Data Analytics Services in Data Lake for Predictive Analytics

Analisi dei dati e produzione di informazioni dettagliate per il processo decisionale

Servizi di analisi dei dati

L'analisi dei dati si riferisce al processo di analisi dei dati e di produzione di informazioni dettagliate per il processo decisionale.

È diventato vitale per le aziende moderne a causa della grande quantità di dati di utenti e transazioni che incontrano su base giornaliera. L’archiviazione e l’elaborazione di questi dati diventa impossibile senza gli strumenti giusti.

È qui che l’analisi dei Big Data diventa importante. Cloud Computing Technologies (CCT) ha permesso a molti dei suoi clienti di adottare i servizi di analisi dei dati nel recente passato, e i risultati sono stati eccezionali.

CCT collabora con molti
data analytics Services
per fornire le migliori soluzioni ai clienti. Tuttavia, AWS è il fornitore leader di servizi cloud e servizi di analisi dei dati. In qualità di Partner di consulenza Standard, CCT consiglia vivamente AWS Data Lakes. I servizi di analisi dei dati, come TensorFlow, dipendono da AWS per l’85% dei loro progetti di Big Data.

È importante considerare molti aspetti diversi di AWS Data Analytics Services, ad esempio analisi, spostamento dei dati, data lake e analisi predittiva.

Vantaggi dei servizi di analisi dei dati AWS

Ecco i vantaggi più significativi offerti ai clienti AWS:

Facilità di creazione dei data lake AWS


Lago dati AWS
La formazione automatizza il processo di creazione di un data lake. Le attività che richiedono molto tempo come il caricamento, la trasformazione e la protezione dei dati e il controllo di chi ha accesso sono notevolmente semplificate.

Amazon Redshift sostituisce molti altri strumenti che forniscono la possibilità di eseguire query su tutti i tipi di dati. Inoltre, strumenti come AWS SageMaker consentono ai clienti di configurare facilmente piattaforme di analisi predittiva.

Portafoglio completo di servizi di analisi dei dati

AWS fornisce il portafoglio di prodotti più completo per tutti gli aspetti della data science come l’analisi, il movimento dei dati, i data lake e l’analisi predittiva. Esistono molte opzioni per ogni processo, consentendo ai clienti di scegliere quello più adatto alle loro esigenze.

I formati di file aperti come Apache Parquet consentono di archiviare i dati centralmente ma di essere utilizzati da tutti i servizi AWS.

Scalabilità ed efficienza dei costi

AWS offre risorse di elaborazione e storage praticamente illimitate, consentendo una comoda scalabilità del data warehouse. Una volta che una piattaforma di analisi dei dati è stata configurata con grandi quantità di dati, non è possibile eseguirne la migrazione senza interrompere l’azienda e incorrere in costi considerevoli. Di conseguenza, è fondamentale selezionare un provider di servizi come AWS.

Con le aziende che vedono una crescita esponenziale dei carichi di dati che accumulano, è essenziale acquisire servizi con prezzi convenienti. AWS offre prezzi variabili e opzioni con pagamento in base al consumo che garantiscono di pagare solo per la quantità di risorse utilizzate.

Archiviazione ed elaborazione sicuri per i Big Data

AWS è uno dei provider cloud più sicuri e offre numerosi vantaggi in termini di sicurezza e certificazioni di conformità ai clienti. I dati vengono memorizzati e trasmessi in forma crittografata per garantire la sicurezza dei dati.

Inoltre, AWS offre molti altri strumenti come Amazon Macie che identifica tutti i dati sensibili archiviati con noncuranza e Amazon Inspector che identifica gli errori di configurazione che possono causare violazioni dei dati.

Analisi AWS

AWS è costituito da molti servizi importanti per diversi aspetti dell’analisi dei dati, ad esempio Elaborazione di Big Data, Data warehousing, analisi in tempo reale, analisi interattiva, analisi operativa e dashboard e visualizzazioni.

Amazon Redshift è uno degli strumenti più consigliati per l’esecuzione di query su un data warehouse, ovvero una raccolta centralizzata di dati da molte aree di un’azienda. Le query SQL complesse vengono utilizzate per recuperare dati strutturati e semistrutturati da petabyte di dati in un data warehouse per facilitare il processo decisionale. È quindi possibile salvare questi risultati nel Data Lake AWS tramite Amazon Redshift per utilizzarli in altri strumenti di analisi dei Big Data come Amazon EMR e Amazon Athena.

