Влияние облачных вычислений на анализ больших данных: преимущества и недостатки

Большие данные – это сложные и массивные наборы структурированных полуструктурированных и неструктурированных данных, которые слишком объёмны для эффективной обработки традиционным методом. Эти данные могут быть собраны из разных источников и проанализированы для выявления полезных сведений, таких как тенденции, закономерности и т.д. [1].

Облачные вычисления – это платное предоставление вычислительных ресурсов через интернет-соединение. К ним относятся хранилище и базы данных, серверы, сети и программное обеспечение. Пользователи приобретают доступ к услугам и ресурсам, хранящихся на удаленных серверах, с целью обработки и хранения данных. Романюк А. С., Самойлик С. М., Савинская Д. Н. в совместной работе утверждают, что «переход к облачным сервисам может являться вынужденной потребностью, а также стратегическим выбором» [2]. Согласно данному высказыванию, приобретение вычислительных ресурсов может быть, как необходимая реакция на внешние обстоятельства, так и стратегическое решение, направленное на повышение эффективности и улучшения положения на рынке.

Стоит отметить, что в эпоху цифровизации важным условием для успешного управления бизнесом становится интеграция бизнес-аналитики и больших объёмов данных, масштаб которых непрерывно растет. Наблюдается сложность в обработке и анализе больших данных, а также некоторые проблемы, касающиеся их безопасности и конфиденциальности. Компании, в условиях прогресса в области машинного обучения, могут использовать технологии облачных вычислений, которые предлагают эффективные методы решения. Однако, несмотря на множество преимуществ, также важно учитывать определенные риски.

Облачные вычисления предоставляют следующие преимущества для анализа больших данных:

— Высокая производительность. Облачные платформы могут предоставить гибкость вычислительных ресурсов для эффективной обратки и анализа больших объёмов данных. Прежде всего для сложных задач, требующих высокую вычислительную мощность. Компании обязательно должны учитывать тот факт, что облачный провайдер имеет зоны доступности во всех географических областях, где функционирует их бизнес.

— Масштабируемость. При работе с большими данными облачные технологии могут масштабироваться в зависимости от ситуации, быстро наращивая и сокращая мощность для обработки динамичных вычислений. Это может стать спасением для компаний в периоды непредвиденных ситуаций, когда нужно получить доступ к большому объёму данных.

— Снижение издержек. Облачные хранилища предоставляют возможность платить за ресурсы по мере роста потребностей. Вместо того, чтобы арендовать помещение, использовать локальное дисковое пространство и закупать собственное оборудование, которое нужно обслуживать и обновлять, можно арендовать сервисы облачных вычислений и платить только за фактически используемые ресурсы, тем самым существенно оптимизируя затраты [3].

— Регулярные обновления. Компании, использующие локальное хранилище, сталкиваются с обязанностью регулярного обновления своего оборудования, чтобы избежать устаревания технологий. В свою очередь, облачные провайдеры избавляют компании от этой нагрузки, предоставляя автоматическое обновление и модернизацию своей инфраструктуры.

Недостатки облачных вычислений для анализа больших данных

— Безопасность и конфиденциальность. Облачные провайдеры приложили колоссальные усилия для устранения этих проблем, но болью многих облачных вычислений все еще остается вопрос безопасности. Существует довольно очевидная гонка за самого надёжного поставщика с хорошей репутацией. Поскольку не каждая компания готова размещать свои данные на сторонних серверах, особенно после достаточно нередких данных об утечках.

— Необходимость интернет-соединения. Использование облачных вычислений сильно зависит от доступа к интернет-ресурсам. Без стабильного соединения доступ к большим данных и их анализ становится невозможным, а нарушения в сети приводит к замедлению скорости и задержкам в процессе обработки [4].

— Зависимость от сторонних сервисов и поставщиков. Существует риск изменений тарифов, ценовой политики и того факта, что провайдер вполне может прекратить предоставление услуг, тем самым значительно ударить по карману предприятия. Также важно учитывать, что во многих случаях пользователь подписывает трехлетнее соглашение использования, а за досрочное удаление хранилищ существуют денежные штрафы.

Основываясь на быстром росте технологий машинного обучения, тесно связанного с развитием новых подходов к обработке и анализу больших данных, можно сказать, что будущее облачных вычислений обещает открыть новые горизонты для обработки и анализа данных.

Польза больших данных для искусственного интеллекта заключается в том, что, благодаря обеспечению обширными объёмами информации, они позволяют заблаговременно выявлять закономерности и потенциал совершенствования текущих бизнес-процессов. Так, анализ больших объёмов данных алгоритмами машинного обучения позволяет выявлять скрытые взаимосвязи внешне разрозненных переменных, что является важной частью построения более точных моделей прогнозирования.

Ожидается, что платформы будут более гибкими и интеллектуальными, что непременно сократит количество рисков, приведет к более точному анализу больших данных и увеличит эффективность бизнес -процессов.

Облачные вычисления представляют многообразие возможностей и оказывают значительное влияние на анализ больших данных, обеспечивая мощными инструментами и ресурсами для обработки и хранения данных. Однако, наряду с преимуществами, также важно учитывать определённые риски, связанные с безопасностью и скрытыми затратами. В конечном счете, успешное использование облачных вычислений в анализе больших данных принесет максимальную эффективность для предприятия тогда, когда оно способно балансировать между этими преимуществами и недостатками.