许多人可能对大数据和云计算感到困惑，并认为这些技术是兄弟般的。
但是它们都在IT部门领域中实现了自己的目标。这是两个最热门的趋势，它们对衡量人类生活产生了前所未有的影响。让我们来了解这两种技术的详细方式。
云计算
直到将文件存储在云上时，云计算才受到限制。但是Cloud Computing借助综合计算资源的最佳存储和分析数据的方式。随着时间的推移，许多组织都通过实施该技术而获得了收益。这是一种经济高效的解决方案，可满足公司的各种需求，并在不同行业中得到采用。与旧的传统系统相比，它向组织显示了许多优势。在某些情况下，云平台需要与常规结构集成才能获得可靠的结果。
大数据技术几乎是每个组织都需要的。技术的目的是在不丢失重要内容的情况下收集和维护生成的数据。我们日常生活中产生的数据量约为2.5兆字节，而且数量还在不断增加。剩余数据是浮动的，最重要的是如何使用它们。弹出大数据分析技术。它有助于改善业务，制定决策并在竞争者中提供最高优势。随着职业和更精明的业务发展，专业人士存在着巨大的机会。
云计算的好处
尽管收益取决于公司的结构和从根本上植入的云服务的类型。最大的优势在于组织无需维护其计算基础架构。与租用一个内部计算基础架构相比，维护和构建其内部计算基础架构的成本相当高。
组织可以雇用服务提供商或供应商，这些服务提供商或服务商负责诸如购买服务器，更新应用程序，操作系统，在硬件或软件到期时停用和处置硬件之类的活动。与内部团队的经验相比，提供商在运行和突出保护这些服务方面具有特殊技能。
云计算解决方案正在以更快的速度增长。预计将来90％的英国企业或组织将依赖云服务。除了提高效率和改进技术外，其他好处还包括：
- 灵活性
- 强大的灾难恢复
- 自动软件更新和安全更新
- 易于设置和管理
- 具成本效益的解决方案
- 增加了实时协作。
- 文件控制
- 灵活的工作选择
- 环保
- 可扩展性
- 竞争力
- 更高的安全性和更多。
大数据分析的好处
- 增强管理能力，实现可信赖的组织的战略规划。
- 确定趋势以获得竞争优势。
- 提高效率并保证员工能够处理核心任务和问题
- 确定机会并提供解决方案。
- 促进低风险数据驱动
- 验证决策
- 灵活可扩展
- 对目标受众进行更深入的分析
云计算与大数据分析
机器学习，大数据，人工智能，物联网等新兴技术已经改善了业务流程的视野。组织迫切需要改变其传统业务流程，以适应现代消费者的需求。在大数据和云计算的帮助下，数字化转型为解决方案打开了大门。
用于存储和管理数据的传统系统是一个较慢，耗时且乏味的过程。提出一个切实可行的解决方案至关重要，它将使传统系统不为所动，并领先于某些技巧。适应新技术并不容易。公司需要先考虑某些因素，例如预算和其他要求。云软件解决方案以一种预算友好的方式成为Avant级技术是一种幸运。大数据必不可少的应用程序和资源不会增加太多成本；它们可以轻松实现。组织可以选择为使用的特定数量的存储付费，而不会产生任何额外费用。
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云的实用性质使高要求的企业能够在集群中寻求异常的物理服务器，从而通过增加的处理能力和存储空间来满足需求，从而受益匪浅。当涉及到在任何时候都需要处理能力和存储空间的因素时，扩展是一个至关重要的选择。大数据需要一个高数据处理平台，用于分析和其他需要的功能，而云环境还不够。大数据解决方案迎合了正确的管理，监控和工具。还有其他大数据分析平台，包括Apache Hadoop，这是一个基于Java的编程框架，可处理结构化和非结构化数据。
由于数据每两年翻一番，因此许多AI软件开发公司都倾向于在将来实施大数据计划。大数据是针对不断增长和移动的资源（例如移动，计算机，社交媒体和传感器）的解决方案。如果您的组织更专注于数据量，那么您应该选择具有PB级存储能力的大数据。
最后的话
大数据解决方案和云计算是两项技术，它们改变了组织对业务中处理和实施数据的反应方式。他们证明了在各个行业中的卓有成效的业务，因为通过对大数据进行分析而做出的每项决策都增加了公司成功的途径。云计算和大数据分析的未来是光明的，还有更大的增长空间和新功能。