcen nicht selbst verwalten sodass sie mehr Zeit und Ressourcen haben, um sich auf ihre Kerngeschäfte zu konzentrieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Funktionsweise von Cloud-Analytik sind die Integrationsmöglichkeiten, die sie bietet. Da die Daten in der Cloud gespeichert sind, können sie leicht abgerufen und in andere Cloud-basierte Anwendungen integriert werden. Diese Integrationen ermöglichen detailliertere und komplexere Analysen, da Unternehmen ihre Daten aus verschiedenen Quellen auf einer einzigen, einheitlichen Plattform zusammenführen können. Dies führt zu umfassenderen Erkenntnissen und hilft Unternehmen dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Arten von Cloud-Analytik

Es gibt drei Hauptarten von Cloud Computing und Cloud-Analytik:

Öffentlich

Bei der öffentlichen Cloud-Analytik geht es um Services, die über das öffentliche Internet angeboten werden und für jeden verfügbar sind, der sie erwerben möchte. Diese Services werden von Drittanbietern bereitgestellt, die die gesamte Computerinfrastruktur verwalten und kontrollieren. Der Kunde hat keine Kontrolle darüber, wo sich die Infrastruktur befindet oder wie sie gebaut wird.

Zu den Hauptvorteilen dieses Modells gehören Kosteneffizienz, einfache Skalierbarkeit und hohe Zuverlässigkeit aufgrund des riesigen Servernetzwerks, das die Anbieter besitzen.

Privat

In einem privaten Cloud-Analytik-Modell werden die Infrastruktur und die Dienste in einem privaten Netzwerk verwaltet. Diese Services werden normalerweise im Intranet des Unternehmens bereitgestellt oder in einem Rechenzentrum gehostet, das vom Unternehmen selbst verwaltet wird. Dieses Modell bietet ein höheres Maß an Sicherheit und Kontrolle, weshalb es für Unternehmen geeignet ist, die mit sensiblen Daten umgehen oder in Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen tätig sind.

Der Kompromiss ist jedoch, dass es teurer sein kann und ein höheres Maß an IT-Fachwissen erfordert, um es zu verwalten. Private Cloud-Analytik eignet sich hervorragend für Unternehmen, die erweiterte Sicherheit, mehr Anpassungsmöglichkeiten und mehr Kontrolle über ihre Datenverwaltung und ihre Analysen benötigen.

Hybride Umgebungen

Ei hybrides Cloud-Analytik-Modell stellt eine Kombination aus öffentlichen und privaten Modellen dar. Das Hybridmodell ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten und Anwendungen, was Unternehmen die Flexibilität gibt, ihre Workloads zwischen privaten und öffentlichen Clouds zu verlagern, wenn sich Kosten und Bedürfnisse ändern. Dieses Modell nutzt die Vorteile sowohl des öffentlichen als auch des privaten Modells.

Es ermöglicht Unternehmen, die enormen Ressourcen und die Skalierbarkeit von Public Clouds für nicht vertrauliche Workflows zu nutzen, während vertrauliche Daten in der privaten Cloud gespeichert und verarbeitet werden können. Dieser zweistufige Ansatz bietet Kontrolle und Sicherheit für vertrauliche Daten und die Kosteneffizienz der öffentlichen Cloud-Nutzung für andere Operationen, was ihn zu einer immer beliebteren Wahl für Unternehmen macht, die sowohl Effizienz als auch Sicherheit suchen.

Community

Ein weiterer wichtiger Modelltyp, der Aufmerksamkeit verdient, ist die Community Cloud. Das ist eine mandantenfähige Infrastruktur, die von mehreren Unternehmen gemeinsam genutzt wird, die gemeinsame Datenschutz-, Sicherheits- und behördliche Überlegungen haben. Anders ausgedrückt: Es ist ein kollaboratives System, in dem sich mehrere Unternehmen mit ähnlichen Zielen die Infrastruktur und die zugehörigen Ressourcen teilen.

Die Kosten für die Einrichtung und den Betrieb der Cloud-Infrastruktur, zu der die Server-, Speicher- und Netzwerkausrüstung sowie das dazugehörige Managementpersonal gehören, verteilen sich auf die Nutzer, was sie zu einer kostengünstigen Strategie für kleine bis mittlere Unternehmen macht. Das ermöglicht diesen Unternehmen auch, ihre Daten in einer sicheren Umgebung auszutauschen und zu analysieren, was den Weg für kollaborative, datengestützte Entscheidungen ebnet.

