BDaaS (Big Data as a Service): 5 Vor- und Nachteile

Durch 12/11/2016 #!31Fr, 10. Juli 2020 14:18:05 +0200p0531#31Fr, 10. Juli 2020 14:18:05 +0200p-2+02:003131+02:00x31 22:31-31Fr, 10. Juli 2020 14:18:05 +0200 :003131+02:00x312020Fr, 10 Jul 2020 14:18:05 +0200182187pmFreitag=29#!31Fr, 10 Jul 2020 14:18:05 +0200p+02:007#Juli10th, 2020#!31Fr, 10 Jul 15: 10 Jul 15 0200p0531#/31Fr, 10.07.2020 14:18:05 +0200p-2+02:003131+02:00x31#!31Fr, 10.07.2020 14:18:05 +0200p+02:007# Datenanalyse

BDaaS (Big Data as a Service): 5 Vor- und Nachteile

[großer Tag-tuh az ey sur-vis]

ein Service, der Kunden hilft, ihre Daten zu untersuchen und nützliche Informationen und Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen

Beginnen; was ist überhaupt BDaaS? Die genaue Definition ist ganz anders. Eben Wikipedia hat zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Dokuments keine Definition. Wir betrachten es als einen Onlinedienst, der es dem Kunden ermöglicht, Daten zu sammeln und zu analysieren, um wertvolle Informationen zu sammeln. Eigentlich eine Art Hilfsprogramm. In diesem Blog haben wir eine Reihe von Vor- und Nachteilen aufgelistet.

Vorteile von Big Data as a Service

#1 Einblicke mit BDaaS

Mit Punkt auf #1; Einblicke! Dies gilt sowohl für BDaaS als auch für eine lokal platzierte Lösung. Mit (Big) Data Analysen lassen sich neue Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile erzielen.

#2 Kosteneinsparungen mit BDaaS

Wenn Sie mit BDaaS beginnen, müssen Sie nicht in Ihre eigene Umgebung investieren. Sie benötigen auch weniger Kenntnisse, um mit Big Data Analysis zu beginnen. Dies gilt sowohl für die technische Infrastruktur als auch für die Softwareumgebung.

#3 Vorhandenes Wissen über BDaaS nutzen

Der Lösungsanbieter teilt (wenn alles in Ordnung ist) erworbenes Wissen. Dies ermöglicht schnellere Ergebnisse beim Verbinden und Analysieren von Datenquellen. Häufig ist mehr Dokumentation verfügbar und bestimmte Angelegenheiten sind standardisiert.

#4 Begrenzte technische Kenntnisse für BDaaS erforderlich

Das hängt natürlich von der Lösung ab, aber generell nehmen einem die Anbieter einen großen Teil der Arbeit ab. Das betrifft Updates, Installation, Sicherheit usw. Das ist nützlicher als Sie vielleicht denken, zumal Mitarbeiter mit „Fachwissen“ schwer zu finden sind.

#5 Starten Sie schnell mit BDaaS

Da es sich um eine vorhandene Lösung handelt, können Sie schnell mit der Verbindung und Analyse von Daten beginnen. Der gesamte Design- und Installationsprozess kann weitgehend übersprungen werden. Die Lösungen sind oft „Plug & Play“.

(potenzielle) Nachteile von Big Data as a Service

#1-Sicherheit

Die Daten werden hauptsächlich über das Internet an den Anbieter gesendet. Arbeiten Sie daher vorzugsweise mit sicheren VPN-Verbindungen. Es ist normalerweise nicht wünschenswert, dass Dritte „beobachten“ können, was über die Leitung gesendet wird.

#2 Kapazität der (Internet-)Verbindung

Da die Daten über das Internet versendet werden, kann es hier zu Problemen mit Menge und Geschwindigkeit kommen. Daten können zunächst über Medien zum Anbieter gebracht werden, aber strukturell entscheidet die Geschwindigkeit des Internets, ob die Lösung richtig funktioniert.

#3 Provider wechseln

Da sich die Daten in der Cloud befinden, ist es schwieriger, eine Kopie zu erstellen. Vor allem, wenn es um Hunderte von Terabyte geht. Wenn Sie den Anbieter wechseln möchten, müssen Sie sich einen Migrationspfad genau überlegen. Wie bekommt man die Daten von einem Anbieter zum anderen und wie sind die Vereinbarungen dazu mit dem jetzigen Anbieter?

#4 Rechtsfolgen

Wenn Daten in die Cloud gestellt werden, ist nicht immer klar, wo sich die Daten befinden und in welchem Land. Dies kann Folgen haben. Wer darf die Daten einsehen und unter welche Gesetze fallen die Daten?

#5 Eingeschränkte Lösung

Viele BDaaS-Lösungen sind Standardlösungen. Mit anderen Worten; für einen bestimmten Zweck geeignet. In dem Moment, in dem Sie weitere Datenquellen anbinden möchten, ist dies nicht möglich und Sie benötigen eine andere Lösung.

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