クラウド分析とは。

クラウド分析は他のタイプのクラウド コンピューティングと同様に機能し、パブリック クラウドまたはプライベート クラウドでスケーラブルなクラウド リソースと強力な分析ツールを提供します。サービスやソリューションには、必要に応じてサブスクリプションベースまたは従量課金制の価格設定でご利用いただけます。

通常、アプリケーションやサービスの管理と保守はクラウド分析プロバイダが行うため、ユーザーはスケーリング、パフォーマンス、信頼性について心配することなく、分析情報の生成に集中できます。データ分析プロセスのすべての側面をクラウドに移行することも、特定の要素をクラウドに移行して費用を削減し、パフォーマンスを向上させ、残りの要素をオンプレミスに残すハイブリッド モデルを採用することもできます。

たとえば、クラウドのエンタープライズ データ ウェアハウスを使用して、オンプレミスやクラウドベースのデータソース、ビジネス アプリケーションなど、さまざまなデータソースから pull された大量のビジネスデータを保存できます。そこから、クラウド分析ツールを使用して、クラウド レポート、ストリーミング分析、予測分析、ML、他のアプリケーションやシステムへの分析やダッシュボードの埋め込みなど、さまざまなデータ分析のユースケースを実行できます。

クラウド コンピューティングにおけるクラウド分析には、選択した環境に応じて、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウドという 3 つの主要なタイプがあります。

パブリック クラウド分析は、マルチテナント アーキテクチャ上のパブリック クラウドで提供されます。つまり、複数の組織が仮想マシン、データ ストレージ、データ処理などの同じリソースとサービスをデータを共有せずに使用できます。

プライベート クラウド分析には、プライベート クラウド内の単一の組織がアクセスします。プライベート クラウドには、パブリック クラウドと同じ利点が多くありますが、オンプレミス データセンターに配置されるか、サードパーティの IT インフラストラクチャ上の専用サーバーでオフサイトにホストされます。プライベート クラウドの分析ソリューションには、データ セキュリティとプライバシーの強化というメリットがあります。ただし、スケーリングと維持にははるかに費用がかかります。

ハイブリッド クラウド分析は、パブリック クラウドとプライベート クラウドの分析をハイブリッド クラウド環境で組み合わせたもので、機密性のないデータの処理と保存にはパブリック クラウドを使用し、より厳格なガバナンスまたはデータ主権の要件を備えた少量のセンシティブ データには、オンプレミス システムまたはプライベート クラウドを使用します。ハイブリッド クラウド分析は、パブリック クラウド、プライベート クラウド、オンプレミスなど、データの保存場所を問わず分析機能を提供します。

複数のパブリック クラウドにデータを保存することを選択する組織が増えるにつれ、マルチクラウド分析が一般的になりつつあります。マルチクラウド分析ソリューションを使用すると、あらゆる場所にあるすべてのデータから分析情報を取得し、データの移動やコピーの必要なくアクセスして分析できます。

クラウドでのデータ分析プロセスの重要な要素が 1 つ以上ある場合は、クラウド分析を使用します。Gartner の定義によるこれらの要素には、データソース、データモデル、データ処理、コンピューティング能力、データ ストレージ、分析モデルが含まれます。

ソリューションやツールを検討する際は、次のうち 1 つ以上を提供する以下のクラウド分析機能を探します。

データソース: ウェブサイト、ERP、CRM システム、モバイルアプリ、ソーシャル メディア プラットフォームなど、さまざまな種類のデータソースからデータやイベントを取得して取り込む機能。クラウド分析の最大の利点の一つは、リアルタイムのデータ統合です。これにより、複雑さを大幅に高めることなく、構造化データ、非構造化データ、バッチデータ、ストリーミング データを統合できます。

データモデル: クラウドベースのデータモデルは、データ構造とデータ要素間の関係を決定します。クラウド・プロバイダは、組織のデータや特定のビジネス要件に適合するデータモデルを備えたクラウド分析ソリューションを提供する必要があります。

データ処理: クラウド分析は、さまざまなシステムから着信する大量のデータを処理するデータ処理アプリケーションや機能を提供して、分析と分析情報の生成にかかる時間を短縮する必要があります。

コンピューティング能力: クラウド分析では、大規模なデータセットの取り込み、構造化、処理、保存、分析を大規模に行うことができるよう、データ処理に膨大なコンピューティング能力が必要となります。パブリック クラウド リソースを活用すると、容量のスケーリングやその他のプロビジョニングに関する心配をすることなく、データを迅速に処理して配信できるようになります。

ストレージとウェアハウジング: ほとんどの場合、クラウド分析でデータストアの保存と維持に関する多くの問題を解決できます。理想的には、クラウド分析ソリューションは、複数のプラットフォームへのデータのアクセス、共有、配信を容易にするデータ ウェアハウスなどの他のサービスとともに、手頃な価格のクラウド ストレージを提供する必要があります。

分析モデル: クラウド分析では、事前構築済みの高度な分析や AI/ML モデルを活用し、複雑なデータを分析するための独自のモデルを開発して、リアルタイムの予測、予想、意思決定を改善することができます。

クラウド分析は、より迅速で正確な意思決定、より多くのデータの組み合わせによる状況の可視化、リアルタイム データを使用した予測モデルの開発など、ビジネスに多くのメリットをもたらします。

たとえば、クラウドベースのソリューションは、ウェブサイトのトラフィックや販売、マーケティングおよびソーシャル メディア プラットフォーム、金融サービス、運用パフォーマンスなど、さまざまな種類の分析に実装されています。データに即座にアクセスして活用できるため、的確な意思決定をタイムリーに行え、さまざまな戦略や戦術のパフォーマンスを可視化できます。

クラウド分析のもう一つの一般的な用途は、エンタープライズ データ ウェアハウスとデータレイクのモダナイズです。これにより、生成されたデータを収集、統合、分析してビジネス インテリジェンスを改善できると同時に、データ分析情報の提供に関連する時間と費用を削減できます。

クラウド分析は、次のような豊富なユースケースを可能にします。

• 統合分析プラットフォームを作成して、信頼できる唯一の情報源を構築する
• エクスペリエンス管理データ ウェアハウスを構築して、顧客、従業員、ベンダーのエクスペリエンスとサービスを向上させる
• 顧客データを使用して新しいオーディエンスや見込み顧客を特定する
• 動的な市況に基づく価格の最適化
• 需要、購入傾向、顧客のライフタイム バリュー全体を予測する
• ゲノムデータのデータ分析を加速させ、医療とライフ サイエンスの研究開発を改善する
• インフラストラクチャとクラウドの使用状況を分析して、パフォーマンスを向上させ、クラウドまたは IT の費用を最適化する

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