La migration de la BI et de l'analyse de données vers le cloud doit être menée avec prudence. En effet, de nombreux aspects doivent être pris en compte : l'analyse des processus d'analyse existants, le choix des outils cloud adaptés, la protection des informations, la garantie de la qualité des données et, surtout, la définition d'objectifs clairs.
Le le cloud offre le genre d'avantages Les alternatives sur site ont du mal à égaler : plus d'agilité, un développement et un déploiement plus rapides des nouvelles technologies, et un potentiel d'économies plus important. La plupart des entreprises qui réussissent leur migration vers le cloud ont une vision et des stratégies bien définies quant au rôle qu'elles souhaitent donner à la BI et à l'analytique dans leur entreprise intelligente, a déclaré Steve McHugh, directeur du marketing produit BI et analytique hybride chez SAP. « Il s'agit pour elles d'une démarche d'innovation », a-t-il ajouté, « pas nécessairement d'une migration de leurs systèmes sur site actuels vers le cloud, même si certaines entreprises y sont intéressées. »
Adopter un état d'esprit expérimental
Les entreprises doivent être conscientes que l'analyse de données dans le cloud ne se résume pas à des économies, mais offre également de nouvelles possibilités. « Grâce à l'accès à des infrastructures évolutives et stables, sans les frais de maintenance, vous pouvez adapter votre activité au niveau d'analyse requis à un moment précis, avec un coût de démarrage minimal pour l'expérimentation », explique Mitch Gibbs, consultant chez Candid Partners, une entreprise de services cloud.
Mitch GibbsIl a recommandé aux responsables de l’analyse de consacrer des ressources au processus d’expérimentation pour déterminer les approche analytique qui offre le meilleur rendement et d'y investir. « Ne considérez pas l'analyse comme une simple création d'application », a conseillé Gibbs. « Concevez plutôt votre système et vos processus pour qu'ils évoluent au rythme des besoins de l'entreprise. »
L'étape suivante consiste à définir des objectifs pertinents et réalisables pour l'analyse de données dans le cloud, tels que la réduction des coûts de BI et d'analyse, l'accélération des requêtes, l'augmentation de la concurrence entre les utilisateurs, l'amélioration de la qualité de l'aide à la décision et l'automatisation de la fourniture d'informations basées sur les données aux processus métier. « Ne migrez pas votre BI/analyse depuis vos plateformes sur site si vous ne maîtrisez pas bien vos objectifs », a déclaré James Kobielus, analyste principal Wikibon chez SiliconAngle Media.
Il y en a beaucoup Outils de BI et d'analyse basés sur SaaS Il existe de nombreux éléments à prendre en compte, et ils varient considérablement en termes de fonctionnalités, de prix, de performances, de disponibilité géographique, de secteur d'activité et d'applications. La définition d'objectifs peut aider à établir une liste restreinte de fournisseurs à cibler dès le début du projet de migration. « Procédez à une évaluation comparative de ces fournisseurs et de leurs fonctionnalités avant de choisir votre cible de migration », a déclaré Kobielus. Il est important de déterminer si votre entreprise migre uniquement le reporting opérationnel ou si elle migre également la modélisation prédictive, l'exploration de données, le machine learning et d'autres applications d'analyse avancée vers le cloud.
Préparez-vous à un projet de migration qui pourrait prendre plus de temps et coûter plus cher que prévu, a noté Kobielus. Le projet risque d’être plus complexe si vous migrez de nombreuses bases de données et une énorme collection d'analyses qui doivent être reconstruites essentiellement à partir de zéro pour le cloud.
Voici quelques considérations importantes lors de l’identification de l’expertise en matière de migration et de la sélection des outils :
- Migrez-vous toutes les applications BI et d’analyse existantes ou prévoyez-vous de mettre hors service un grand nombre de celles sous-utilisées dans le cadre de la migration ?
- Disposez-vous de l’expertise et des outils internes nécessaires pour effectuer correctement la migration, ou devez-vous faire appel à un consultant ?
- Le fournisseur du cloud cible dispose-t-il de services professionnels et des outils pour vous aider dans votre migration?
