企业部署基于云的数据分析工具，可获得可扩展性、效率和安全性，同时减少运营开销和数据孤岛的风险。

几乎所有的数据分析平台现在都在云基础设施上运行，但并非所有基于云的数据分析平台都是完全集成。完全集成的云平台提供特定功能，并确保在单个系统中无缝的数据收集、转换、分析、存储、可视化和协作，这可消除整合多个工具的复杂性。

什么是完全集成的基于云的数据分析平台？

通过统一的云托管系统，完全集成的基于云的数据分析平台管理分析过程的各个方面，包括数据收集、转换、分析、存储、可视化和协作。

与仅涵盖数据分析某些部分的工具不同，完全集成的平台提供全面的一体化流程。

例如，基于云的数据仓库存储数据，但缺乏内置的数据收集、分析、报告或可视化功能。同样，识别趋势或见解的软件不是完整的数据分析平台，因为它只处理分析步骤，而不处理分析过程，这些过程可能需要在分析前进行，或者在分析后进行，用于解释分析结果的流程。

完全集成的基于云的数据分析平台也与本地端到端分析系统不同。尽管本地平台可能解决数据分析流程的各个方面，但它们通常比基于云的替代方案更难扩展。其处理能力受到本地基础设施的限制。与在云环境中配置额外的基础设施相比，扩展基础设施是更复杂、更耗时的过程。

完全集成的基于云的数据分析的关键功能

完全集成的基于云的数据分析平台应该提供以下功能：

数据收集

该平台必须能够从多个来源收集或摄取数据，并将其移动到集中位置。这一点至关重要，因为企业经常需要分析来自不同系统的数据。分析平台必须能够从这些来源中提取数据，以确保其可用于分析过程的其余部分。

数据转换

在收集数据后，分析平台通常需要对数据进行转换，以便为分析做好准备。转换可能涉及删除冗余条目、转换数据格式或标准化数据结构。

转换过程也很重要，因为将原始、未经处理的数据输入分析引擎会导致结果不准确或不完整。系统无法可靠地分析所有原始数据。此外，未转换的数据可能需要更长的时间或需要更多的计算资源来分析，从而导致效率低下。

数据存储

有些分析工作流程在转换后立即处理数据，特别是在实时流媒体场景中。但很多数据分析用例需要临时或长期存储。例如，在数据分析的批量处理方法中（这意味着你批量运行分析操作，而不是连续执行它们），传入的数据被存储，直到你获得足够的数据来分析下一个批次。

出于合规目的，企业可能还需要在分析后保留数据；法规通常要求在固定时间内保留某些类型的信息。

为了支持这些需求，完全集成的基于云的数据分析平台提供可扩展的存储资源。

数据分析

数据分析是检查数据以得出相关见解的过程。团队事先定义他们想要回答的问题，然后部署自动化数据分析工具，这些工具可以解析数据集来回答这些问题。

如果企业想要预测特定产品的下一季度销售额，它可以将历史销售数据输入预测数据分析引擎，该引擎是其基于云的分析平台的一部分。通过识别历史数据中的模式，并将其推断到未来，分析引擎可生成预测。

数据可视化

为了解释分析结果，可视化工具生成图形和图表，突出显示关键趋势或外卖。完全集成的基于云的分析平台通过内置的可视化工具来满足这些需求，允许用户对数据进行可视化解释。

协作

协作是与其他利益相关者共享数据的过程。负责运行分析的个人或团队并不是唯一从这些见解中受益的一方。例如，销售预测可能对销售和营销很有用，因为这些信息可以帮助塑造即将到来的活动。

为了促进协作，完全集成的基于云的分析平台提供数据报告工具，可总结关键要点，并可能提供内置的通信功能，允许团队在数据平台内共享和讨论报告。

基于云的数据分析的优势

与传统的本地系统相比，基于云的数据分析具有明显的优势，它使数据处理更加高效且适应性强。可扩展的基础设施支持不断增长的工作负载，而内置工具则可简化管理和安全性。

• 可扩展性。云平台提供几乎无限的计算、内存和存储资源，使其很容易快速扩展或缩减分析操作。相比之下，本地基础设施需要即时添加或删除服务器或磁盘阵列，以应对基础设施要求的变化。
• 实时数据处理和分析。通过确保计算、内存和存储资源始终可用，云的巨大可扩展性可帮助实现实时数据处理和分析。在需求高峰期，本地环境可能会出现资源短缺，导致数据处理延迟。
• 成本效益。完全集成的基于云的分析可以提供更高的投资回报率，这里主要有两个原因。首先，购买一体化分析平台通常比购买和集成单个工具更具成本效益。其次，云基础设施可动态扩展，允许企业在必要时缩减基础设施，以避免为未使用的容量付费。
• 提高数据安全性。虽然本地分析可确保敏感数据保留在企业的基础设施中，但现代基于云的分析平台通常包含比本地部署更严格的安全控制。此外，完全集成的分析平台可消除在不同工具之间移动数据或单独保护每个工具的需要，这可能会增加导致敏感信息泄露的疏忽风险。
• 易于使用。完全集成的基于云的数据分析系统简可化部署、管理和维护。企业无需获取和配置基础设施、安装数据管理软件或集成软件，只需创建一个帐户，将平台连接到数据源，根据你的业务需求和优先级进行配置，然后以最少的设置开始分析流程。

也就是说，如果你只是想分析数据，则不需要完全集成的基于云的数据分析平台。同时，当企业拥有内部专业人才，他们可能更喜欢使用单个工具部署自定义数据分析管道，例如用于数据采集的数据收集器、用于转换的数据处理工具和用于存储的数据仓库，并将其集成到全面的系统中。另一种选择是在本地而不是在云端部署集成的一体化数据分析平台。尽管如此，这些方法可能缺乏完全集成的基于云的数据分析的关键优势。