想象一下，一家小公司想要使用数据分析来改善他们的服务并在竞争中获得优势。这家公司生成了一些数据，但它也从第三方来源访问数据以获得洞察力。但问题是如何利用这些数据？毕竟，这家小公司不是谷歌或 Facebook！它没有财务能力的资源将大量数据存储在本地服务器中进行数据分析。所以云计算就是救世主！即使在这家公司可以使用数据科学之前，它也必须首先关注云计算。
但是您是否想知道云计算在其中的作用是什么？它对数据科学有多重要？我们将在本文中讨论这一点，但首先，让我们看看云计算是什么！
什么是云计算？
云计算允许公司通过互联网访问不同的计算服务，如数据库、服务器、软件、人工智能、数据分析等，在这种情况下称为云。这些公司可以以最低的成本在世界上最好的数据中心运行他们的应用程序。这也确保了小公司或新兴经济体的公司可以将这项技术用于雄心勃勃且复杂的项目，否则这些项目将非常昂贵。在数据科学领域也是如此。云计算使数据科学家的数据分析和数据管理变得更加简单。让我们看看如何！
为什么云计算在数据科学中很重要？
让我们想象一下，没有用于数据科学的云计算。然后公司必须将数据本地存储在服务器中，每次数据科学家需要执行数据分析或从数据中提取一些信息时，他们都需要将数据从中央服务器传输到他们的系统，然后执行分析。你能想象这其中的复杂性吗？！这不仅仅是一点点数据，因为公司的数据分析使用了大量数据。
此外，为数据创建服务器非常昂贵，虽然大公司可以轻松管理这一点，但对于小公司来说却大不相同。这些较小的公司无法使用服务器，因为它们需要空间来保存它们。这些服务器需要不断的维护和保养，还需要备份以防出现任何问题。拥有服务器也需要大量的规划，并且公司也可能根据他们的数据需求获得比他们需要的更多或更少的服务器。这就是云计算的用武之地！公司可以使用云来托管他们的数据，他们不再需要担心服务器，因为这是云提供商现在头疼的问题！公司可以根据自己的需要访问云中的服务器架构，甚至只需支付他们在云上使用的数据即可节省资金。
云计算以一种在这个时代独一无二的方式使数据民主化。现在，较小的公司可以执行数据分析并在市场上与较大的跨国公司竞争，而不必担心与数据科学相关的疯狂成本。事实上，带有云计算的数据科学已经变得如此流行，以至于它催生了数据即服务 (DaaS)。
什么是数据即服务？
随着基于云的数据服务的出现，数据即服务 (DaaS) 正在成为一个流行的概念。 DaaS 由数据供应商提供，这些供应商使用云计算为使用网络连接的公司提供数据存储、数据处理、数据集成和数据分析服务。因此，公司可以使用数据即服务来更好地了解他们使用数据的目标受众，自动化他们的一些生产，根据市场需求创造更好的产品等。所有这些都反过来增加了公司的盈利能力转弯使他们比竞争对手更具优势。
数据即服务类似于软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等，这些都是技术世界中每个人都听说过的常见服务。但是，由于数据科学中对云计算的需求不断增加，DaaS 才相对较新并且现在才开始流行。但是 Daas 现在越来越受欢迎，因为公司提供的基本云计算服务最初并没有配备来处理作为 DaaS 必要组成部分的海量数据负载。相反，这些服务只能管理基本数据存储，而不能进行如此大规模的数据处理和分析。此外，由于带宽有限，很难更早地通过网络管理大量数据。然而，随着时间的推移，这些事情已经发生了变化，低成本的云存储和增加的带宽使数据即服务成为下一件大事！
事实上，据估计，到 2020 年，大约 90% 的大公司将使用 DaaS 以从数据中产生收入。数据即服务还将允许大公司的不同部门轻松地相互共享数据并获得可操作的即使他们没有内部数据基础设施来管理这一壮举。因此，DaaS 将使公司的数据实时共享变得更加容易和快捷，进而提高公司的盈利能力。
数据科学有哪些云计算平台？
1. 亚马逊网络服务
亚马逊网络服务是一个云计算平台，是亚马逊的子公司。它于 2006 年推出，是目前最流行的数据科学云计算平台之一。 AWS 提供各种数据分析产品，包括 Amazon QuickSight（业务分析服务）、Amazon RedShift（数据仓库）、AWS Data Pipeline、AWS Data Exchange、Amazon Kinesis（实时数据分析）、Amazon EMR（大数据处理）、等。Amazon Web Services 还提供数据库产品，包括 Amazon Aurora（关系数据库）和 Amazon DynamoDB（NoSQL 数据库）。使用 AWS 的一些较受欢迎的公司包括 Netflix、NASA 等。
2. 谷歌云
谷歌云平台是谷歌提供的云计算平台。它为 Google 自己在其内部产品（如 Google 搜索、YouTube、Gmail 等）中使用的公司提供相同的基础架构。 Google Cloud 提供各种数据分析产品，包括 BigQuery（数据仓库）、Dataflow（流分析）、Dataproc（运行 Apache Hadoop、Apache Spark 集群）、Looker（商业智能分析）、Google Data Studio（可视化仪表板、数据报告）、Dataprep（数据准备）等。一些比较流行的使用 AWS 的公司包括 Twitter、PayPal、Vodafone ， 等等。
3. 微软 Azure
Microsoft Azure 是微软创建的云计算平台。它最初于 2010 年发布，是用于数据科学和数据分析的流行云计算平台。一些用于数据分析的 Microsoft Azure 产品是 Azure Synapse Analytics（数据分析）、Azure Stream Analytics（流分析）、Azure Databricks（Apache Spark 分析）、Azure Data Lake Storage（Data Lake）、Data Factory（混合数据集成）等微软Azure也有对数据库的支持，包括Azure Cosmos DB（NoSQL数据库）、Azure SQL Database（SQL数据库）等。