איך תפיקו תובנות עסקיות מכל המידע שנצבר בענן?

למרות שמעבר לענן הוא בלתי נמנע, ארגונים עדיין חוששים להעביר את כל המידע אליו. אז איך חוסכים בעלויות האחסון ומשפרים את יכולות ניתוח הדאטה?

תוכן מקודם
תוכן שיווקי
שתפו כתבה במיילשתפו כתבה במייל
יפתח שינבאום, קלאודזון | מעבר לענן בחברות אנטרפריזקרדיט: מטריקס Matrix
תוכן מקודם
תוכן שיווקי

בעולם הביג-דאטה ארגונים צוברים מידע בכמויות בלתי נתפסות ביחס לעבר. לא תמיד ברור איך אפשר להפיק תובנות מכל המידע הזה ופלטפורמות 'און-פריים' לא תמיד מספקות את הסחורה מבחינת גמישות באחסון ואנליטיקה. המעבר לענן נראה כמו צעד גדול, אבל הוא בלתי נמנע ומעודד חדשנות. בניגוד לאון פריים, בענן אפשר לבנות מערכות ביג דאטה בהתאם לצרכים בעזרת פתרונות גמישים ומגוונים.

אין מחויבות להוצאות קבועות מלבד שטח האחסון ואפשר לגדול לממדים גדולים ולו רק בתקופות של פיקים והזמן שבו מקבלים insight על הדאטה מתקצר משמעותית. בעולם הדאטה, יש 2 פתרונות בולטים Data Lake, ו-Data Warehouse. ב-Data Lake, אפשר לאגור מידע רב בצורתו הגולמית ללא מחויבות גדולה אליו. כלומר, מידע שהארגון רוצה לשמור ולו אם רק חושב שיוכל לשמש ערך בעתיד – וזאת הוא יכול לעשות בכמותיות גדולות ובעלות נמוכה. עם זאת יש לענן היצע מגוון של כלים לאנליטיקה מעל המידע בdata lake שנותנים מענה לצרכים רבים כגון דוחות, בניית מודלים של ML ועוד. לעומת זאת, ב-Data Warehouse, נמצא המידע שהארגון רוצה וצריך לנתח במהירות ובדחיפות והוא מהווה את הבסיס למערכות ה-BI.

הענן מציע יכולות אנליטיקה ואחסון מתקדמות, מבוזרות וקלות לצריכה שמאפשרות לקבל תובנות טובות יותר על פי מידע רב יותר ובמהירות גבוהה יותר. כל זאת עם מודל תמחור גמיש בהם משלמים אך ורק לפי כוח האנליזה והאחסון הדרוש בו ברגע מה שמאפשר לנו לבנות מערכות ביג-דאטה בעלות אפקטיבית. מעל הכל, הענן מאפשר לעשות כל זאת בצורה מאובטחת מאוד. בקיצור? המעבר לענן הוא הזדמנות לעודד חדשנות וצריך לעשות את זה נכון.

>> לפרטים נוספים וקביעת פגישה עם המומחים של matrix