تحلیل ابری (Cloud Analytics) چیست؟

بررسی اجمالی

اکثر سازمان‌های مدرن عملیات جمع‌آوری داده‌های قابل توجهی را انجام می‌دهند، چه در زمینه ردیابی فعالیت کاربران، نظارت بر عملکرد یک کمپین بازاریابی، یا جمع‌آوری اطلاعات پرداخت برای تکمیل خرید از مشتری. خودکارسازی جمع‌آوری داده‌ها نشان داده است که حتی سازمان‌های کوچک می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها تولید کنند، حجم‌هایی چنان بزرگ که نیاز به ذخیره‌سازی اختصاصی و ابزارهایی فقط برای تحلیل آن‌ها دارند. ظهور رایانش ابری به سازمان‌ها امکان داد تا از ذخیره‌سازی در محل به دستگاه‌های مجازی منتقل شوند، جایی که می‌توانند داده‌ها را بدون صرف منابع عظیم برای ابزارهای ذخیره‌سازی و مدیریت داده اختصاصی جمع‌آوری و ذخیره کنند. تحلیل ابری جزء مهمی از این تکامل است، زیرا به سازمان‌ها توانایی تولید بینش‌های قدرتمند از داده‌هایی که در ابر ذخیره شده‌اند را می‌دهد. در این مقاله، اجزای کلیدی تحلیل ابری و چگونگی کمک آن به ایجاد یک راه‌حل تحلیل داده کارآمد و مقیاس‌پذیر را بحث خواهیم کرد.

تحلیل ابری چیست؟

تحلیل ابری، که گاهی به عنوان “تحلیل به عنوان سرویس” شناخته می‌شود، یک جریان کاری است که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را در یک راه‌حل ذخیره‌سازی خارجی ذخیره، پردازش و تحلیل کنید. از آنجا که تعداد کمی از سازمان‌ها منابع لازم برای ساخت و نگهداری ذخیره‌سازی داده خود را دارند، تحلیل ابری به یک جزء ضروری از فرآیندهای کسب‌وکار مدرن تبدیل شده است. پلتفرم‌های تحلیل ابری می‌توانند به شما در مدیریت ورود و پردازش داده‌ها و تحلیل داده‌های تولیدشده توسط سازمانتان کمک کنند. آن‌ها همچنین دارای قابلیت‌هایی برای تولید گزارش‌ها، تجسم روندها و نمایش این بینش‌ها در یک رابط تحلیل اختصاصی هستند. بسیاری از پلتفرم‌های تحلیل می‌توانند با تغییر نیازهای جمع‌آوری و تحلیل داده شما، مقیاس خود را افزایش یا کاهش دهند. این ابزارها همچنین می‌توانند انواع و منابع داده‌ای متنوعی را مدیریت کنند، به شما امکان می‌دهند دسترسی داخلی به داده‌های حساس را کنترل کنید، استانداردهای حاکمیتی را رعایت کنید و قابلیت مشاهده‌ای در پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های حساس به دست آورید.

تحلیل ابری چگونه کار می‌کند؟

ساختار عملیات تحلیل ابری شما به نیازهای دقیق و روش‌های جمع‌آوری داده شما بستگی دارد، اما اکثر سازمان‌ها از یک فرآیند کلی مشابه استفاده می‌کنند. در اینجا نحوه عملکرد آن آمده است:

1. ورود داده: اولین قدم جمع‌آوری و هدایت داده‌ها از منبع به ابر است که به عنوان ورود داده شناخته می‌شود. این مرحله همه چیز را از اینکه داده‌ها هر چند وقت یک‌بار جمع‌آوری می‌شوند تا فرمت آن هنگام رسیدن به سرور ابری کنترل می‌کند، که همگی به تعیین میزان مفید بودن داده کمک می‌کنند. داشتن منبعی ثابت از داده‌های دقیق در قالبی مرتبط، کیفیت بینشی که می‌تواند ارائه دهد را بهبود می‌بخشد و فرآیند ورود خوب طراحی‌شده را به یک جزء حیاتی تحلیل ابری تبدیل می‌کند.
2. ذخیره‌سازی و پردازش داده: بسته به فرآیند ذخیره‌سازی ابری و زیرساختی که استفاده می‌کنید، ممکن است داده‌های خود را در انواع مختلفی از مخازن ابری ذخیره و پردازش کنید. دریاچه‌های داده، به عنوان مثال، مقادیر زیادی از داده‌های خام و بدون ساختار را ذخیره می‌کنند، در حالی که داده‌های پردازش‌شده و ساختارمند معمولاً در انبارهای داده ذخیره می‌شوند. داده‌ها معمولاً برای موارد استفاده خاص پردازش می‌شوند: برای مثال، فهرستی ساختارمند از کاربرانی که در منطقه خاصی قرار دارند و ممکن است مشمول قوانین ذخیره‌سازی داده منطقه‌ای خاصی باشند. داده‌های پردازش‌شده همچنین برای یادگیری ماشین، آموزش هوش مصنوعی و سایر ابزارهای قدرتمند استفاده می‌شوند.
3. تحلیل داده: به طور کلی، تحلیل شامل استفاده از داده‌های ذخیره‌شده در ابر برای پاسخ به سؤالات خاص است. این پاسخ‌ها می‌توانند برای تولید بینش‌های بلادرنگ استفاده شوند، مانند پرسیدن اینکه چه چیزی باعث افزایش ناگهانی ایمیل‌های هرزنامه شده است. یک پلتفرم تحلیل ابری با عملکرد بالا می‌تواند اطلاعات عملی‌ای برای شناسایی و رفع مشکلاتی مانند این یا کمک در زمینه‌های دیگر مانند توسعه محصول و بازاریابی مشتری ارائه دهد. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند این نوع تحلیل داده را حتی قابل دسترس‌تر کنند، به شما امکان می‌دهند اطلاعات را درخواست کرده و آزمایش‌هایی را با استفاده از پرس‌وجوهای زبان ساده انجام دهید، به عنوان مثال، پرسیدن «چه تعداد کاربر جدید در ۲۴ ساعت گذشته ثبت‌نام کرده‌اند و چه ویژگی‌های جمعیتی مشترکی دارند؟»
4. تجسم و گزارش‌دهی: پلتفرم‌های تحلیل ابری اغلب شامل ابزارهایی برای ارائه داده‌ها به شکلی مفید مانند نمودار یا خلاصه هستند. این ابزارها کاربردهای متعددی دارند، از جمله ایجاد داشبوردهایی برای اندازه‌گیری عملکرد بازاریابی فروش، تولید تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای کمک به تیم شما در گرفتن بهترین تصمیم ممکن، و تجسم جریان داده‌های حساس برای کمک به اطمینان از اینکه سیستم شما با قوانین مربوطه مطابقت دارد.

انواع تحلیل ابری چیست؟

 حجم و تنوع منابع داده می‌توانند طیف گسترده‌ای از کاربردهای ممکن برای داده‌های سازمانی فراهم کنند. می‌توانید این موارد استفاده را به چند دسته تقسیم کنید، بسته به اهداف تحلیلگر یا کاربر. این‌ها شامل موارد زیر هستند:

تحلیل توصیفی

ساده‌ترین نوع تحلیل، شامل داده‌هایی مانند معیارهای عملکرد کمپین و روندهای استفاده از محصول است. تیم بازاریابی شما ممکن است بخواهد گزارشی تولید کند تا تحلیل کند کدام کمپین با گروه خاصی از مشتریان بهترین عملکرد را داشته است، که به آن‌ها امکان می‌دهد کمپین‌های بازاریابی مؤثرتری ایجاد کنند. همچنین می‌توانید از تحلیل توصیفی برای وظایف پیچیده‌تر استفاده کنید، به عنوان مثال، اندازه‌گیری عملکرد فعلی تیم پشتیبانی شما در مقایسه با عملکرد تاریخی و تعیین اینکه چه شکاف‌هایی ممکن است وجود داشته باشد.

تحلیل تشخیصی

تحلیل تشخیصی به شما کمک می‌کند تا کشف کنید چرا چیزی اتفاق افتاده و هرگونه همبستگی را که ممکن است زمینه‌ای فراهم کند، شناسایی کنید. به عنوان مثال، اگر افزایش ناگهانی هرزنامه در پلتفرم پیام‌رسانی شما رخ داده باشد، ممکن است بپرسید آیا این با افزایش ثبت‌نام کاربران جدید یا با راه‌اندازی یک کمپین بازاریابی جدید همبستگی دارد. هدف این تحلیل‌ها کمک به شناسایی روندهایی است که می‌توانید از آن‌ها برای جلوگیری از تکرار مشکل در آینده استفاده کنید. تحلیل‌های تشخیصی معمولاً عملیات تحلیلی پیچیده‌تری هستند که نیاز به آزمایش گسترده برای تعیین اعتبار یک علت فرضی قبل از تلاش برای رفع آن دارند.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده

این رویکرد از یادگیری ماشین پیشرفته، تحلیل آماری و/یا هوش مصنوعی برای کشف الگوها در داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج احتمالی آینده استفاده می‌کند. تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به سازمان شما کمک کند تا منابع را به طور مؤثری تخصیص دهد، به عنوان مثال، استخراج داده‌ها برای روندهای تاریخی در تقاضای محاسباتی تا بتوانید منابع خود را به طور مناسب افزایش یا کاهش دهید. همچنین می‌تواند در مدیریت زنجیره تأمین مفید باشد و به شما کمک کند مدلی بسازید که تأخیرها و کارایی‌های زنجیره تأمین را بر اساس داده‌های آب‌وهوا، قیمت سوخت، ازدحام ترافیک و سایر عوامل پیش‌بینی کند.

تحلیل تجویزی

عملیاتی دیگر که به ابزارهای پیشرفته وابسته است، این نوع تحلیل مسیرهای مختلف اقدام را بر اساس اهداف سازمان شما و نتایج احتمالی آینده ارزیابی و توصیه می‌کند. ممکن است از این ابزارها برای انتخاب بهترین راه برای کاهش ناکارآمدی یا گلوگاه زنجیره تأمین استفاده کنید، که به شما کمک می‌کند استراتژی جایگزینی را شناسایی کنید که به شما امکان می‌دهد این مشکل را بدون از دست دادن مشتریان یا درآمد پشت سر بگذارید.

مزایای استفاده از پلتفرم تحلیل ابری چیست؟

تحقیقات نشان داده‌اند که ۹۶٪ از سازمان‌ها از ابر عمومی استفاده می‌کنند، که نشان‌دهنده فراگیری آن به عنوان ابزاری برای ذخیره‌سازی، امنیت و بینش داده است. در اینجا برخی از مزایایی که این سطح پذیرش تقریباً جهانی را هدایت کرده‌اند، آورده شده است:

مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری

یکی از مزایای اصلی ذخیره‌سازی ابری، توانایی آن برای فراتر رفتن از محدودیت‌های اندازه زیرساخت‌های در محل از طریق مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر است. این موضوع برای تحلیل ابری نیز صدق می‌کند، زیرا پلتفرم تحلیلی که انتخاب می‌کنید باید شامل ابزارهای مدیریت داده، پردازش و تجسم از پیش ساخته‌شده باشد. با افزایش یا کاهش عملیات، این راه‌حل‌ها نیز می‌توانند همین کار را انجام دهند و به شما قدرت محاسباتی و عملکردی که نیاز دارید را به همان اندازه که لازم است، ارائه دهند.

هزینه‌اثربخشی

همان‌طور که ساخت راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری خصوصی در محل هزینه‌بر است، ساخت، به‌روزرسانی و نگهداری یک پلتفرم تحلیل ابری اختصاصی نیز گران است. حتی سازمان‌های بزرگ و دارای منابع فراوان اغلب ترجیح می‌دهند از تحلیل‌های ابری از پیش ساخته‌شده استفاده کنند که به آن‌ها امکان می‌دهد منابع عملیاتی بیشتری را به ساخت و بهبود محصولات و خدمات خود اختصاص دهند.

افزایش دسترسی و همکاری

می‌توانید از پلتفرم‌های تحلیل ابری برای دسترسی‌پذیر کردن داده‌های سازمانی برای هر تیم استفاده کنید، که باعث از بین رفتن سیلوها می‌شود زیرا اعضای غیرفنی تیم قادر به اجرای پرس‌وجوها و تولید گزارش‌ها می‌شوند. همچنین می‌توانید از تحلیل ابری برای پیکربندی دسترسی و حفظ استانداردهای امنیتی استفاده کنید، که به تیم‌های سراسر سازمان امکان می‌دهد از بینش‌های داده‌ای بهره‌مند شوند بدون اینکه داده‌های حساس را در معرض خطر اضافی قرار دهند.

زمان سریع‌تر برای رسیدن به بینش

در گذشته، سازمان‌ها معمولاً به دانشمندان داده و مهندسان اختصاصی وابسته بودند تا عملیات تحلیل پایه و پیشرفته را انجام دهند. این موضوع گلوگاهی ایجاد کرد که کارشناسان داده را مجبور می‌کرد بیشتر روی تحلیل داده‌های حیاتی تمرکز کنند و به قیمت کنار گذاشتن سایر وظایف. پلتفرم‌های تحلیل ابری به همه امکان می‌دهند تا در داده‌های سازمانی کاوش کنند، فرضیه‌های خود را آزمایش کنند و بینش‌هایی را کشف کنند. این نه تنها سرعت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را افزایش می‌دهد، بلکه دانشمندان داده را آزاد می‌کند تا روی پروژه‌های پیچیده‌تر و قوی‌تر کار کنند.

