Chmura obliczeniowa a analiza danych: wykorzystanie big data w chmurze
Ilość danych w świecie zwiększa się z każdą minutą, co sprawia, że rośnie znaczenie big data. Ogromne ilości danych najczęściej analizuje się w chmurach obliczeniowych, ale trzeba pamiętać, że wiąże się to z kilkoma wyzwaniami. Co można zyskać dzięki analizie danych w chmurze i na co uważać?
Czym są big data i chmura obliczeniowa?
Big data odnosi się do potężnych zbiorów danych przekraczających zdolności tradycyjnie stosowanych narzędzi analitycznych. Choć sam termin używany jest od początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku, zyskał na popularności w pierwszych dekadach XXI wieku, kiedy to rozwój technologiczny pozwolił przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie. Pokazują to m.in. dane zgromadzone przez Statista – w 2021 roku globalny rynek big data był warty 240 miliardów dolarów.
Systemy big data charakteryzują się trzema aspektami, znanymi szerzej jako 3V:
- Wielkość (Volume) – czyli ogromna ilość danych.
- Zróżnicowanie (Variety) – dane w big data pochodzą z różnych źródeł i charakteryzują się różnymi formatami (są to m.in. pliki tekstowe, obrazy i dźwięki, a także dane strukturyzowane i nieustrukturyzowane).
- Szybkość (Velocity) – dane są generowane bardzo szybko, co stanowi wyzwanie zarówno w przypadku gromadzenia, jak i ich późniejszej analizy.
Big data jest często wykorzystywane w ramach chmur obliczeniowych. Pod tym pojęciem kryje się model dostarczania zasobów informatycznych (np. obliczenia, przechowywanie danych czy oprogramowanie) za pośrednictwem Internetu. Mówiąc inaczej, zamiast instalować i zarządzać lokalnym sprzętem i oprogramowaniem, firmy korzystają z zasobów dostarczanych przez dostawców usług chmurowych.
Popularność chmur wynika z możliwości dostosowania zasobów do bieżących potrzeb oraz ich dynamicznego zwiększania lub zmniejszania w zależności od obciążenia. Nie bez znaczenia są również brak konieczności posiadania własnego sprzętu i infrastruktury czy możliwość dostępu do danych z dowolnego miejsca i urządzenia.
Jak big data i chmura obliczeniowa mogą współpracować?
Big data i chmury obliczeniowe mogą tworzyć synergiczne środowisko, dzięki któremu możliwe jest efektywne gromadzenie, przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych. Jest to szczególnie istotne np. w kontekście coraz popularniejszych w środowisku biznesowym hurtowni danych, które wymagają dużych mocy obliczeniowych. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu w chmurach obliczeniowych wirtualnych lub rzeczywistych klastrów, które mogą równolegle przetwarzać różnego rodzaju dane.
Oprócz tego ważny jest fakt, że dostawcy chmur często oferują różne usługi przechowywania danych, co może być przydatne w kontekście big data. W połączeniu z chmurą duże zbiory danych można przetwarzać w czasie rzeczywistym, co pozwala np. szybko reagować na zmieniające się warunki rynkowe. Jest to szczególnie ważne w monitorowaniu ruchu sieciowego czy analizie strumieni danych. Te usługi zapewniają skalowalność, odporność na awarie i elastyczność w zarządzaniu danymi.
Ponieważ współczesny biznes w coraz większej mierze zależy od danych, a kolejne organizacje dążą do przekształcenia się w data driven organisation, rośnie znaczenie dostępnych w chmurach obliczeniowych różnorodnych usług analitycznych. Mogą one ułatwić przetwarzanie i analizę big data, np. przetwarzając je w czasie rzeczywistym czy służąc jako narzędzia do wizualizacji danych.
Korzyści i wyzwania analizy big data w chmurze obliczeniowej
Analiza big data w chmurze obliczeniowej umożliwia m.in. w łatwy sposób zwiększanie lub zmniejszanie zasobów w zależności od potrzeb analizy, co pozwala efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, nawet w przypadku nagłego wzrostu obciążenia. Często razem ze skalowalnością jako zaletę wymienia się elastyczność – dostęp do narzędzi i technologii analitycznych w chmurze pozwala dostosować analizę do konkretnych potrzeb przedsiębiorstwa oraz umożliwia eksperymentowanie z różnymi narzędziami.
Z perspektywy biznesowej niewątpliwą korzyścią z użycia big data w chmurze są oszczędności kosztów. Stosując takie rozwiązanie, firmy nie muszą inwestować we własną infrastrukturę obliczeniową i sprzęt. Chmury obliczeniowe dostępne są w różnych modelach rozliczeniowych, które można dostosować do potrzeb organizacji, ale najczęściej płaci się za rzeczywiste zużycie danych. Chociaż korzystanie z chmury może przynieść oszczędności, niewłaściwe zarządzanie zasobami może prowadzić do niespodziewanie wysokich kosztów.