AWS Redshift potenzia gli sforzi di analisi dei dati delle organizzazioni che vanno dalle startup alle aziende Fortune 500. Yelp, McDonald’s, Fox Networks e Lyft sono solo alcuni dei suoi più grandi clienti.

Amazon EMR e Kinesis sono alcuni degli altri strumenti offerti in questa categoria rispettivamente per l’elaborazione dei dati e l’analisi.

Spostamento dei dati

L’importazione di dati in grandi capacità è uno degli aspetti più impegnativi di un data lake. AWS offre molti servizi per facilitare l’acquisizione, la trasformazione e il caricamento dei dati in streaming in prodotti come Amazon S3 e Amazon Redshift.

Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Analytics sono alcune delle principali opzioni per lo streaming di dati da varie fonti esterne. Amazon Kinesis Video Streams è uno strumento specializzato per l’importazione di contenuti video, che diventa utile per molti settori come l’assistenza sanitaria, il reclutamento e la vendita al dettaglio.

Lago dati AWS

AWS offre tre categorie principali di strumenti per i data lake. La prima è la catalogazione dei dati, in cui AWS Lake Formation svolge un ruolo significativo nell’automazione del processo di creazione di un data lake.

L’object storage è un’altra categoria fondamentale, dati i set di dati di dimensioni inimmaginabili associati all’analisi dei Big Data. Amazon S3 è l’opzione di archiviazione leader per AWS Data Lakes.

Infine, ma non meno importante, strumenti di backup e archiviazione dei dati come Amazon S3 Glacier e AWS Backup si occupano della protezione dei dati in caso di emergenza e altri disastri.

Analisi predittiva

L’aspettativa principale da un Data Warehouse è quella di essere in grado di fornire informazioni che faciliteranno il processo decisionale. L’analisi predittiva costituisce una parte importante di questo. Amazon SageMaker è uno strumento robusto e completo per la creazione e la formazione di modelli di Machine Learning per l’analisi predittiva.

Qualsiasi sistema di Deep Learning inizia con il training degli algoritmi di Deep Learning per elaborare un set di dati di test con etichetta. Ground Truth di SageMaker offre tutti gli strumenti necessari per creare e gestire set di dati di training completi.

Amazon SageMaker Autopilot è un’altra parte utile della piattaforma e aiuta i clienti nell’automazione della maggior parte delle attività di routine implicate nel processo di formazione degli algoritmi di Machine Learning. SageMaker Studio è l’ambiente di sviluppo integrato (IDE) ufficiale per la piattaforma AWS Deep Learning.

Inoltre, altri strumenti come SageMaker Notebooks per gestire istanze di computer elastici, Marketplace, Augmented AI e Debugger forniscono ulteriori funzionalità per facilitare il processo di configurazione di un AWS Data Lake.

Contatta Cloud Computing Technologies oggi stesso per una prova e una proposta senza impegno! Siamo specializzati nella creazione e ottimizzazione di DATA Lake AWS e di molte altre piattaforme di analisi dei Big Data.

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Servizi di analisi dei dati

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Che cos'è l'analisi dei dati?

L’analisi dei dati si riferisce a un set completo di tecniche e metodi che esaminano i set di dati per trarre conclusioni da enormi quantità di set di dati. In questo modo, si accettano dati non elaborati e modelli di visualizzazione per mostrare informazioni dettagliate aziendali importanti.

I dati sono stati limitati prima del XXI secolo. All’epoca, le attività manuali venivano usate per estrarre informazioni dettagliate dalle informazioni di un cliente. Tuttavia, quando il mondo si è trasferito su Internet, l’archiviazione globale dei dati ha subito una crescita esplosiva. Questo ha portato le aziende a fare affidamento sui servizi di analisi dei dati. Hanno combinato l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico, le statistiche, gli algoritmi e l’automazione per creare sistemi specializzati per la visualizzazione delle metriche aziendali chiave su dashboard di facile utilizzo.