Audit des pratiques de gestion des données existantes
Rob LancasterIl est important d'évaluer l'infrastructure de gestion des données et la sécurité des données existantes. « L'un des principaux problèmes que nous constatons est que les données étaient traditionnellement protégées par des systèmes internes sur site, qui n'existeront plus dans le cloud », a déclaré Rob Lancaster, directeur général du cloud chez Immuta, une plateforme de gestion des données pour l'IA. Les organisations réalisent parfois trop tard qu'une fois leurs données migrées vers le cloud, elles ne peuvent plus les protéger comme avant et doivent donc envisager de nouvelles solutions. des stratégies différentes et plus flexibles pour permettre une véritable analyse des données.
« Nous devrions être conscients des dégâts causés par les entrepôts de données du passé », a déclaré Ben Newton, directeur du marketing produit chez Sumo Logic, une entreprise de gestion des journaux et d'analyse de sécurité. « On est trop souvent obsédé par la simple collecte de données plutôt que par la réponse aux questions. »
Sam BooninDécrivez clairement certaines questions commerciales clés et identifiez les données pour répondre à ces questions avant de migrer les données vers le cloudMieux encore, choisissez une application ou un secteur d'activité spécifique pour commencer. « N'essayez pas de faire bouillir le lac de données. Commencez par un bassin de données », a conseillé Newton. Il a ajouté avoir trop souvent rencontré des entreprises élaborant une stratégie commerciale sur des ensembles de données bien entretenus, mais qui ne reflètent pas la réalité. Pour que l'analyse de données dans le cloud soit efficace, les entreprises doivent entrer dans les détails de l'analyse des données non structurées, structurées et semi-structurées. Cela facilitera l'élaboration d'une stratégie répondant aux besoins des outils BI traditionnels et performants. et le Far West de l'analyse des données des machines.
« Il est préférable de commencer avec des données qui existent probablement déjà dans le cloud, comme les données du parcours client numérique ou celles liées aux investissements SaaS existants », a déclaré Sam Boonin, vice-président de la stratégie produit chez Zendesk. Cela permettra d'obtenir des résultats rapides et de se familiariser avec les environnements BI cloud. Ensuite, intégrez un plan de transformation cloud à votre stratégie BI globale et transférez le reste des données progressivement.
Joe PasquaEn règle générale, les défis de 90% en matière de BI sont l'accès, le nettoyage et normalisation des donnéesLe cloud facilite ces tâches, car une grande quantité de données réside déjà dans des clouds publics comme AWS et Microsoft Azure. Cependant, Boonin a souligné que la gestion des données d'une entreprise nécessite toujours une gouvernance et un travail informatique cohérents.
Contrôle des données et des coûts
Une préoccupation croissante concernant l’analyse des données dans le cloud, en particulier avec les nouvelles réglementations comme le RGPD, protège les informations sensibles pendant le processus de migration. Les données sensibles doivent être masquées ou tokenisées.
Le emplacement physique des données constitue également un problème. « Comme il est impossible de savoir ou de contrôler l'emplacement de stockage des données par le fournisseur de cloud, les organisations peuvent, par inadvertance, enfreindre les restrictions de résidence des données », a déclaré Nimrod Vax, cofondateur et directeur produit de BigID, une entreprise spécialisée dans la confidentialité des données. Les entreprises doivent savoir non seulement où sont stockées leurs données, mais aussi à qui elles appartiennent. Celles qui peuvent cartographier les données avant la migration vers le cloud comprendront mieux le type de données migrées, a ajouté Vax.
Les prix du cloud peuvent être attractifs et semblent être un point d’entrée facile, mais les coûts peuvent être imprévisibles« De nombreuses organisations ont connu un moment de « oh non » lorsqu'une facture importante et inattendue est arrivée », a déclaré Joe Pasqua, vice-président exécutif des produits chez MarkLogic, un fournisseur de systèmes de gestion de bases de données opérationnelles.
L'estimation des coûts est particulièrement complexe pour la BI et l'analyse de données dans le cloud. Si les charges de travail opérationnelles sont souvent pilotées par un processus métier répétable qui peut les rendre plus prévisibles, la BI et l'analyse peuvent être largement pilotées par les utilisateurs et les data scientists. « Il y a toujours une autre analyse à effectuer, et le cloud facilite grandement la consommation de ressources », a déclaré Pasqua. « Il est essentiel d'utiliser une plateforme capable d'analyser efficacement les schémas d'utilisation et de les contrôler afin d'obtenir des coûts prévisibles. »