什么是云分析？

云分析的工作原理与其他类型的云计算类似，可在公有云或私有云中提供可扩缩的云资源和强大的分析工具。您可以根据需要使用基于订阅或随用随付的价格模式访问服务和解决方案。

通常，云分析服务提供商负责管理和维护应用或服务，这让您可以将更多精力放在生成数据洞见上，而无需担心扩缩、性能或可靠性问题。您可以将数据分析流程的各个方面都迁移到云端，或采用混合模式，在这种模式中，将某些元素移至云端以降低费用或提升性能，同时将其余元素保留在本地。

例如，您可以使用云企业数据仓库来存储从各种数据源（包括本地和云端数据源以及业务应用）中拉取的大量业务数据。然后，您可以使用云分析工具实现各种数据分析应用场景，例如云报告、流式分析、预测分析、机器学习，或者将分析和信息中心嵌入到其他应用和系统中。

根据您选择的环境，云计算中的云分析主要有三种类型：公有云、私有云和混合云。

公有云分析在基于多租户架构的公有云中提供，这意味着多个组织可以使用相同的资源和服务，例如虚拟机、数据存储和数据处理，而不会共享数据。

私有云分析由私有云中的单个组织访问。私有云具有许多与公有云相同的优势，但它位于本地数据中心内或异地托管在第三方 IT 基础架构的专用服务器上。私有云分析解决方案可以受益于更高的数据安全性和隐私性。但是，它们的扩缩和维护成本要高得多。

混合云分析：在混合云环境中结合公有云和私有云分析，使用公有云处理和存储非敏感数据，使用本地系统或私有云处理少量具有更严格的治理或数据主权要求的敏感数据。混合云分析可针对任何位置的数据提供分析功能，无论是在公有云、私有云还是本地。

随着越来越多的组织选择在多个公有云中存储数据，多云分析变得越来越普遍。借助多云分析解决方案，您可以深入了解任何位置的数据，无需移动或复制数据即可访问和分析这些数据。

如果您的数据分析流程在云端至少有一个或多个关键元素，则您使用的是云分析。正如 Gartner 之前定义的，这些元素包括数据源、数据模型、数据处理、计算能力、数据存储和分析模型。

在考虑解决方案和工具时，请寻找下列云分析特性和功能，它们具有以下一项或多项能力：

数据源：能够从许多不同类型的数据源（包括网站、ERP 和 CRM 系统、移动应用、社交媒体平台等）捕获和提取数据或事件。云分析的最大优势之一是实时数据集成，让您可以整合结构化、非结构化、批量和流式数据，而不会增加太多额外的复杂性。

数据模型：云端数据模型决定了数据结构以及数据元素之间的关系。云服务提供商应提供云分析解决方案，其数据模型符合贵组织的数据和特定业务要求。

数据处理：云分析应提供数据处理应用和功能，用于处理来自不同系统的大量数据，以加快分析和生成数据洞见的速度。

计算能力：使用云分析时，数据处理需要大量的原始计算能力，从而大规模地提取、构建、处理、存储和分析大型数据集。利用公有云资源有助于确保数据能够快速处理和交付，而无需担心容量扩缩或其他预配问题。

存储和数据仓库：在大多数情况下，云分析可以解决许多存储和维护数据存储区的问题。理想情况下，云分析解决方案应提供经济实惠的云端存储空间，同时提供数据仓库等其他服务，让您可以轻松访问、共享数据以及将其传送到多个平台。

分析模型：借助云分析功能，您可以利用预先构建的高级分析和 AI/机器学习模型，并开发自己的模型来分析复杂数据，从而改善实时预测、预测和决策流程。

云分析可为您的业务带来诸多益处，例如，您可以更快做出更准确的决策，将更多数据整合到一起以更好地了解眼前的情况，或者使用实时数据开发预测模型。

例如，为多种类型的分析（如网站流量和销售、营销和社交媒体平台、金融服务和运营绩效）实施云端解决方案。即时访问和运用数据的能力有助于您当下做出更明智的决策，并直观了解不同战略和策略的效果。

云分析的另一个常见用途是对企业数据仓库和数据湖进行现代化改造。这使您可以收集、集成并分析生成的数据，以改进商业智能，同时减少提供数据分析所需的时间和成本。

云分析有助于实现丰富的应用场景，例如：

• 构建统一的分析平台以构建单一可信来源
• 构建体验管理数据仓库，为客户、员工和供应商改善体验和服务
• 使用客户数据识别新的受众群体和新的潜在客户
• 根据动态变化的市场条件优化价格
• 预测需求、购买倾向和总体客户生命周期价值
• 加快对基因组数据的数据分析，改善医学和生命科学的研发工作
• 分析基础架构和云的使用情况，以提高性能并优化云或 IT 费用

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