Ad esempio, i produttori registrano runtime, tempi di inattività e coda di lavoro per più computer ed eseguono analisi per regolare i carichi di lavoro. Ciò garantisce che le macchine siano ottimizzate e funzionino strettamente fino alla capacità di picco.

Le aziende basate sui dati hanno 23 volte più probabilità di avere successo nell’acquisizione dei clienti.

Vantaggi dei servizi di analisi dei dati

Anticipare le esigenze dei clienti

I clienti moderni si aspettano che le aziende li capiscano. L’analisi dei dati ti aiuta a capire di cosa hanno bisogno i tuoi clienti. Usano le informazioni appena generate per ottimizzare l’esperienza utente e promuovere relazioni durature.

Consegna di prodotti pertinenti

Un’analisi efficace dei dati garantisce che l’organizzazione possa rimanere competitiva man mano che emergono nuove tecnologie e la domanda del settore fluttua. È un’ottima opportunità per creare prodotti e servizi su misura. Analytics esamina i fattori, come la posizione del cliente in tempo reale, l’età, il reddito, per offrire una personalizzazione di alta qualità. Il reparto marketing può basarsi su queste informazioni dettagliate e visualizzare annunci personalizzati.

Mitigare rischi e frodi

L’analisi della sicurezza e delle frodi può proteggere le risorse finanziarie, fisiche e intellettuali da un uso improprio da parte di minacce esterne ed interne. Potenti funzionalità di analisi dei dati migliorano la sicurezza dell’organizzazione e aumentano la prevenzione delle frodi. La rendicontazione trasparente e la gestione dei dati producono processi di gestione dei rischi di frode migliorati. Ad esempio, gli istituti finanziari possono cercare modelli insoliti per salvare i loro clienti dal furto di identità.

Prendi decisioni migliori

Questo è il più grande vantaggio dell’analisi dei dati. Consente alla suite c di prendere decisioni rapide e tempestive. Di conseguenza, l’intera organizzazione trarrà vantaggio dalle informazioni dettagliate basate sui dati.

Il 90% dei professionisti aziendali ritiene che l’analisi dei dati svolma un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale della propria azienda.

Pianificare un appuntamento

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Scegli la data e l’ora dell’appuntamento per non avere alcun obbligo di consulenza cloud e iniziare il tuo viaggio in AWS.

L'approccio alle tecnologie del cloud computing

Il cloud computing ha preso d’assalto il mondo. Molte organizzazioni che pensavano di poter creare le proprie applicazioni con il loro know-how e gli strumenti hanno ora iniziato a realizzare i vantaggi del Cloud Computing. Questa realizzazione ha portato a un forte aumento nell’adozione di tecnologie cloud.

In Cloud Computing Technologies, siamo orgogliosi di guidare i nostri clienti attraverso la loro migrazione cloud. Offriamo servizi cloud sicuri, scalabili e completamente on-demand attraverso i nostri partner cloud di livello enterprise come Amazon AWS.

Se vuoi saperne di più su tutte le nostre offerte di servizi innovativi, o se vuoi semplicemente discutere le tue esigenze con qualcuno in modo un po’ più dettagliato, non ritardare: contatta Cloud Computing Technologies oggi stesso

In che modo i servizi di analisi dei dati di CCT possono aggiungere valore aziendale alla tua organizzazione?

Uno dei motivi principali per cui le organizzazioni esitano a utilizzare i servizi di analisi dei dati è che lo trovano troppo ‘complesso’ rispetto allo sviluppo softwaretradizionale . L’analisi dei dati è davvero complessa, ma aggiunge un enorme valore aziendale alle operazioni. Ecco una breve panoramica di come utilizziamo un’ampia gamma di metodi di analisi.