Komponenten von Cloud-Analytik

Zu den Komponenten von Cloud-Analytik gehören die folgenden:

Datenquellen

Datenquellen in Cloud-Analytik beziehen sich auf die Ursprünge oder Repositorys, aus denen die zu analysierenden Daten abgerufen werden. Das könnten Datenbanken, Data Warehouses, Online-Tabellen, Social-Media-Feeds oder sogar Echtzeit-Sensoren und IoT-Geräte sein. Die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen ist ein erheblicher Vorteil von Cloud-Analytik, da sie es Unternehmen ermöglicht, Erkenntnisse aus mehreren Datentypen gleichzeitig zu gewinnen. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen Daten aus seiner Verkaufsdatenbank mit Daten zur Kundenstimmung aus sozialen Medien kombinieren, um seine Kunden besser zu verstehen.

Darüber hinaus bieten Cloud-Analytik-Services oft Konnektoren zu verschiedenen gängigen Datenquellen, wodurch es einfach ist, die Daten abzurufen und für die Analyse vorzubereiten. Sie unterstützen auch oft sowohl strukturierte Daten (wie SQL-Tabellen) als auch unstrukturierte Daten (wie Textdokumente), was ihre Vielseitigkeit weiter verbessert. Diese Services bieten in der Regel robuste Datenverwaltungsfunktionen, einschließlich Datenbereinigung, Transformation und Integration, die entscheidend sind, um die Daten für die Analyse vorzubereiten und genaue, zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen.

Datenmodelle

Datenmodelle in Cloud-Analytik bieten einen strukturierten Rahmen dafür, wie Daten in einer Datenbank organisiert, gespeichert und abgerufen werden. Diese Modelle spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung, wie Daten interpretiert und für Analysen verwendet werden. Zum Beispiel könnte ein Entity-Relationship-Modell verwendet werden, um die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen zu verstehen, während ein dimensionales Modell verwendet werden kann, um Daten aus der Perspektive verschiedener Dimensionen wie Zeit, Produkt oder Ort zu analysieren.

Außerdem unterstützen Cloud-Analytik-Plattformen oft mehrere Datenmodellierungstechniken und bieten Tools für die Erstellung benutzerdefinierter Datenmodelle. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Datenmodelle so zu gestalten, dass sie ihren individuellen analytischen Bedürfnissen entsprechen, und sie an die Weiterentwicklung dieser Bedürfnisse anzupassen. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen ein hierarchisches Modell verwenden, um Unternehmensdaten zu analysieren, und dann für ein Projekt, das miteinander verbundene Datenpunkte beinhaltet, zu einem Netzwerkmodell wechseln. Mit der Flexibilität, die Cloud-Analytik bietet, können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenmodelle relevant und effektiv bleiben, und so den Wert, den sie aus ihrer Datenanalyse ziehen, maximieren.

Bearbeitung von Anträgen

Die Bearbeitung von Anträgen ist der Kern des Analytik-Systems. Sie sind für die Ausführung von Datenoperationen und Analyseaufgaben verantwortlich. Dazu gehören Datenaufnahme, Transformation, Abfrage und Visualisierung. Einige Verarbeitungsanwendungen sind für spezielle Aufgaben wie maschinelles Lernen oder statistische Analysen konzipiert, während es sich bei anderen eher um Allzweck-Tools handelt, die eine Vielzahl von Analyse-Verfahren bewältigen können. Die Verarbeitung von Anwendungen muss hocheffizient sein und in der Lage sein, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Sie müssen auch robust genug sein, um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Im Zusammenhang mit Cloud-Analytik nutzen diese Anwendungen in der Regel Prinzipien der verteilten Datenverarbeitung, um die Leistung und Skalierbarkeit zu verbessern. Sie verwenden oft Techniken wie Parallelverarbeitung und Datenpartitionierung, um große Datensätze effizient zu verwalten und zu analysieren. Die Wahl der Verarbeitungsanwendung hängt stark von der Art des Geschäftsproblems, der Komplexität der Daten und den gewünschten Ergebnissen des Analyseprozesses ab.

Rechenleistung

Rechenleistung bildet das Rückgrat jedes Cloud-Analytik-Systems. Sie bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, Befehle auszuführen, Verfahren auszuführen und Daten zu verarbeiten. Im Zusammenhang mit Cloud-Analytik beinhaltet dies oft die Ausführung komplexer Algorithmen für große Datensätze. Die Effizienz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit dieser Verfahren hängen direkt von der Rechenleistung des Systems ab. Eine hohe Rechenleistung ist entscheidend für eine zeitnahe und genaue Datenanalyse, vor allem, wenn es um Big Data und Echtzeit-Analytik geht.

Cloud-Serviceprovider bieten in der Regel skalierbare Computerressourcen an, sodass Unternehmen ihre Rechenleistung an ihre Bedürfnisse anpassen können. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass Unternehmen jederzeit über die notwendigen Ressourcen verfügen, was die betriebliche Effizienz und Wirtschaftlichkeit verbessert.

