數據分析正在成為企業數據生態系統的關鍵要素。它是物聯網(IoT)的主要推動力之一，無疑將為數字經濟的發展提供關鍵的競爭優勢。但其成本并不低，而且并不容易掌握。因此，隨著企業發現自己面臨越來越多的數據驅動型業務模式的選擇，以及不得不創建高度復雜的分析環境來克服這些困難，許多組織都愿意在云端開展這一特定的努力是可以理解的。

根據“哈佛商業評論”的報告，近70%的企業希望在年底之前開始運行基于云計算的分析解決方案。其改進的決策和預測到更高的速度和效率的原因不同，但是在運營效益的基礎上，這是一個簡單的事實：云計算提供了一種快速啟動分析基礎設施和現代生產環境所需規模的手段。可以肯定的是，云計算中存在數據遷移和缺乏自定義的問題，但是通常將這些問題視為次要考慮因素，因為在商業模式被精通數據的更靈活的競爭對手中斷之前，需要將分析工作快速運行。

IT平臺供應商正在從傳統的授權模式過渡到基于云的訂閱服務，以快速提高那些缺乏資源的企業的分析能力。

微軟公司最近為其Azure物聯網套件添加了新的邊緣分析流服務和集中分析引擎，提供了一個完全管理的解決方案，以開始獲得物聯網數據的優勢。?Azure流分析解決方案將分析功能推送到物聯網設備，以減少集中資源的流量，而采用“時間系列洞察”工具則利用Azure自己的分析能力來顯示時間戳數據，以發現模式和異常情況。

另一個關鍵功能是語音識別和分析采用云計算。

亞馬遜公司最近向其Connect聯絡中心提供了VoiceBase。目的是為組織提供分析與客戶的記錄對話的方法，以收集關于服務履行，呼叫跟蹤，人力管理和其他任務的見解。該系統與S3存儲平臺和Hadoop和Kinesis等處理引擎集成，通過Amazon QuickSight，Qlik或Tableau提供報告。

而在某種程度上，基于云計算的分析引擎也可以用于優化云資源本身的消費和集成。

SnapLogic公司最近在其基于PaaS的企業集成云中添加了一種名為Iris的技術，允許組織自動執行當前人工執行的許多云配置任務。該系統可處理數十億個元數據元素和其他數據點，以便為云計算中的數據，應用程序和流程提供分步指導，有效地為業務線管理人員提供自主駕馭的云計算，從而沒有云管理的前期復雜性。

雖然云計算可能提供建立和維護分析基礎設施的有效手段，但仍然由企業確保其產生的結果的質量。要做到這一點的最好的方法是通過更細致的方法來運行流程，目標和商業模式，以確定其需要知道的內容，以及在哪里獲取驅動知情決策的數據。

與工具箱中的任何工具一樣，分析的價值并不取決于它的成效，而是使用得有多好。

本文出處：暢享網 本文來自云棲社區合作伙伴暢享網，了解相關信息可以關注vsharing.com網站。

總結

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