پنج ملاحظه کلیدی برای انتخاب یک راه‌حل تحلیل ابری

بازار ابزارهای تحلیل ابری بزرگ و در حال رشد است، که انتخاب یک راه‌حل را دشوار می‌کند. در اینجا برخی از مهم‌ترین معیارهایی که باید هنگام انتخاب یک پلتفرم تحلیل ابری به آن‌ها توجه کنید، آورده شده است:

1. عملکرد و مقیاس‌پذیری: هنگام بررسی پلتفرم‌های تحلیلی مختلف، سرعت و کارایی آن‌ها را ارزیابی کنید، نه تنها از نظر عملیات‌های تک، بلکه در توانایی آن‌ها برای مدیریت چندین پرس‌وجوی پیچیده و همزمان. همچنین باید توانایی آن‌ها برای مقیاس‌پذیری به بالا و پایین را بررسی کنید، زیرا مقیاس‌پذیری ناکارآمد می‌تواند رشد شما را به شدت محدود کرده و منابع را هدر دهد، در حالی که یک پلتفرم با تأمین خوب می‌تواند با تغییر نیازهای شما سازگار شود.
2. پشتیبانی از داده‌های متنوع: راه‌حل‌های تحلیل ابری با عملکرد بالا قادر به ورود و پردازش مؤثر انواع مختلف داده هستند و به شما امکان می‌دهند داده‌های مرتبط را از هر منبعی و با هر نرخی که برای مفید بودن لازم است جمع‌آوری کنید. این به این معناست که باید پلتفرمی را انتخاب کنید که بتواند جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ و پردازش دسته‌ای را مدیریت کند و دسترسی به داده‌های شما را با حداقل تأخیر فراهم کند.
3. امنیت و حاکمیت: حتی اگر داده‌های حساس یا قابل شناسایی شخصی کمی جمع‌آوری کنید، انتخاب پلتفرمی که بتواند به شما در نظارت و کنترل داده‌های حساس کمک کند، حیاتی است. باید ویژگی‌های امنیتی آن‌ها، از جمله رمزنگاری داده، حذف، ناشناس‌سازی و ابزارهای مدیریت دسترسی را ارزیابی کنید. همچنین باید مشخص کنید که پلتفرم به چه گواهینامه‌های امنیتی نیاز دارد، زیرا استانداردهایی مانند SOC 2 در بسیاری از صنایع و جریان‌های کاری اجباری شده‌اند.
4. سهولت استفاده و یکپارچگی: برای بهره‌برداری واقعی از مزایای تحلیل ابری، باید به دنبال پلتفرم‌هایی باشید که همه افراد در سازمان شما، نه فقط تیم‌های فنی، بتوانند به راحتی آن‌ها را درک کرده و استفاده کنند. یکپارچه‌سازی داده‌های شما در ابر می‌تواند پروژه بزرگی باشد که نیاز به نگهداری مداوم دارد، بنابراین مهم است که پلتفرمی را انتخاب کنید که با نیازها و داده‌های منحصربه‌فرد سازمان شما سازگار باشد.
5. ساختار قیمت‌گذاری و انعطاف‌پذیری: سازمان‌ها گاهی اوقات برای خرید پلتفرمی که نیازهای فوری آن‌ها را برآورده می‌کند عجله می‌کنند اما ساختار قیمت‌گذاری‌ای ارائه نمی‌دهد که در بلندمدت منطقی باشد. برخی ارائه‌دهندگان ممکن است انعطاف‌پذیری شما را محدود کنند، به عنوان مثال، با عدم پشتیبانی از مدل‌های ترکیبی یا چندابری یا دریافت هزینه‌های پشتیبانی غیرپایدار با افزایش استفاده شما. از آنجا که تغییر به پلتفرم دیگر می‌تواند بسیار زمان‌بر و پرهزینه باشد، مهم است که پلتفرمی با مدل قیمت‌گذاری و انعطاف‌پذیری انتخاب کنید که اکنون و در آینده منطقی باشد. صرف‌نظر از راه‌حلی که انتخاب می‌کنید، هنگامی که سازمان شما نیازهای خود را ارزیابی کرده و انتخابی انجام داده است، یک ابزار تحلیل ابری قوی می‌تواند به شما کمک کند تا یک روش تحلیل داده کارآمد و مقیاس‌پذیر ایجاد کنید.