Il cloud computing è la spina dorsale della scienza dei dati

Il cloud computing è la spina dorsale della scienza dei dati

Timestamp: 13 settembre 2023 12:40
Il cloud computing è la spina dorsale della data science PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

I dati sono ovunque e arrivano in grandi quantità. Dare un senso a tutto ciò può portare a scoperte sorprendenti e a decisioni aziendali migliori. Eppure, per fare questo, servono strumenti potenti. È qui che entra in vigore il cloud computing. Ti aiuta a gestire e utilizzare i dati in modo efficace, ma come esattamente? Il cloud computing aiuta con la scienza dei dati in vari modi quando si esamina più in profondità il suo ruolo.

Il ruolo del cloud computing nella scienza dei dati

I data scientist utilizzano il cloud computing per diversi motivi. Innanzitutto, i data scientist utilizzano il cloud computing per l’archiviazione. Questo campo si occupa spesso di set di dati di grandi dimensioni e le piattaforme cloud forniscono spazio di archiviazione scalabile soluzioni. A loro volta, i data scientist possono ospitare i propri dati in remoto invece che su server locali o dischi rigidi.

"Il cloud computing ti consente di diminuire o aumentare le tue risorse senza rivedere l'infrastruttura esistente." 

Gli analisti di dati richiedono anche una notevole potenza di calcolo. Con i servizi cloud ottieni funzionalità di elaborazione su richiesta. Ciò consente ai data scientist di eseguire algoritmi complessi senza possedere macchinari potenti.

Inoltre, molti strumenti di data science e piattaforme software sono ora basati su cloud. Ciò significa che i data scientist possono accedere agli strumenti più recenti senza installare software pesante sui propri dispositivi. Pertanto, dispongono sempre delle risorse più aggiornate con il cloud computing. 

Infine, con la crescita dei progetti di data science, la necessità di risorse varia. È qui che il cloud computing aiuta. Consente di ridimensionare, aumentare o diminuire facilmente le risorse in base alle necessità. Inoltre, puoi farlo senza rivedere l’infrastruttura esistente.

Perché il cloud computing è fondamentale nella scienza dei dati

Le aziende utilizzano il cloud computing nella scienza dei dati per i suoi immensi vantaggi.

"Il cloud computing fornisce soluzioni scalabili per la scienza dei dati." 

Migliora le prestazioni aziendali

L’importanza del cloud computing nella scienza dei dati è simile al modo in cui il mondo utilizza STEAM per l’istruzione. Come i programmi STEAM fondono discipline diverse per istruire gli studenti su questioni del mondo reale, il cloud computing fa lo stesso con la scienza dei dati. Affronta complessi problemi economici e scientifici. 

Lo ha scoperto uno studio dell’Università della Florida I programmi STEAM hanno migliorato l'apprendimento degli studenti e rendimento scolastico. In questo modo, le soluzioni cloud migliorano le prestazioni aziendali attraverso l’efficienza operativa e un rapido processo decisionale. 

Poiché il cloud computing fornisce soluzioni scalabili per la scienza dei dati, le aziende elaborano i set di dati in modo più efficiente e ricavano informazioni più rapidamente. Pertanto, i data scientist possono ottimizzare il loro processo decisionale e migliorare le prestazioni operative. 

Migliora la sicurezza

Un altro motivo per cui il cloud computing è molto importante sono le misure di sicurezza che fornisce. I fornitori di servizi cloud investono molto nella sicurezza informatica, offrendo protezione avanzata contro le violazioni dei dati. Con la quantità di dati che le aziende utilizzano oggi, la sicurezza è un aspetto cruciale quando lo si conserva e lo si maneggia. Pertanto, i dati analizzati in un'azienda sono al sicuro da potenziali minacce con il cloud computing.

Sfortunatamente, la sicurezza interna potrebbe essere costosa o non essere un’opzione per alcuni data scientist. Pertanto, i servizi cloud offrono una soluzione conveniente e accessibile per coloro che necessitano di un modo sicuro per eseguire il backup dei propri dati.

Efficacia dei costi

Le aziende evitano ingenti investimenti iniziali nelle infrastrutture utilizzando i servizi cloud. Possono invece optare per modelli a consumo, che allineano maggiormente i costi all’utilizzo effettivo. 

Inoltre, puoi risparmiare più denaro senza acquistare o mantenere l'attrezzatura. La moderna scienza dei dati richiede molta potenza di elaborazione, quindi puoi tenere più soldi in tasca quando utilizzi i servizi cloud.

“I volumi globali di dati potrebbero superare i 180 zettabyte entro il 2025.” 

Espande la capacità dei dati

Il cloud computing aumenta notevolmente la capacità dei dati. Lo fa archiviando ed elaborando set di dati di grandi dimensioni che vanno oltre ciò che le tradizionali soluzioni locali possono gestire. Sono previsti volumi di dati globali superare i 180 zettabyte by 2025. 

Poiché questa quantità continua ad aumentare, il cloud offre un modo efficiente ed economico per utilizzare e analizzare le informazioni. Il cloud rende possibile questa quantità di archiviazione e analisi laddove sarebbe più ingombrante e costosa con i sistemi interni.

Principali piattaforme cloud per la scienza dei dati

In qualità di scienziato dei dati alla ricerca di un fornitore di servizi cloud, considera le seguenti piattaforme più popolari nel settore.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) è una delle migliori piattaforme nel cloud computing. AWS offre un'ampia suite di strumenti per la scienza dei dati, tra cui Amazon Sagemaker per l'apprendimento automatico, Redshift per il data warehousing ed EMR per l'elaborazione di big data. La sua rete globale di data center garantisce un rapido accesso ai dati e scalabilità. Pertanto, è meglio per te, che tu sia un principiante o un professionista esperto.

Google Cloud Platform

Google Cloud si distingue per le sue capacità di intelligenza artificiale e machine learning. Dispone di strumenti come BigQuery per l'analisi in tempo reale e AutoML per gli utenti senza competenze di deep learning. La sua perfetta integrazione con altri servizi Google, insieme alla sua varietà di strumenti open source, lo rendono eccellente per la collaborazione. Tu e il tuo team di data scientist potete lavorare insieme su progetti, indipendentemente dal luogo.

Microsoft Azure

Azure di Microsoft è una piattaforma eccellente per la sua combinazione di soluzioni realizzate per la scienza dei dati.

"Azure Machine Learning offre un processo semplificato per la creazione, il training e la distribuzione di modelli di machine learning." 

Con Azure Databricks per l'analisi dei Big Data e Data Factory per l'integrazione dei dati, fornisce un ecosistema ben realizzato per iniziative basate sui dati.

Fare passi da gigante nella scienza dei dati con il cloud computing

Il cloud computing è uno strumento eccellente per gestire grandi volumi di dati. Ti aiuta a memorizzarlo, gestirlo e comprenderlo in modo semplice ed efficace. Con le varie piattaforme disponibili è possibile utilizzarlo in modo più efficiente e produttivo. Man mano che continui a produrre e utilizzare sempre più dati ogni giorno, il lavoro di squadra tra scienza dei dati e cloud computing svolgerà un ruolo importante in futuro. Usarlo per comprendere i dati ti aiuterà a fare scelte più intelligenti in futuro.

Leggi anche Suggerimenti per scegliere gli esempi giusti di machine learning

Timestamp:

Di più da Tecnologia AIOT