Supportant une stratégie analytique dans un cloud hybride - mannequins

L'attrait d'une stratégie d'analyse dans le nuage hybride est l'élasticité des nuages. Vos données peuvent être traitées sur plusieurs clusters d'ordinateurs. Cela signifie que l'analyse se produit sur plusieurs machines. Si vous avez besoin de plus de puissance de calcul, vous pouvez l'obtenir depuis le cloud.

Analyse de données massives dans un cloud hybride

Voici quelques exemples de domaines où les analyses deviennent importantes et peuvent nécessiter des ressources cloud:

• Services financiers: Imaginez utiliser des technologies analytiques avancées comme l'analyse prédictive pour analyser des millions de crédits transactions par carte pour déterminer si elles peuvent être frauduleuses. Ou, du côté non structuré, imaginez le texte des réclamations d'assurance analysées pour déterminer ce qui pourrait constituer une fraude.

  Par exemple, prendre une demande d'indemnisation d'un travailleur présentée par un travailleur qui peut avoir été réprimandé plusieurs fois par son patron. Ces données (ou la revendication), qui proviennent de sources non structurées, peuvent être utilisées conjointement avec des données structurées pour former un système analytique sur les tendances pouvant indiquer une fraude. Au fur et à mesure que de nouvelles demandes arrivent, le système peut automatiquement éliminer celles qui pourraient devoir être examinées.

• Retail: Pensez aux moteurs de recommandation d'Amazon et d'eBay. Ils deviennent plus sophistiqués. eBay utilise des technologies avancées qui vont regarder ce que vous achetez et ensuite, en fonction des modèles qu'il a des nombreux achats d'autres personnes, faire une recommandation.

  Un autre exemple est l'utilisation d'analyses avancées sur des quantités massives de données en temps réel dans les magasins à grande surface. En utilisant votre carte de fidélité, basée sur ce que vous achetez, ce que vous avez acheté dans le passé, et ce que d'autres avec des profils similaires comme vous avez acheté, le magasin vous fournira des coupons pour différents produits que vous pourriez aimer.

• Analyse des réseaux sociaux: Imaginez toutes les données collectées sur Internet. Cela inclut les blogs, les tweets et les fils d'actualité. Les entreprises exploitent ces données non structurées pour comprendre ce qui est dit à leur sujet. Par exemple, une entreprise de biens de consommation courante (CPG) pourrait exploiter ces données pour déterminer ce qui est dit à leur sujet et si ce sentiment est positif ou négatif. De nombreuses entreprises fournissent ce type de service dans le nuage.

L'écriture du code pour traiter ces données sur des clusters de machines nécessite des développeurs hautement qualifiés et une coordination des tâches complexe. Avec une technologie comme MapReduce, le même travail MapReduce développé pour fonctionner sur un seul nœud peut distribuer cette puissance de traitement analytique à un groupe de 1 000 nœuds.Supposons que vous ayez besoin d'une analyse immédiate des données de capteurs ou des données de réseaux sociaux diffusées en continu dans votre centre de données ou votre fournisseur de cloud. Le traitement parallèle sur plusieurs ressources informatiques peut aider à cela en diffusant l'analyse dans l'environnement. Cela vous permet d'avoir un aperçu plus rapidement.

Autres analyses de cloud

Le cloud peut être utile pour prendre en charge une stratégie d'analyse lorsque vos données ne sont pas très volumineuses (contrairement à l'exemple précédent de Big Data). Supposons que vous travailliez dans une entreprise qui veut prédire quelles mesures vos clients prendront. Vous voulez utiliser l'analyse prédictive pour ce faire, mais vous n'avez pas les compétences en interne. Dans ce cas, vous pouvez vous tourner vers des fournisseurs d'analyses qui proposent des services basés sur SaaS. Vous leur fournissez vos données et ils vous fournissent l'analyse.

Un certain nombre d'offres basées sur le cloud sur le marché peuvent soit vous aider à analyser vos données, soit à fournir des logiciels dans le cloud pour que vous puissiez effectuer vous-même l'analyse. Vous utilisez peut-être un système CRM et ERP basé sur le cloud, et vous souhaitez analyser les données qui y sont générées. Il y a un service cloud pour ça.