Diferencia entre Cloud Computing y Data Analytics
La computación en la nube se refiere a la entrega de TI como un servicio desde los centros de datos. La palabra nube se usa como una metáfora para representar a Internet debido a su vasto depósito de recursos e información para satisfacer las diferentes necesidades de los usuarios. Los recursos en la nube incluyen servidores, ancho de banda, red, almacenamiento, etc. junto con software y plataformas de sistema operativo. Cloud pone a disposición los recursos de TI como una utilidad, que es similar a la utilidad de energía que tenemos en nuestros hogares. El concepto de computación en la nube se deriva de arquitecturas de computación como la computación en cuadrícula y la virtualización en combinación para proporcionar computación de servicios públicos.
La nube implica la centralización de recursos (hardware y software) que están disponibles como servicio. Los servicios en la nube son proporcionados por un proveedor de servicios en la nube (CSP). Algunos ejemplos de CSP son los servicios web de Amazon, Microsoft Azure, Google, IBM, etc. Los consumidores / usuarios se facturan en función de cada recurso consumido y del recurso disponible a lo largo del tiempo. Las nubes tienen muchas ventajas que la convierten en la opción más ideal para organizaciones, grandes o pequeñas. Algunas de las características de las nubes incluyen,
- Escalabilidad, disponibilidad, confiabilidad y robustez.
- Rentable y flexible
- Valor comercial y agilidad mejorados
- Eficiencia operativa mejorada
Los servicios en la nube se clasifican como modelos de servicio y modelos de implementación. Los modelos de servicio son:
- Infraestructura como servicio (IaaS)
- Plataforma como servicio (PaaS)
- Software como servicio (SaaS)
Los modelos de implementación en la nube son:
- Nubes privadas : este modelo es una infraestructura de centro de datos de propiedad privada interna o externa con buenos niveles de seguridad y es costosa.
- Nubes públicas : este es un modelo rentable y está disponible principalmente en forma gratuita en Internet. Los ejemplos incluyen Google Gmail, Google Drive, etc. Aquí los datos no son completamente seguros.
- Nubes híbridas : este modelo es una combinación de modelos de nubes públicas y privadas. La seguridad es un problema aquí.
Todos los recursos y modelos en la nube están disponibles a través de Internet. El acceso al recurso es posible con cualquier software de navegador estándar o con cualquier dispositivo que se conecte a Internet.
Debido a la aparición de nuevas tecnologías, estamos presenciando un gran diluvio de datos debido a cambios sustanciales realizados en las interacciones entre empresas o consumidores, o entre empresas y entre organizaciones. Los datos nuevos se generan continuamente, especialmente en organizaciones orientadas al cliente y en cada etapa de todas las transacciones. Todos estos datos cuando se modelan correctamente se pueden analizar para respaldar la toma de decisiones efectiva en las organizaciones. Por lo tanto, el crecimiento de los datos impulsados por una variedad de dispositivos e Internet tiene el potencial de oportunidades sin precedentes.
El análisis de datos puede entenderse como el modelado analítico o la preparación de datos para un análisis cuantitativo preciso. El análisis de datos es necesario para extraer información perspicaz para impulsar mejoras continuas y comprender las tendencias y el rendimiento empresarial. Por lo tanto, la analítica se entiende como medición y estimación de datos de grandes fuentes de datos. Las nuevas tendencias analíticas en la transmisión de datos en tiempo real tienen la capacidad de responder rápidamente a demandas volátiles, mejor calidad y valor que allanan el camino para una organización impulsada digitalmente.
El procesamiento de big data de múltiples fuentes necesita redes y sistemas informáticos de alta gama que estén fácilmente disponibles en los proveedores de servicios en la nube. El análisis de datos se puede utilizar en la nube porque garantiza altos niveles de eficiencia junto con capacidades informáticas y de almacenamiento para manejar grandes volúmenes de grandes datos en Internet. Por lo tanto, el análisis de datos se ha convertido en una necesidad para que las organizaciones obtengan información valiosa relacionada con sus productos o servicios a partir de diferentes fuentes de datos. El análisis de datos es importante para las organizaciones porque ayuda a,
- Reduzca costos identificando procesos u operaciones redundantes
- Comprender las preferencias del cliente, para proporcionar productos o servicios personalizados, lo que lleva a una mejor competitividad
- Tomar decisiones más rápidas y efectivas basadas en la información actual.
Comparación cabeza a cabeza Cloud Computing vs Data Analytics (Infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 5 principales entre Cloud Computing y Data Analytics
Diferencias clave entre la computación en la nube y el análisis de datos
- Las plataformas de computación en la nube y análisis de datos ofrecen reducción de costos y eficiencia para que las organizaciones logren la agilidad empresarial. Sin embargo, la computación en la nube es una tecnología o infraestructura para proporcionar servicios de TI continuos y dinámicos, mientras que el análisis de datos es una técnica que agrega datos de múltiples fuentes para el modelado de datos y la preparación de datos para un análisis más profundo.
- Las nubes proporcionan capacidades escalables de cómputo, almacenamiento y ancho de banda de red para aplicaciones de big data. Por otro lado, el análisis de datos necesita infraestructuras de TI para procesar y modelar flujos de datos entrantes a alta velocidad. Por lo tanto, las nubes y el análisis de datos pueden ir de la mano.
- Los servicios de nubes proporcionan soluciones para todo tipo de procesos intensivos en datos. Esto se opone a la analítica que realiza conocimientos profundos y descubrimientos para mejorar el rendimiento de la organización.
- Las infraestructuras en la nube pueden integrarse bien con los sistemas existentes y, por lo tanto, pueden vincular diferentes departamentos y datos en toda la organización para crear un modelo de datos centralizado. El análisis de datos se realiza fácilmente en datos centralizados en comparación con un almacén de datos distribuido.
- Se accede a los servicios en la nube a través de Internet, por lo que la organización puede hacer uso de modelos analíticos desarrollados para colaborar con otras organizaciones, monitorear mercados y ganar competitividad.
tabla comparativa de computación en la nube vs análisis de datos
Las diferencias entre la computación en la nube y el análisis de datos se explican en los puntos presentados a continuación:
| Bases para la comparación | Computación en la nube | Análisis de datos |
| Sentido |
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| Concepto |
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| Bases de formacion |
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| Áreas de aplicación |
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| Acercarse |
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Conclusión: Cloud Computing vs Data Analytics
Por lo tanto, en resumen, cabe señalar que los servicios de computación en la nube son los más ideales para las aplicaciones de análisis de datos. Esto se debe a que, con un rápido crecimiento en big data, las organizaciones necesitan un entorno adecuado y adecuado para administrar los procesos de big data que están habilitados por los servicios en la nube. En las organizaciones, las implementaciones de tecnología Cloud Computing y Data Analytics se complementarán entre sí para lograr un mejor rendimiento y valor.
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