Come il Cloud Computing migliora i flussi di lavoro della Data Science

Il Cloud Computing migliora i flussi di lavoro della Data Science

 

Se i dati sono la risorsa più preziosa del mondo, allora la scienza dei dati è il suo processo più impattante. Man mano che sempre più organizzazioni si rendono conto di aver bisogno della scienza dei dati per mantenere un vantaggio competitivo, questa pratica diventa sempre più cruciale in tutti i settori. Questa rapida crescita è in gran parte vantaggiosa, ma può comportare alcune sfide.

I volumi di dati e le richieste di elaborazione stanno crescendo più velocemente di quanto i flussi di lavoro convenzionali possano gestire. Le squadre di scienziati dei dati hanno bisogno di modi migliori per gestire queste crescenti esigenze e il cloud computing offre una soluzione ideale. Ecco cinque motivi per cui.

 

1. Riduzione dei costi

 

L’efficienza dei costi del cloud computing è uno dei suoi punti di forza più grandi. Implementare e mantenere server in loco può essere molto costoso inizialmente e richiede significativi costi continuativi di manutenzione e IT. Archiviare ed elaborare i dati nel cloud elimina molte di queste spese.

Nel modello di cloud, non è necessario acquistare o mantenere la propria attrezzatura. Considerando quanto potere di elaborazione possa richiedere la moderna scienza dei dati, ciò può rappresentare un risparmio enorme. Inoltre, si paga solo per le risorse utilizzate, quindi eventuali costi crescenti che si acquisiscono durante la crescita riflettono effettivamente la crescita del volume di dati senza eccedenze.

 

2. Ottimizzazione dei flussi di lavoro

 

Il cloud può anche ottimizzare i flussi di lavoro della scienza dei dati. Le soluzioni software come servizio (SaaS) offrono accesso a velocità di calcolo e capacità alle quali potresti non essere in grado di accedere altrimenti. Di conseguenza, puoi eseguire calcoli più complessi con meno ritardi di elaborazione.

I sistemi cloud consolidano anche database e carichi di lavoro precedentemente separati. Questa consolidazione elimina il tempo sprecato nel passaggio da un’app all’altra e riduce il rischio di errori di inserimento e trasferimento dei dati. I dati errati possono ostacolare significativamente l’efficienza operativa, quindi questa affidabilità migliora ulteriormente la produttività.

 

3. Incremento della sicurezza

 

Nonostante le comuni preoccupazioni sulla sicurezza informatica del cloud, il cloud computing ha diversi vantaggi in termini di sicurezza. La stragrande maggioranza delle violazioni cloud deriva da errori umani, non da carenze tecniche nel cloud stesso. Tuttavia, il modello SaaS può rendere l’alta sicurezza più accessibile.

I fornitori di cloud spesso offrono funzionalità avanzate di sicurezza che gli scienziati dei dati potrebbero non essere in grado di permettersi o implementare in azienda. Ciò potrebbe includere il monitoraggio autonomo, la conformità automatizzata e ampi backup criptati. La segmentazione delle reti è anche più facile nel cloud, rendendo architetture di sicurezza come zero-trust e simili più accessibili.

 

4. Espansione della capacità di dati

 

L’utilizzo del cloud consente anche di archiviare ed elaborare più dati di quanto si possa fare con una soluzione in loco. Le applicazioni della scienza dei dati sono spesso più efficaci quando si dispone di più informazioni, ma la gestione di grandi volumi di dati sui sistemi in loco può diventare rapidamente costosa e inefficiente.

I volumi globali dei dati sono destinati a superare i 180 zettabyte entro il 2025. Ciò può rendere la scienza dei dati più affidabile che mai, ma solo se si dispone della capacità di archiviazione e di elaborazione necessaria per supportarla. Il cloud rende possibile quel livello di archiviazione e analisi quando sarebbe proibitivamente costoso farlo in azienda.

 

5. Miglioramento della scalabilità

 

Allo stesso modo, il cloud è molto più scalabile rispetto ai flussi di lavoro convenzionali della scienza dei dati. Espandere la capacità in modo tradizionale significa acquistare e configurare server aggiuntivi, il che è costoso e può interrompere i flussi di lavoro correnti. Con il cloud, tutto ciò che devi fare è pagare una tariffa più alta per ottenere più capacità e la otterrai immediatamente.

Questa scalabilità rapida è fondamentale dato il tasso di crescita attuale dei dati digitali. Tuttavia, se è necessario ridimensionare le operazioni, la riduzione delle dimensioni nel cloud è ancora più conveniente rispetto ai metodi convenzionali. Man mano che la capacità diminuisce, diminuiranno anche le tariffe, garantendo che la riduzione delle dimensioni non lasci hardware inutilizzato.

 

La moderna scienza dei dati ha bisogno del cloud computing

 

I flussi di lavoro della scienza dei dati di oggi devono essere veloci, affidabili, sicuri e in grado di gestire notevoli carichi di lavoro. Man mano che queste richieste aumentano, le configurazioni convenzionali in loco diventano rapidamente insufficienti.

Il cloud computing offre l’affidabilità, l’efficienza, la sicurezza, la capacità e la scalabilità di cui le squadre di scienziati dei dati hanno bisogno. Sfruttare questa opportunità ti aiuterà a massimizzare i rendimenti delle tue applicazioni di scienza dei dati.

    April Miller è la responsabile editoriale della tecnologia per consumatori presso ReHack Magazine. Ha una comprovata esperienza nella creazione di contenuti di qualità che generano traffico per le pubblicazioni con cui collaboro.