Aggregazione dei dati

Prima che i dati vengano analizzati, li raccogliamo, li centraliamo ed eseguiamo operazioni di pulizia dei dati per evitare la duplicazione. In questo modo, rimuoviamo i dati incompleti e inutili dal tuo set di dati, spianando la strada a informazioni dettagliate avanzate. Aggregiamo i dati da:

  • Record transazionali – Set di dati di grandi dimensioni forniti da un’organizzazione o da un fornitore di terze parti autorizzato. A seconda del settore, può includere record di spedizione, record di vendite e record bancari.
  • Dati volontari – Dati condivisi direttamente dall’utente finale

Data Mining

Progettiamo ed eseguiamo strumenti di analisi, forniti da AWS e Microsoft, in base all’infrastruttura IT e alle esigenze aziendali dell’organizzazione. L’obiettivo è individuare tendenze e modelli precedentemente nascosti o trascurati. I nostri esperti sviluppano modelli da una grande quantità di dati. Utilizzano tecniche statistiche per mostrare un quadro chiaro dell’organizzazione. Ecco cosa comporta il data mining.

  • Classificazione – Disporre e raggruppare i dati noti per creare segmenti di clienti in base a vari attributi.
  • Clustering – Se non si dispone dei fattori necessari per la classificazione dei dati, viene impiegata la regressione per identificare i modelli.
  • Regressione – Prevedere valori numerici continui attraverso modelli cronologici. Ad esempio, se lavori come broker immobiliare, possiamo utilizzare i dati degli ultimi dieci anni per prevedere se i prezzi saliranno o diminuiranno.

Previsione

Analizziamo il comportamento dai dati cronologici per creare una previsione di eventi futuri. Questa previsione visualizza i dati relativi a una stagione o un periodo specifico. Ad esempio, è possibile osservare:

  • Picchi nella ricerca online di un prodotto o servizio specifico.
  • Aumento delle vendite al dettaglio per merce vacanza.

Visualizzazione dei dati

Presentiamo grafica altamente interattiva attingendo informazioni aziendali dai dati alla visualizzazione:

  • Uscita di modellazione
  • Previsioni statistiche
  • Analisi esplorativa dei dati

VANTAGGI DEL CLOUD PER LA TUA ORGANIZZAZIONE

I vantaggi del cloud computing sono numerosi e significativi. In primo luogo, il cloud computing consente all’organizzazione di configurare rapidamente una piattaforma di server e applicazioni per l’ufficio virtuale senza dipendenze hardware e software. Inoltre, con una piattaforma centralizzata di server e applicazioni basata su cloud, gli utenti di lavoro da casa (WFH) possono accedere in modo sicuro alle risorse IT aziendali da qualsiasi luogo e qualsiasi fuso orario.

In genere, le organizzazioni segnalano riduzioni significative dei costi nell’hardware, nelle licenze e nella manutenzione dopo il passaggio al cloud. Ciò è dovuto all’uso più efficiente dei sistemi, in quanto un modello di determinazione dei prezzi basato sul consumo è più appetibile ai budget IT vincolati. Piuttosto che gestire enormi esborsi di capitale IT imprevisti, la spesa cloud è più facile da prevedere e misurare gli esborsi ai reparti.

Il cloud computing può facilmente soddisfare le esigenze di capacità di aumento in quanto può aumentare e ridurre le prestazioni per soddisfare i requisiti operativi in base alle esigenze. I tuoi dati e sistemi sono protetti con una piattaforma cloud che è già conforme alle normative di sicurezza, quindi la capacità di continuità aziendale è già stata affrontata.

Collabora su una scala più elevata attraverso più vie di comunicazione all’interno del cloud. Con desktop cloud virtuali, accesso sicuro ai file, e-mail o applicazioni basate su cloud, la tua capacità di collaborare è notevolmente migliorata.

In CCT è consigliabile che tutte le organizzazioni perforano tutte le dipendenze e limitino i fattori dell’IT legacy passando a soluzioni cloud agili, tolleranti agli errori e strategiche che forniamo.

Cosa dicono i clienti di Cloud Computing Technologies

5/5

"CCT ha soddisfatto le nostre esigenze di ripetibilità, controllo delle versioni e coerenza con le configurazioni della nostra piattaforma AWS".

Mrs Johnson
La signora Johnson
5/5

"Attraverso una rapida crescita e un'innovazione sfortunata, il team di CCT ha scalato le nostre capacità di piattaforma cloud".

Mr Edwards Testimonial
Mr. Edwards
5/5

"La fornitura di servizi digitali globali è stata realizzata con il supporto dell'esperienza e dell'approccio di CCT."

Mr Nowlan
Mr. Nowlan
5/5

"Con lo sviluppo di microservizi CCT, siamo più agili nella risposta del pubblico a soddisfare le richieste con un'eccellente efficienza."

