云计算的进步将如何影响商业数据分析？

云计算的进步通过提供可扩展的按需计算资源和托管数据服务，从根本上增强了业务数据分析。关键概念包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这种转变消除了传统的障碍，如昂贵的本地硬件、复杂的管理和有限的可扩展性。其意义在于普及对强大分析能力的访问，实现实时洞察并促进创新。核心应用包括大数据处理、机器学习和可供各种规模企业使用的协作分析。 推动这种影响的核心原则是弹性、托管服务和基于使用量的定价。云平台提供几乎无限的存储和计算能力，使企业能够动态扩展分析工作负载。托管数据库服务（例如，像Amazon Redshift、Google BigQuery这样的数据仓库）和分析引擎（例如，Databricks上的Spark）处理基础设施的复杂性，让分析师能够专注于洞察。集成的AI/ML服务支持高级预测分析。这显著加快了获取洞察的时间，减轻了IT负担并降低了成本，还能够处理以前无法管理的数据量和数据种类。它将商业智能从回顾性报告转变为前瞻性预测。 企业通过将数据仓库/数据湖迁移到云端（如Snowflake、Azure Synapse）、利用无服务器数据处理（例如，AWS Lambda、Google Cloud Functions）以及借助云原生BI/AI工具来实施基于云的数据分析。典型步骤包括定义分析目标、选择合适的云服务、迁移数据和构建管道。这带来了巨大的业务价值：快速部署分析解决方案、大幅节省成本（按需付费）、无缝集成各种数据源、通过内置AI/ML加快创新周期、通过集中式数据平台增强协作，以及能够发现实时洞察以进行前瞻性决策、获得竞争优势和开辟新的收入流。