Neben der reinen Rechenleistung umfassen die Rechenressourcen in Cloud-Analytik auch Speicher- und Netzwerkfunktionen. Speicherressourcen bestimmen die Datenmenge, die das System aufnehmen kann, während Netzwerkfunktionen die Datenübertragungsgeschwindigkeiten innerhalb des Systems beeinflussen. Beide Aspekte sind entscheidend für effiziente Daten-Verwaltung und Analysen.

Analytische Modelle

Analytische Modelle in Cloud-Analytik sind mathematische oder rechnerische Werkzeuge, die zur Analyse und Interpretation von Daten verwendet werden. Sie werden verwendet, um Muster, Beziehungen oder Trends in den Daten zu enthüllen, die aussagekräftige Erkenntnisse liefern können, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen ein Prognosemodell verwenden, um zukünftige Umsätze auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren, oder ein deskriptives Modell, um die Faktoren zu verstehen, die das Kundenverhalten beeinflussen.

Analytische Modelle können einfach sein und nur wenige Variablen beinhalten, oder komplex sein, die zahlreiche Variablen und ausgeklügelte statistische Techniken beinhalten. Die Wahl des Modells hängt von der Art der Daten und den spezifischen Fragen ab, die das Unternehmen beantworten möchte. Cloud-Analytik-Plattformen bieten in der Regel eine Reihe von integrierten Modellen und ermöglichen es Nutzern, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen. Sie bieten auch Tools für die Modellvalidierung, was dazu beiträgt, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Erkenntnisse zu gewährleisten.

Teilen oder Speichern von Ergebnissen

Sobald die Daten analysiert und Erkenntnisse generiert wurden, müssen die Ergebnisse geteilt oder für die zukünftige Verwendung gespeichert werden. Hier glänzt die Cloud, da sie einen zentralen Ort zum Speichern und Teilen von Ergebnissen bietet. Cloud-Analytik-Plattformen bieten in der Regel robuste Datenspeicherlösungen, einschließlich Data Warehouses und Datenbanken, die für die Speicherung großer Datenmengen entworfen wurden. Sie bieten auch Datenverwaltungs- und Sicherheitsfunktionen wie Zugriffskontrollen und Verschlüsselung, um sicherzustellen, dass die Daten sicher bleiben und nur autorisierten Nutzern zugänglich sind.

Darüber hinaus fördern Cloud-Analytik-Plattformen eine effiziente und kollaborative Entscheidungsfindung, indem sie den einfachen Austausch von Analyse-Ergebnissen innerhalb des Unternehmens ermöglichen. Nutzer können interaktive Dashboards und Berichte erstellen, die die Erkenntnisse auf klare und ansprechende Weise visualisieren. Auf diese Dashboards und Berichte kann von überall, zu jeder Zeit und auf jedem Gerät über die Cloud zugegriffen werden, sodass Stakeholder fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen können. Cloud-Analytik-Plattformen unterstützen oft auch die automatische Generierung und Verteilung von Berichten, was den manuellen Aufwand reduziert und den zeitnahen Zugriff auf Erkenntnisse gewährleistet.

Vorteile von Cloud-Analytik

Zu den Hauptvorteilen der Verwendung einer Cloud-Analytik-Lösung gehören:

Höhere Skalierbarkeit

Cloud-Analytik-Lösungen sind von Natur aus skalierbar, sodass Unternehmen ihre Computerressourcen problemlos an schwankende Datenmengen und Analyseanforderungen anpassen können. Das bedeutet, dass Unternehmen mit minimalen Ressourcen beginnen und diese skalieren können, wenn ihre Datenmenge wächst, oder in Zeiten außerhalb der Spitzenzeiten nach unten skalieren können. Dieses Maß an Skalierbarkeit ist mit lokalen Lösungen, die erhebliche Anfangsinvestitionen erfordern und über feste Kapazitäten verfügen, schwer zu erreichen. Mit Cloud-Analytik können Unternehmen effizienter und kostengünstiger arbeiten, da sie nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich nutzen.

Darüber hinaus geht die Skalierbarkeit von Cloud-Analytik über reine Rechenressourcen hinaus. Dazu gehören auch die Integration neuer Datenquellen, die Integration fortschrittlicher Analysetechniken und die Unterstützung steigender Nutzerzahlen, wenn das Unternehmen wächst. Daher sind Cloud-Analytik-Lösungen in Größe und Kapazität skalierbar, was sie zu einer flexiblen und zukunftssicheren Wahl für Unternehmen macht, die Daten-Analytik für strategische Vorteile nutzen wollen.

