如何更好的將數(shù)據(jù)分析遷移到云端

如果企業(yè)沒(méi)有必要的專業(yè)知識(shí)來(lái)管理云的復(fù)雜性，那么將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)移到云的好處可能會(huì)消失。以下是一些可以考慮的最佳實(shí)踐，以避免挑戰(zhàn)和最大限度地提高投資回報(bào)率。云分析的好處是強(qiáng)大的，許多行業(yè)人士正在注意到這一點(diǎn)。據(jù)相關(guān)企業(yè)預(yù)測(cè)，到2022年，大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析將出現(xiàn)顯著增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)全球這些市場(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到約2750億美元。

將數(shù)據(jù)分析遷移到云端有巨大的好處，即更好的投資回報(bào)。工程師們?cè)O(shè)計(jì)了這些平臺(tái)，以加速處理和分析大量數(shù)據(jù)。反過(guò)來(lái)，云分析幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，以更好地做出決策、改善運(yùn)營(yíng)和更快地增長(zhǎng)。然而，如果企業(yè)沒(méi)有必要的專業(yè)知識(shí)來(lái)管理云的復(fù)雜性，這些好處就會(huì)消失，特別是如果沒(méi)有密切監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用情況或適當(dāng)計(jì)劃的話。例如，據(jù)企業(yè)預(yù)測(cè)，到2024年，60%的基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人將遇面臨公共云成本超支。為了避免挑戰(zhàn)和最大限度地提高投資回報(bào)率，我們建議管理者考慮這些最佳實(shí)踐。審查戰(zhàn)略和計(jì)劃首先，查看云技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)，可否長(zhǎng)期可行。數(shù)據(jù)庫(kù)軟件在不斷發(fā)展，因此您需要考慮現(xiàn)在和將來(lái)的需求。隨著無(wú)服務(wù)器計(jì)算的發(fā)展，解決方案是否利用了按交易付費(fèi)模型的成本和靈活性，從而消除了對(duì)歷史上昂貴實(shí)例的需求。數(shù)據(jù)治理和網(wǎng)絡(luò)安全都應(yīng)該指導(dǎo)計(jì)劃，審查戰(zhàn)略和確定遵守行業(yè)法規(guī)的必要條件，并確保沒(méi)有將個(gè)人身份信息遷移到云端。清理數(shù)據(jù)如果要整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，請(qǐng)考慮主數(shù)據(jù)管理策略如何確?？鐢?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的一致性。具有不同名稱的客戶，例如在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中是“AcmeLLC”，在另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中是“AcmeFoodsLLC”，可能會(huì)導(dǎo)致下游效率低下，補(bǔ)救成本可能很高。數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)對(duì)策略至關(guān)重要。據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年，超過(guò)75%的主數(shù)據(jù)管理計(jì)劃將無(wú)法滿足業(yè)務(wù)預(yù)期，因?yàn)闊o(wú)法將移動(dòng)設(shè)備管理價(jià)值與業(yè)務(wù)價(jià)值聯(lián)系起來(lái)。到2025年，50%的首席數(shù)據(jù)官將通過(guò)在移動(dòng)設(shè)備管理、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)質(zhì)量和集成等方面加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)數(shù)字加速目標(biāo)。要從數(shù)據(jù)中提取有意義的見(jiàn)解，需要高質(zhì)量的主數(shù)據(jù)管理解決方案。如果數(shù)據(jù)不干凈，就會(huì)導(dǎo)致決策失誤。了解每個(gè)工具的用途我們很容易被市場(chǎng)上的領(lǐng)先技術(shù)所吸引。但是，必須要評(píng)估云分析工具如何與數(shù)據(jù)管理策略保持一致，以及它提供了什么結(jié)果。現(xiàn)代云數(shù)據(jù)庫(kù)提供的功能、工具和支持比本地技術(shù)更先進(jìn)。在遷移到云之前，IT領(lǐng)導(dǎo)者必須優(yōu)先考慮他們的業(yè)務(wù)用例，并確定他們的公司想要利用的分析。這些業(yè)務(wù)需求應(yīng)該塑造云環(huán)境并推動(dòng)工具的采用。使用云分析來(lái)獲得更好的數(shù)據(jù)洞察力企業(yè)經(jīng)常難以管理數(shù)據(jù)量或知道何時(shí)進(jìn)行現(xiàn)代化改造。例如，我們的一個(gè)客戶希望對(duì)其數(shù)據(jù)移動(dòng)架構(gòu)進(jìn)行現(xiàn)代化改造。他們從37000家快餐店的銷售點(diǎn)系統(tǒng)中獲取了大量未經(jīng)提煉的原始數(shù)據(jù)。此外，一些商店提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量各不相同，報(bào)告格式對(duì)分析師來(lái)說(shuō)也不理想。為了幫助解決這個(gè)問(wèn)題，我們創(chuàng)建了一個(gè)新的平臺(tái)，提高了數(shù)據(jù)收集、驗(yàn)證和分類的透明度。利用Python將腳本分解到原子級(jí)別，這樣就可以按照業(yè)務(wù)用戶想要的格式重新組裝文件，并利用自動(dòng)伸縮組優(yōu)化服務(wù)器活動(dòng)，以更好地控制成本。這些變化在兩個(gè)層面上給了分析師安慰，首先，他們知道數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的，其次，他們現(xiàn)在可以利用更有利于分析的格式的數(shù)據(jù)，提供了前一天晚上、一周或季度的“數(shù)據(jù)完整性”快照，使他們能夠優(yōu)化他們的業(yè)務(wù)。

考慮云平臺(tái)像亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)這樣的云平臺(tái)為有效利用其工具的公司提供了按需計(jì)算、存儲(chǔ)和特定分析用例的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它們還可以顯著減少啟動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施所需的時(shí)間。反過(guò)來(lái)，企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)假設(shè)快速采取行動(dòng)并測(cè)試其有效性。如果結(jié)果證明它提供了見(jiàn)解，那么解決方案就可以被改進(jìn)并產(chǎn)品化。如果沒(méi)有，則可以快速釋放資源以繼續(xù)進(jìn)行下一個(gè)假設(shè)。有效使用云平臺(tái)可以幫助企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模。但是，必須不斷地監(jiān)控成本。根據(jù)數(shù)據(jù)量的不同，成本可能會(huì)迅速增長(zhǎng)到難以控制的地步。了解了這一點(diǎn)，最好圍繞存儲(chǔ)和計(jì)算需求評(píng)估您的數(shù)據(jù)消耗。否則，可能會(huì)受到云計(jì)算成本飆升的打擊。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者解鎖新的見(jiàn)解。但是，海量的數(shù)據(jù)可能會(huì)讓人很難判斷哪些信息是最有價(jià)值的。部署健全的數(shù)據(jù)管理計(jì)劃、審計(jì)和清理數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)分析和利用適當(dāng)?shù)墓ぞ邔椭髽I(yè)成長(zhǎng)并獲得更高的成功。

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