Wielopłaszczyznowe analizy – korzyści z migracji do chmury

Przeciążona infrastruktura i silosy informacyjne nie muszą już blokować Twojej strategii zarządzania danymi. Skuteczna analiza big data wymaga dziś mocy, którą zapewnia wyłącznie elastyczna chmura obliczeniowa, eliminując bariery skalowalności i rygorystyczne wymogi bezpieczeństwa, takie jak NIS 2. Z tego artykułu dowiesz się, jak wdrożyć wielopłaszczyznowe analizy, aby odkryć zależności biznesowe niewidoczne na pierwszy rzut oka i realnie zoptymalizować koszty operacyjne IT.

Co to są wielopłaszczyznowe analizy i jakie mogą przynieść korzyści?

Wielopłaszczyznowe analizy to techniki analizy danych, które biorą pod uwagę wiele zmiennych oraz różne rodzaje danych jednocześnie, żeby zrozumieć złożone zależności między nimi. Obejmują często zarówno dane ilościowe, jak i jakościowe. Zalety wielopłaszczyznowych analiz są wielorakie. Takie analizy:

• zwiększają dokładność i szczegółowość wyników i raportów,
• pozwalają na lepsze zrozumienie złożonych zależności, które mogą nie być widoczne przy analizie jednowymiarowej,
• identyfikują kluczowe czynniki wpływające na wyniki, co wspiera podejmowanie bardziej świadomych i zdecydowanie lepszych decyzji biznesowych,
• lepiej przewidują przyszłe trendy.

   

Wyzwania związane z przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych w infrastrukturze firmy

  Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych w infrastrukturze firmy niesie za sobą wiele wyzwań, które mogą wpływać na skuteczność i efektywność działań analitycznych organizacji. Takie zbiory często spokojnie możemy już nazywać big data – są to niezwykle duże i zróżnicowane zbiory danych, które nadal rosną z czasem. Dane big data często są ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane, oraz częściowo ustrukturyzowane jednocześnie, co również wpływa ograniczająco na zdolność podstawowych narzędzi do analizy tych danych. Wyzwania związane z przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych to, między innymi:

• Wydajność – duże zbiory danych wymagają znacznych zasobów obliczeniowych i pamięciowych, których zwykła infrastruktura może nie być w stanie obsłużyć.
• Skalowalność – infrastruktura firmy nie poradzi sobie z nagłym i znacznym wzrostem danych w zbiorze.
• Zarządzanie danymi – różne rodzaje i mnogość danych stanowią spore wyzwanie dla codziennej obsługi danych i dbania o ich spójność, czystość i integralność.
• Jakość danych – duże zbiory mogą zawierać duplikaty, błędy, czy brakujące wartości psujące wyniki analiz, których nie wyłapiemy pracując z nimi na co dzień w infrastrukturze wewnętrznej firmy.
• Bezpieczeństwo danych – duże zbiory są bardziej narażone na naruszenia i wycieki.
• Integracja danych – dane pochodzące z różnych źródeł i mające różne formaty utrudniają ich konsolidację i wykorzystanie ich całościowego potencjału w trakcie przeprowadzania analiz.

   

Zalety przeniesienia analiz wielopłaszczyznowych do chmury obliczeniowej

  Biorąc pod uwagę powyższe trudności i fakt, że duże zbiory danych raczej nie będą się zmniejszać – wręcz przeciwnie, nadal będą rosnąć – powinniśmy przemyśleć przeniesienie naszych analiz wielopłaszczyznowych i big data do chmury obliczeniowej. Dlaczego? Przede wszystkim chmura ma wiele zalet i odpowie na wyzwania opisane w punkcie powyżej praktycznie od razu – dzięki możliwości dynamicznego dostosowania zasobów obliczeniowych do potrzeb zwiększy nam skalowalność, odciążając architekturę IT firmy. Co więcej, chmura oferuje szeroki wybór narzędzi i usług, które są elastyczne i mogą być dopasowane do konkretnych potrzeb firmy, dysponuje też wysoką mocą obliczeniową i znacznie przyspieszy nasze procesy analityczne. Dostępność danych zwiększa się w chmurze diametralnie, ponieważ umożliwia ona współpracę na tym samym zbiorze praktycznie z dowolnego miejsca i o każdej porze. Eliminujemy dzięki temu silosy informacyjne, często występujące w biurach i ograniczające możliwości analityczne. Integracja i zarządzanie danymi w chmurze staje się o wiele łatwiejsze, co zapewnia wyższą jakość analizowanych informacji. Bezpieczeństwo danych w chmurze również jest dobrze zaopiekowane. Obecnie dostawcy chmurowi oferują zaawansowane rozwiązania security, zwłaszcza w dobie powstawania coraz to nowych obostrzeń i regulacji w UE i na świecie, takich jak dyrektywa NIS 2.    

Jakie narzędzia i platformy w chmurze mogą ułatwić prowadzenie analiz wielopłaszczyznowych?

  Jak już pisaliśmy, przeniesienie analiz wielopłaszczyznowych do chmury obliczeniowej może znacząco poprawić efektywność, skalowalność i elastyczność analiz. Platformy chmurowe umożliwiają też dynamiczne dostosowywanie zasobów obliczeniowych, zarządzanie danymi oraz przeprowadzanie zaawansowanych analiz bez konieczności inwestowania w fizyczny sprzęt, co znacząco obniża koszty eksploatacji. Wybór odpowiednich narzędzi i platform zależy jednak od specyficznych potrzeb i wymagań firmy – opcji jest sporo, dlatego mamy w czym wybierać. Narzędzia te obejmują szybkie hurtownie danych, takie jak Amazon Redshift, Google BigQuery oraz Oracle Autonomous Data Warehouse, które umożliwiają analizę danych w ogromnej skali. Usługi ETL (Extract, Transform, Load), takie jak AWS Glue i Azure Data Factory ułatwiają przygotowywanie, przetwarzanie i ładowanie danych z różnych źródeł. Narzędzia do analizy i wizualizacji dużych zbiorów danych (Amazon Athena, Google Dataflow, Azure Synapse Analytics, IBM Watson Studio) oferują interaktywne środowiska do eksploracji danych oraz budowy i trenowania modeli analitycznych. Platformy chmurowe łączą także możliwości przetwarzania danych z zaawansowanymi narzędziami analitycznymi, umożliwiając budowę i wdrażanie modeli AI. Jeśli czujesz, że przeniesienie Twoich zasobów oraz wielopłaszczyznowych analiz do chmury to krok, który przyniesie sporo korzyści i wesprze Twój biznes, nie wahaj się skontaktować z naszymi ekspertami z Mindbox – pomożemy Ci wybrać najlepsze opcje i skutecznie zaimplementować je w Twojej organizacji.