Wespół z oszczędnościami idzie szybkość wdrożenia – chmury są gotowe do użycia niemal od razu, co przyspiesza proces wdrożenia. Z chmury można też korzystać z dowolnego miejsca, co ułatwia współpracę między rozproszonymi geograficznie zespołami. Nie zmienia to faktu, że przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych w chmurze może stwarzać obawy dotyczące bezpieczeństwa danych. Także przeniesienie istniejących danych i aplikacji do chmury oraz ich integracja z nowymi narzędziami mogą prowadzić do problemów z dostępnością i spójnością danych, jeśli nie zostaną wykonane poprawnie.
Przykłady zastosowania big data w chmurze obliczeniowej
Big data w chmurze obliczeniowej można wykorzystywać do różnych celów. Generalnie sprawdzają się one wszędzie, gdzie występuje konieczność przechowywania i analizy dużych zbiorów złożonych danych – przykładem mogą być finanse i rachunkowość. W tym kontekście big data nie tylko pozwala usprawnić działanie księgowości w firmach, ale również pozwala analizować wzorce transakcji czy ryzyko kredytowe w bankowości.
Big data w chmurze obliczeniowej pozwala także analizować duże ilości danych konsumenckich z różnych źródeł: mediów społecznościowych, stron internetowych czy programów lojalnościowych. Jest to szczególnie przydatne w kontekście text miningu, czyli wydobywania użytecznych informacji z dużych ilości danych tekstowych, takich jak artykuły, recenzje, komentarze. Pozwala to zrozumieć np. preferencje klientów. Tę metodę można też z powodzeniem stosować np. w badaniach społecznych.
Także w medycynie zastosowanie big data jest szerokie. Stosowane jest m.in. do analizy wyników badań czy obrazów medycznych, co pomaga w diagnozowaniu chorób i tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia. Również w naukach przyrodniczych big data pozwala analizować ogromne ilości danych pomiarowych i obserwacyjnych. Przykładowo w astronomii użycie big data wpłynęło na znaczne poszerzenie wiedzy o czarnych dziurach.
Big data w chmurze obliczeniowej znajduje też zastosowanie w szeroko pojętym przemyśle. Dane z urządzeń i sensorów w procesach produkcyjnych można analizować w chmurze w celu optymalizacji procesów czy monitorowania wydajności maszyn. Sprawdza się to także w logistyce – przetwarzanie informacji z czujników w pojazdach, infrastrukturze drogowej czy towarach pozwala optymalizować trasy i monitorować stan pojazdów.
Przyszłość big data w chmurze obliczeniowej
Rozwój big data i chmur obliczeniowych będzie odgrywać kluczową rolę w transformacji cyfrowej wielu branż. W miarę wzrostu ilości generowanych danych rosnąć będzie zapotrzebowanie na skalowalne i wydajne rozwiązania, więc można być pewnym, że dostawcy chmur będą ciągle doskonalić swoje usługi. Można się także spodziewać coraz bardziej zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym wykorzystujących uczenie maszynowe, analizę predykcyjną i przetwarzanie języka naturalnego.
Rozwój big data w chmurze to także większy nacisk na personalizację doświadczenia klienta. W przyszłości organizacje będą w stanie jeszcze lepiej rozumieć preferencje odbiorców i dostarczać im dostosowane do nich produkty i usługi. Wymusi to także większy nacisk na bezpieczeństwo danych – zwiększanie ilości danych w chmurze sprawi, że dostawcy będą musieli rozwijać mechanizmy zabezpieczające.
Bezpieczeństwo danych jest również ważne w kontekście urządzeń internetu rzeczy, których popularność będzie z roku na rok rosła. W związku z tym zwiększy się ilość danych generowanych z tych urządzeń, co nie tylko wymusi prace nad wydajniejszymi rozwiązaniami chmurowymi, ale również rozwój narzędzi i praktyk, które respektują prywatność użytkowników.
Pewne jest, że popularne będzie podejście hybrydowe. Choć coraz więcej organizacji korzysta z big data i technologii chmurowych, często łączą je one z przetwarzaniem na lokalnych serwerach. Pozwala to wykorzystywać zalety obu środowisk i zapewnia kontrolę nad danymi wrażliwymi.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Related posts:
Rebranding: Mindbox oraz Mindworkers – dwa siostrzane brandy
Multi Cloud – czym tak właściwie jest i jakie są zalety i wady dla przedsiębiorstwa?
Mikroserwisy — czym są i czy to rozwiązanie dla każdego?
Jak Cloud Native zmieniło podejście do procesów wytwarzania oprogramowania?