Definition von Cloud-basierte Analysetechnologie

Was bedeutet es und wie wird es verwendet?

Mit Cloud Analytics können Datenanalysen in öffentlichen oder privaten Clouds vorgenommen werden, typischerweise mittels eines Software-as-a-Service (SaaS)-Produkts oder alternativ durch Hosten eines Data Warehouses (Plattform-as-a-Service – PaaS) in der Cloud, auf der Ihre BI-, die analytische und Reporting-Software laufen kann.

Wozu ist das gut?

Die Cloud erscheint einigen Unternehmen als schneller und kosteneffizienter Weg, um Analysen durchzuführen, ohne die bestehende Infrastruktur ändern zu müssen. Das bedeutet, Sie können Analysen nach einem nutzungsbezogenen Verfahren auf dem Computer eines anderen vornehmen und Sie bezahlen nur das, was sie wirklich tun.

Wir verschaffen Ihnen absolute Freiheit mit einer Hybrid Cloud Strategie, bei der Sie ihre Daten zwischen verschiedenen Clouds (inklusive Google Cloud, AWS und Microsoft Azure) und Ihrer betrieblichen Infrastruktur hin und her schieben können ohne ihr bestehendes altes System zu ersetzen. So bekommen Sie das Beste aus beiden Welten.

Wozu wird Cloud Analytics genutzt?

Sie analysieren hierbei Ihre Daten auf dem Computer eines anderen nach dem Motto „pay-as-you-go“. D.h. Sie zahlen nur für die Analysen, die Sie tatsächlich durchführen. Sie leihen sich quasi die Rechenleistung und die Lizenzen und müssen sie nicht selbst erwerben.

Wussten Sie schon?

Die erste öffentliche Cloud wie wir sie heute kennen, wurde 2006 von Amazon auf den Markt gebracht. Die “Elastic Compute Cloud” ermöglichte Unternehmen und Privatpersonen, die Kapazität je nach ihren Erfordernissen zu nutzen. Heute kann die Cloud-basierte Analysetechnologie auch auf anderen Cloud-Infrastrukturen laufen, beispielsweise Amazon Web Service, Microsoft Azure oder der Google Cloud.

Wollen Sie mehr erfahren?

Egal, ob Sie weitere Informationen über unsere schnelle In-Memory-Datenbank suchen, oder unsere neuesten Erkenntnisse, Fallstudien, Videoinhalte und Blogs entdecken möchten, um Sie in die Zukunft der Daten zu führen.