什麼是雲端數據分析？

雲端數據分析的運作方式與其他類型的雲端運算類似，可在公有雲或私有雲中提供可擴充的雲端資源和強大的數據分析工具。您可以使用訂閱型或即付即用定價，視需要使用服務和解決方案。

一般來說，雲端數據分析供應商會管理及維護應用程式或服務，讓您更著重在產生洞察資訊，而不必擔心資源調度、效能或可靠性問題。您可以將資料分析程序中的各個層面移至雲端，或是採用混合型模式，將特定元素移至雲端以降低成本或提高效能，同時其餘元素則保留在地端部署系統中。

舉例來說，您可以使用雲端企業資料倉儲來儲存從各種來源提取的大量業務資料，包括地端部署和雲端式資料來源及商務應用程式。在這裡，您可以使用雲端數據分析工具執行各種資料分析用途，例如雲端報表、串流分析、預測分析、機器學習，或將數據分析和資訊主頁嵌入其他應用程式與系統。

雲端運算中的雲端數據分析主要分為三種：公有雲、私有雲和混合雲，依您選擇的環境而定。

公有雲數據分析會在多租戶架構的公有雲中提供，這代表多個機構可使用相同的資源和服務，例如虛擬機器、資料儲存庫和資料處理，而無需共用資料。

私有雲數據分析可由私有雲中的單一機構存取，私有雲的許多優點與公有雲相同，但位於地端部署資料中心，或是位於第三方 IT 基礎架構的專屬伺服器中，由外部託管。私有雲數據分析解決方案能進一步確保資料安全性和隱私。不過，資源調度和維護的成本較高。

混合雲數據分析將公有雲和私有雲數據分析整合在混合式雲端環境中，讓您透過公有雲處理及儲存非機密資料，並使用地端部署系統或私有雲處理少量的機密資料，更嚴格的控制或資料主權規定。無論是公有雲、私有雲或地端部署環境，混合雲數據分析都能為資料所在位置提供數據分析功能。

隨著越來越多機構選擇將資料儲存在多個公有雲中，多雲端數據分析變得越來越普遍。多雲端數據分析解決方案：無論資料位於何處，您都能取得深入分析結果，讓您存取和分析資料，而不必移動或複製。

如果您在雲端中擁有至少一或多個資料分析程序的關鍵要素，那麼您正在使用雲端分析。如同 Gartner 先前所定義，這些元素包括資料來源、資料模型、資料處理、運算能力、資料儲存庫和數據分析模型。

考慮解決方案和工具時，請留意以下雲端數據分析功能和能力是否提供下列一或多項：

資料來源：能夠從網站、ERP 和 CRM 系統、行動應用程式、社群媒體平台等多種來源擷取及攝入資料或事件。即時資料整合是雲端數據分析的最大優點之一，就是您可以整合結構化、非結構化、批次和串流資料，而不會增加太多的複雜度。

資料模型：雲端式資料模型會決定資料結構，以及資料元素之間的關係。雲端服務供應商應提供雲端數據分析解決方案，其中的資料模型符合貴機構的資料和特定業務需求。

資料處理：雲端數據分析應提供資料處理應用程式和功能，可以處理來自不同系統的大量資料，縮短分析及產生深入分析結果所需的時間。

運算能力：透過雲端數據分析，資料處理需要大量的原始運算能力，以便您大規模擷取、結構化、處理、儲存及分析大型資料集。透過公有雲資源，有助於確保系統快速處理及傳送資料，不必擔心資源調度能力或其他佈建問題。

儲存空間與倉儲：在大多數情況下，雲端數據分析解決了儲存及維護資料儲存庫的許多問題。在理想情況下，雲端數據分析解決方案應提供經濟實惠的雲端儲存空間及其他服務 (例如 data warehouse)，以便輕鬆存取資料、共享資料，以及將資料傳遞到多個平台。

數據分析模型：雲端數據分析可讓您運用預先建立的進階數據分析和 AI/機器學習模型，並自行開發模型來分析複雜資料，進而改善即時預測、預報和決策。

雲端數據分析可以為您的業務帶來諸多好處，包括能更快做出更準確的決策、結合更多資料來掌握實際情況，以及使用即時資料開發預測模型。

舉例來說，雲端式解決方案適用於多種數據分析，例如網站流量和銷售、行銷和社群媒體平台、金融服務和營運成效。存取和運用資料的能力有助於立即做出更明智的決策，並以視覺化方式呈現不同策略和戰術的執行情況。

雲端數據分析的另一個常見用途是翻新企業資料倉儲和資料湖泊。如此一來，您就能在資料產生的期間收集、整合及分析資料，藉此提升商業智慧的服務品質，同時減少提供資料洞察所需的時間和成本。

雲端數據分析提供多種用途，例如：

• 建立整合式數據分析平台，建構單一可靠的資料來源
• 建立體驗管理資料倉儲，改善客戶、員工和廠商的使用體驗和服務
• 使用客戶資料找出新的目標對象，並找出新的潛在客戶
• 根據市場動態調整價格
• 預測需求、購買傾向和整體顧客終身價值
• 加快基因組資料分析速度，改善醫療和生命科學研究與開發能力
• 分析基礎架構和雲端使用情況，藉此提升效能並最佳化雲端或 IT 成本

進一步瞭解如何運用智慧雲端數據分析解決方案推動資料導向轉型和創新。