クラウドコンピューティングはデータサイエンスのワークフローをどのように向上させるのか
クラウドコンピューティングはデータサイエンスのワークフローを向上させる方法は？
もしデータが世界で最も貴重な資源であるならば、データサイエンスは最も影響力のあるプロセスです。競争力を維持するためにデータサイエンスが必要であると認識する組織が増えるにつれ、このプラクティスは産業全体でますます重要になっています。この急速な成長は大いに助けになりますが、いくつかの課題も生み出すことがあります。
データの量と処理の要求は、従来のワークフローが追いつくよりも急速に増加しています。データサイエンスチームはこれらの増え続けるニーズを管理するために、より良い方法が必要であり、クラウドコンピューティングは理想的な解決策を提供します。以下にその理由をご紹介いたします。
1. コスト削減
クラウドコンピューティングのコスト効率はその最大の強みの一つです。オンプレミスのサーバーを導入し、維持することは非常に高い費用がかかり、継続的な労力とITコストが必要となります。クラウド上でデータを保存し、処理することで、それらの費用の多くを削減することができます。
クラウドモデルでは、独自の機器を購入したり保守したりする必要はありません。現代のデータサイエンスが必要とする処理能力を考えると、これは莫大な節約になります。また、使用したリソースのみを支払うため、成長に伴うコスト増加は実際のデータ量の増加を反映し、余剰はありません。
2. ワークフローの効率化
クラウドはデータサイエンスのワークフローも効率化することができます。ソフトウェアとして提供されるサービス（SaaS）のソリューションは、そうでなければ手に入れることができない計算速度と容量にアクセスすることができます。その結果、より複雑な計算をより少ない処理遅延で実行することができます。
クラウドシステムは、かつては別々だったデータベースとワークロードを統合します。これにより、アプリケーション間の切り替えにかかる時間のロスをなくし、データ入力やデータ転送のエラーのリスクを減らすことができます。悪いデータは業務効率を大幅に妨げることができるため、この信頼性は生産性をさらに向上させます。
3. セキュリティの強化
クラウドのサイバーセキュリティについての一般的な懸念があるにもかかわらず、クラウドコンピューティングにはいくつかのセキュリティ上の利点があります。クラウド自体の技術的な不備ではなく、クラウドへの人為的なミスによるセキュリティ侵害がほとんどです。しかし、SaaSモデルにより高いセキュリティをよりアクセスしやすくすることができます。
クラウドプロバイダーは、データサイエンティストが自社で導入や維持が困難な高度なセキュリティ機能を持っていることが多いです。それには、自律監視、自動コンプライアンス、広範な暗号化バックアップなどが含まれる場合があります。ネットワークのセグメンテーションもクラウドではより簡単であり、ゼロトラストや類似のセキュリティアーキテクチャをよりアクセスしやすくします。
4. データ容量の拡大
クラウドを利用することで、オンプレミスのソリューションでは扱うことができないほどのデータを保存し、処理することができます。データサイエンスのアプリケーションは、より多くの情報を持つことで最も効果的ですが、大容量のデータを社内システムで管理することはすぐに高価で効率的ではありません。
グローバルデータの量は2025年までに180ゼッタバイトを超える見通しです。それによりデータサイエンスはこれまで以上に信頼性が高まりますが、それをサポートするためのストレージ容量と計算力がなければ意味がありません。クラウドは、社内での導入では高額すぎる可能性のあるそのようなストレージと解析のレベルを実現できます。
5. スケーラビリティの向上
同様に、クラウドは従来のデータサイエンスワークフローに比べてはるかにスケーラブルです。従来の方法で容量を拡張するには、追加のサーバーを購入し、設置する必要があり、これは高価で現在のワークフローに影響を及ぼす可能性があります。クラウドでは、より多くの容量に対してより高い料金を支払うだけで、即座に拡張することができます。
この迅速なスケーラビリティは、デジタルデータの現在の成長率を考慮すると重要です。しかし、オペレーションを縮小する必要がある場合でも、クラウドでのダウンスケーリングは従来の手段よりも費用効果が高いです。容量が減少すると料金も下がるため、使用していない無駄なハードウェアが残ることはありません。
現代のデータサイエンスにはクラウドコンピューティングが必要です
今日のデータサイエンスのワークフローは、高速で信頼性があり、安全で、大量のワークロードを管理できる必要があります。これらの要求が増えるにつれて、従来のオンプレミスのセットアップはすぐに十分ではなくなります。
クラウドコンピューティングは、データサイエンスチームが必要とするコスト効率、効率性、セキュリティ、容量、スケーラビリティを提供します。この機会を活用することで、データサイエンスアプリケーションからの収益を最大化することができます。
April MillerはReHack Magazineのコンシューマーコンテンツの編集長です。彼女は、私が関わる出版物にトラフィックを誘引するためのクオリティコンテンツを作成することの実績を持っています。
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