当今的商业环境催生了许多技术，包括大数据和云计算。这些技术对企业主如何获取、存储和执行数据有着各自的影响。当它们结合在一起时，它们可以提供经济高效且可扩展的数据分析解决方案，从而最大限度地发挥企业的潜力。
了解大数据和计算如何交叉对于企业在当今竞争激烈的世界中最大限度地提高运营效率至关重要。以下是这些技术之间的关系以及它们的融合如何影响企业的成功。
什么是大数据？
它是全球每秒产生的大量结构化和非结构化数据。它们来自数字设备、社交媒体平台和其他互联网传感器。定义大数据首先要了解其特征，通常有三个 V：
容量（Volume）：这是数据的大小
速度（Velocity）：这是生成和处理新数据的速度
多样性（Variety）：由不同的数据类型组成，包括结构化结构（如金融交易）、半结构化（如 JSON 文件）和非结构化（如文本、图像和视频）
大多数传统数据管理工具无法处理或分析大数据，因为它们需要快速提取有价值的见解。现代企业必须投资于先进的框架来解释和存储这些海量数据集。
什么是云计算
它是一种允许个人通过互联网访问、使用和存储数据并在远程服务器上运行应用程序的技术。企业可以按需访问存储、处理能力、服务器和软件等资源，而不是依赖单个设备或本地服务器。由于它采用订阅模式，因此他们可以根据自己的需求管理使用情况和成本。
云计算的发展使个人和企业能够消除对物理信息技术基础设施的传统依赖。这种转变增强了组织的灵活性、可扩展性和安全性，三种服务模式定义了其应用：
基础设施即服务 (IaaS)：远程服务提供商提供基础设施和所有与维护相关的风险。
平台即服务 (PaaS)：云提供商提供存储、运行时、排队和数据库等资源。但是，消费者负责所有配置和实施责任。
软件即服务 (SaaS)：云提供商提供应用程序并管理所有物理和软件资源。与其他服务模式不同，SaaS 从使用中运营软件所有权。
大数据与云计算如何交叉
大数据与云计算的交叉不仅仅是技术上的重叠。它是个人和企业日常使用和存储数据方式的战略转型。有几个因素影响这两种技术的融合，包括对可扩展、经济高效且易于访问的数据处理工具的需求。
从本质上讲，大数据分析是资源密集型的，需要巨大的计算能力来提取、加载和转换数据。企业可以使用基于本地的工具来处理和存储这些海量数据。然而，这会降低速度和完整性，导致数据质量低下。
企业依靠服务器、存储、网络、软件和分析等云服务来提高其灵活性。这些服务使组织能够快速提取和部署大数据，而无需担心底层基础设施。它们还允许企业和个人使用按使用付费模式来限制他们接收或发送的数据。
大数据和云计算融合如何使企业受益
大数据与云计算的整合对企业有着深远的好处。以下是两者关系可以提升公司潜力的几种方式。
提高业务的安全性、可扩展性和灵活性
数据分析通常涉及不断变化的工作负载，其中对数据的需求可能会根据公司的特定需求而增加或减少。云数据管理工具允许企业快速扩大或缩小其数据存储和处理需求，而无需担心管理物理服务器。企业还可以使用基于云的安全平台（如 CNAPP）来保护其海量数据集，而无需投资额外的安全软件。
提高成本效益
大多数基于云的数据管理工具都采用按需付费模式。这意味着企业只能在特定时间使用他们需要的东西，而不是投资于资本密集型的??内部部署硬件和软件。该模型限制了运营成本，同时允许中小型企业访问和使用曾经只适用于大型企业的复杂工具。
提高数据处理速度和可访问性
将云计算集成到大数据中的另一个显着好处是提高了企业提取、加载和转换数据的速度。例如，传统的数据采集方法容易出现延迟问题和地理限制。相反，云支持的工具允许企业从任何地方快速实时地访问和处理数据。这些工具还提供个性化的体验，使个人能够更快地做出运营和营销决策。
尾注
大数据和云计算的融合代表着组织管理和使用信息方式的重大转变。这种关系是加快决策速度、灵活性和信息安全性的驱动力。虽然这两项技术仍在发展中，但将它们整合到业务中是最大限度地降低数据管理成本和提高生产力的战略方法。
