IBM如何领导在云中构建大数据分析
大数据分析和云是大部分 CIO 最优先考虑的事项。利用数据和云的价值及强大功能，为您的公司提供竞争优势，激励创新和提高收入。下面是小编收集的关于IBM如何领导在云中构建大数据分析，希望大家认真阅读!
简介
随着云计算和大数据技术的融合，它们为基于云的分析提供了一种富有成本效益的交付模型。
作为一种交付模型，云计算可能会让您的业务变得更加敏捷、更富有成效，实现更高的效率并减少成本。许多公司正在实验和迭代不同的云配置，以此作为了解和细化大数据分析解决方案的需求而不需要前期资本的一种途径。
两种技术都在不断演变。组织知道如何存储大数据，他们现在需要知道如何从数据中获取有意义的分析来响应真实业务需求。随着云计算发展逐渐成熟，大部分企业都在构建高效的、敏捷的云环境，云提供商也在不断扩展服务产品。
云标准客户委员会的针对大数据和分析的客户云架构 描述了一种针对传统分析生产环境的、经过严格测试的`、流行的参考架构。在本文中，将了解 IBM 如何在专用和内部部署的公共云、混合云和私有云环境中，以一种安全的、可扩展的和灵活的方式支持针对大数据和分析的 CSCC 客户云架构。
此外，本文还将：
发现组织采用云满足其分析需求的业务原因。
查看云环境中的某个分析解决方案的架构概述，以及云提供商提供的功能的描述。
了解此解决方案的架构组件。
了解如何使用 IBM 产品来实现这些架构组件。
了解可能与您的操作环境类似的示例架构场景。
业务驱动因素
出于许多原因，业务人员应在其组织中采用大数据和分析功能，并使用云来支持这些功能。具体的业务驱动因素包括：
较低的前期成本：云计算交付模型可帮助您快速设置新分析基础架构和测试新场景，而不会导致大量的前期开支。如果这些探索和分析没有提供预期的业务价值，您可以快速解散分析环境。
速度和敏捷性：云交付模型使客户能够快速建立分析基础架构，无需提供通常所需的前期基础架构订购、置备等时间。云提供的敏捷性可以帮助您随着数据量变化而快速扩展和精减分析基础架构。
跟上不断变化的分析功能的能力：数据平台和分析功能在快速变化，这导致几乎总是需要新的技术来跟上最新的进展。云提供商通常会在新技术演变时更新他们的服务目录，提供最佳的模型来使用不断演变的分析功能。类似地，随着数据量增长，会不断出现新技术来执行大规模数据传输，实现获取、共享、协作和交换大数据的高效、大规模的工作流。云交付模型会保持较低的变更成本，尤其在您采用和弃用新技术时。
云安全性增强：云环境中的安全性始终是首要的关注点，尤其对于受严格监管的行业中的组织。云提供商现在提供了许多方法在多个层面上(比如数据、网络、身份验证和授权、特权用户监视)实施安全保护，还提供了流程来证明对一些行业标准(比如 PCI、HIPAA 等)的合规性。
更低的入门障碍和新业务模型：随着云的出现，创业公司和小型企业现在拥有进入以前需要大量前期投资才能进入的行业的途径。
创新：分析和云的融合正推动着创新。借助云所提供的低成本、速度、敏捷性和安全性，公司有更多的时间和资金来实验和应用最新的创新性技术。