Federal Agency
Proprietario di piccole imprese
5/5

"CCT ha davvero semplificato la nostra innovazione e la distribuzione di software con AWS e Kubernetes."

Mr Sorenson
Mr. Sorenson
5/5

"I nostri profitti sono aumentati 4 volte dopo la trasformazione digitale guidata da Cloud Computing Technologies."

Small Business Owner
Agenzia federale

Esperienza e competenza Agile

ci si può fidare

20
Anni di attività
180 +
Contratti aggiudicati

Domande frequenti

Un microservizio è la suddivisione dei componenti dell’applicazione tradizionalmente strettamente accoppiati in piccoli servizi specializzati che comunicano tramite interfacce API HTTPS REST e HTTPS.

Poiché i microservizi sono servizi specializzati di piccole dimensioni, possono essere riorganizzati in modo rapido ed efficiente per supportare le funzionalità future sconosciute al momento attuale.

I microservizi sono indipendenti e modulari, il che consente una notevole flessibilità nei modelli di comunicazione e spesso impedisce errori a catena.

DevOps è la combinazione di sviluppo e operazioni in un’unica funzione dello sviluppo software e della gestione dell’infrastruttura. La priorità principale di DevOps è la riduzione degli ostacoli alla velocità di consegna.

DevSecOps consente a tutti gli utenti del processo di sviluppo di utilizzare un set di strumenti incentrato sulla sicurezza per affrontare le decisioni tempestive in materia di sicurezza alla velocità e alla scala di ogni fase di sviluppo. La priorità principale di DevSecOps è la riduzione dei rischi tramite la responsabilità e la governance della sicurezza DevOps.

L’automazione della sicurezza in DevSecOps aumenta la velocità delle versioni del codice riducendo al contempo il rischio utilizzando SAST (Static Application Security Testing), DAST (Dynamic Application Security Testing) e controllo delle dipendenze del codice.

L’elevato valore aziendale è realizzato dalla risposta rapida ed efficiente alle opportunità e alle sfide del mercato, all’ottimizzazione per l’innovazione e alla riduzione del debito tecnico, il che porta a un vantaggio competitivo superiore.

CCT è lieta di discutere le vostre esigenze e presentare una proposta per la vostra revisione e considerazione. Chiamaci oggi stesso al numero 1-800-804-9726 x105.

Tipi di servizi di analisi dei dati di CCT

Analisi descrittiva

Il 90% delle aziende si affida ad analisi descrittive. Risponde alle ragioni del successo e del fallimento dell’organizzazione in passato.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva prevede la probabilità di un risultato futuro attraverso algoritmi di apprendimento automatico e tecniche statistiche. Gli algoritmi prendono i dati e usano le migliori ipotesi possibili per inserire i dati mancanti. Viene quindi unito ai dati dei sistemi ERP, HR, POS e CRM per cercare modelli di dati e trovare relazioni tra variabili diverse.

Analisi prescrittiva

L’analisi prescrittiva manipola il futuro. Sfruttalo per vedere quali sono i possibili risultati e intraprendere azioni che massimizzano importanti metriche di business. La simulazione dei dati ti permette di rispondere: “Cosa dovresti fare in questo momento?”

Le aziende guidate dalle approfondimenti crescono di oltre il 30% ogni anno.

Migliora l'efficienza operativa e riduci i costi con i servizi di analisi dei dati di Data CCT

CCT ha trasformato digitalmente istituzioni e organizzazioni governative negli ultimi due decenni. Contattaci e avora i nostri servizi di analisi dei dati. Analizzeremo i tuoi processi aziendali e mostreremo come l’analisi dei dati può semplificare le operazioni correnti, aumentare i ricavi e ridurre i costi. Non ci vuole molto perché i nostri servizi funzionino. Allora, cosa stai aspettando?

Possiamo aiutarti con:

  • Analisi dei dati dei clienti
  • Analisi dei dati finanziari
  • Analisi dei dati HR
  • Analisi dei dati di marketing
  • Analisi dei dati operativi
  • Analisi dei dati delle prestazioniPerformance Data Analysis
  • Analisi dei dati di vendita