Bessere Zugänglichkeit

Cloud-basierte Analytik-Lösungen sind leicht zugänglich, sodass Nutzer von überall, zu jeder Zeit und auf jedem Gerät auf ihre Daten und Analysetools zugreifen können. Diese Erreichbarkeit wird durch die Natur der Cloud ermöglicht, die Daten und Anwendungen auf Remote-Servern speichert, auf die über das Internet zugegriffen werden kann.

Mit einer Cloud-Analytik-Lösung sind Unternehmen nicht mehr an die Einschränkungen der physischen Infrastruktur gebunden und können ihre Analysevorgänge aus der Ferne durchführen, was sie zur idealen Wahl für Unternehmen mit verteilten Teams oder solche macht, die ein Modell der Telearbeit einführen. Der einfache Zugriff erstreckt sich auch auf die analytischen Modelle und Ergebnisse, die in Echtzeit geteilt und gemeinsam bearbeitet werden können, was die Geschwindigkeit und Effizienz von Entscheidungsprozessen verbessert.

Verbesserte Sicherheit und Compliance

Trotz anfänglicher Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit in der Cloud bieten moderne Cloud-Analytik-Lösungen robuste Sicherheitsmaßnahmen, die oft über die von lokalen Systemen hinausgehen. Zu diesen Maßnahmen gehören fortschrittliche Verschlüsselungstechniken für Daten im Speicher und während der Übertragung, Zugriffskontrollen, um unbefugten Zugriff zu verhindern, und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen, um potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren und zu beheben. Außerdem haben Cloud-Serviceprovider in der Regel eigene Sicherheitsteams, die das System rund um die Uhr auf Anzeichen von Sicherheitsverletzungen oder Angriffen überwachen.

Dieses Bekenntnis zur Sicherheit gewährleistet die Sicherheit der Daten und hilft Unternehmen dabei, gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO und HIPAA einzuhalten, die strenge Datenschutzmaßnahmen vorschreiben. Die Einhaltung der Vorschriften wird zusätzlich durch Funktionen wie automatische Updates erleichtert, die sicherstellen, dass das System immer mit den neuesten Sicherheitspatches und behördlichen Standards auf dem neuesten Stand ist. Somit können Unternehmen durch die Einführung einer Cloud-Analytik-Lösung ihre Datensicherheit und Compliance verbessern und gleichzeitig ihre internen IT-Ressourcen für strategischere Aufgaben freisetzen.

Niedrigere Kosten

Die Kosteneinsparungen im Zusammenhang mit Cloud-Analytik kommen aus verschiedenen Quellen. Erstens müssen Unternehmen nicht mehr in Hardware und Wartung für eine Lösung vor Ort investieren, wodurch die anfänglichen Investitionsausgaben reduziert werden. Zweitens können sie ihre Computerressourcen an die Nachfrage anpassen und nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen, wodurch die Betriebskosten gesenkt werden.

Schließlich können Unternehmen, indem sie die Datenspeicherung und -verwaltung an den Cloud-Anbieter auslagern, ihren IT-Arbeitsaufwand reduzieren und interne Ressourcen für strategischere Aufgaben freisetzen. Das hilft ihnen dabei, Ressourcenengpässe und kostspielige Verzögerungen zu vermeiden und ermöglicht es ihnen gleichzeitig, ihren Fokus weg von der Wartung hin zu Innovationen zu verlagern.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von Cloud-Analytik

Die Vorteile von der Cloud-Analytik sind zwar zahlreich, aber es gibt auch einige Herausforderungen, deren sich Unternehmen bewusst sein sollten.

Erstens ist die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters unerlässlich, da verschiedene Anbieter unterschiedliche Sicherheits- und Support-Stufen bieten. Daher sollten Unternehmen gründliche Nachforschungen anstellen, um einen geeigneten Partner zu finden, der ihren Bedürfnissen und ihrem Budget entspricht.

Darüber hinaus ist es wichtig sicherzustellen, dass die Cloud-Analytik-Lösung ordnungsgemäß in bestehende Systeme integriert ist. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Datenarchitektur und der Analyseprozesse sowie eine effiziente Migrationsstrategie. Effektiv implementiert, kann es Ihnen dabei helfen, Probleme mit der Datenverfügbarkeit zu lösen, wenn Sie auf Ressourcen zugreifen, die nicht aus der Cloud stammen, sowie auf Cloud-basierte Daten.

Schließlich sollten Unternehmen potenzielle Risiken wie Betriebsausfälle und Datenschutzverletzungen berücksichtigen, wenn sie Cloud-basierte Lösungen verwenden. Sie können das tun, indem sie effektive Sicherheitsprotokolle entwickeln und sicherstellen, dass ihr Cloud-Anbieter über ein robustes Sicherungs- und Wiederherstellungssystem verfügt.

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