Sommario:
- Definizione - Che cosa significa Big Data as a Service (BDaaS)?
- Techopedia spiega Big Data as a Service (BDaaS)
Definizione - Che cosa significa Big Data as a Service (BDaaS)?
Big data as a service (BDaaS) è un termine generalmente utilizzato per indicare i servizi che offrono analisi di set di dati di grandi dimensioni o complessi, generalmente su Internet, come servizi ospitati su cloud. Tipi simili di servizi includono software as a service (SaaS) o infrastruttura as a service (IaaS), in cui vengono utilizzati specifici big data come opzioni di servizio per aiutare le aziende a gestire ciò che il mondo IT chiama big data o sofisticati set di dati aggregati che forniscono molto valore per le aziende di oggi.
Techopedia spiega Big Data as a Service (BDaaS)
In generale, i big data come servizio offriranno vari tipi di analisi dei dati. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzarla per monitorare una vasta campagna di contenuti SEO o Web che raggiunge un vasto pubblico. In un modello BDaaS, questi servizi saranno generalmente offerti su Internet con strumenti di archiviazione e funzionalità dei fornitori chiave situati nel cloud. Queste configurazioni aiutano a fornire servizi agili che possono funzionare bene, anche se le aziende non avranno il controllo su molti degli spazi su cui attraversano i loro dati.
Gli esperti hanno identificato altre strategie di marketing comuni per i big data come servizio. Uno di questi è l'ubicazione delle risorse di archiviazione dei dati cloud in combinazione con l'analisi, in modo che i dati caldi o freddi vengano archiviati vicino a dove verranno manipolati per l'analisi. Ciò può aiutare a ridurre lo sforzo necessario per spostare i dati attraverso un programma o una piattaforma di analisi. Altri punti di forza di BDaaS includono descrizioni specifiche di come questi strumenti possono aiutare a presentare i big data a manager impegnati in modo coerente e utile, dove le società di analisi predittiva stanno creando molti tipi diversi di strumenti per aiutare le aziende a ottenere risultati attuabili dai dati.
