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数据剖析向云迁移时如何防止紊乱

组织在将商业智能(BI)和数据剖析业务迁移到云端时,需求将现有剖析流程、软件评价、数据维护和本钱控制归入一个深思熟虑的行动方案中。这是由于必需思索许多问题:检查现有的剖析流程、选择正确的云计算工具、维护信息、确保数据质量,而最重要的是设立精心设计的目的。
数据剖析向云迁移时如何防止紊乱
云计算提供了内部替代计划难以比较的优势——更灵敏、更快的开发和部署新技术,以及更大的潜在本钱节约。SAP公司商业智能(BI)和混合剖析产品营销总监SteveMcHugh说:“大多数胜利将业务迁移到云端的组织都有明白的愿景和战略,他们希望商业智能(BI)和剖析在他们的智能企业中发挥作用。这对他们来说是一种创新,并不一定是将他们目前的业务转移到云端,虽然一些企业对此很感兴味。”数据剖析向云迁移时如何防止紊乱
采用实验思想
企业需求认识到,在云中的数据剖析不只是为了节约本钱,还触及新的可能性。云计算效劳公司CandidPartners公司参谋MitchGibbs说:“经过访问可扩展、稳定的根底设备而无需维护它们的开支,企业能够扩展到当时所需的剖析程度,同时级及将实验的启动本钱降到最低。”
他倡议剖析经理将资源投入到实验过程中,以肯定提供最大报答的剖析办法,并对其停止投资。Gibbs倡议道,“企业不要将剖析视为应用程序的一次性构建。与其相反,需求设计其系统和流程,以便随着业务需求的变化而开展。”
下一步是为云中的数据剖析设定有价值的、可完成的目的,例如降低商业智能(BI)和剖析本钱、加快查询速度、进步用户并发性、进步决策支持的质量,以及自动提供数据驱动的业务流程洞察力。SiliconAngleMedia公司首席剖析师JamesKobielus说,“假如组织不能很好地肯定想要完成的目的,就不要将其商业智能/剖析工具从内部平台迁移进来。”
有许多基于SaaS的商业智能(BI)和剖析工具需求思索,它们在功用、价钱、性能、天文可用性、行业和应用程序方面都有普遍的应用。设定目的有助于创立提供者的候选名单,以便在迁移方案的早期阶段完成目的。Kobielus说,“在决议哪一个将是组织的迁移目的之前,对这些提供商和产品功用停止失职调查比拟评价。组织决议能否只是在挪动运营报告,或者能否也在将预测建模、数据发掘、机器学习和其他高级剖析应用程序迁移到云端,这一点很重要。”
Kobielus指出,为迁移项目做准备,这可能会破费比预期更长的时间和更高的本钱。假如迁移许多数据库和大量需求为云计算从头开端重新构建的剖析汇合,其项目可能会愈加复杂。
在肯定迁移专业学问和选择工具时,有以下一些重要留意事项:
组织是在迁移每个遗留的商业智能(BI)和剖析应用程序,还是方案在迁移过程中取消许多未充沛应用的应用程序?
组织能否有必要的内部专业学问和工具来停止正确地迁移,或者组织能否需求延聘参谋?
目的云平台的提供商能否具有专业效劳和工具来协助组织迁移?
 审核现有的数据管理理论
人工智能数据管理平台Immuta公司云计算业务总经理RobLancaster说,“评价现有数据四周的数据管理根底设备和平安性十分重要。我们看到的一个主要问题是,数据传统上是由本地系统停止维护的,这些系统在云中是不存在的。很多组织认识到,一旦他们将数据迁移到云端,就不能像以前那样维护它,需求思索不同且更灵敏的战略来完成真正的数据剖析,但曾经太晚了。”
日志管理和平安剖析公司SumoLogic公司产品营销总监BenNewton表示:“我们应该留意到以往数据库的损坏。人们常常沉浸于搜集数据而不是答复问题。”
企业在将数据迁移到云端之前,需求分明地概述一些关键业务问题,并肯定数据以答复这些问题。更好的是,选择一个特定的应用程序或业务范畴作为开端。“不要试图处置整个数据湖。而是从一个数据池开端。”Newton倡议说。他表示,他经常遇到企业在不反映实践状况的数据集上构建业务战略。为了使云计算中的数据剖析获得胜利,企业需求理解非构造化、构造化和半构造化数据剖析的根本细节。这将使开发一种战略更容易,以满足传统、运转良好的商业智能(BI)工具和机器数据剖析的需求。
Zendesk公司产品战略副总裁SamBoonin说:“最好从云中可能存在的数据开端,例如数字客户旅程数据或与现有SaaS投资相关的数据。”这将有助于取得一些快速并熟习基于云计算的商业智能(BI)环境。然后,将云计算转换方案构建到整体商业智能(BI)战略中,并随时间的推移迁移其他数据。
通常,商业智能(BI)面临的主要应战是访问、清算和标准化数据。云计算使这些任务更容易,由于很多数据曾经存在于AWS和MicrosoftAzure等公共云中。但Boonin强调,企业的“数据管道”依然需求分歧的管理和IT工作。
控制数据和本钱
越来越多的人担忧云中的数据剖析,特别是通用数据维护标准(GDPR)等新法规,在迁移过程中会维护敏感信息。需求屏蔽或标志敏感数据。
数据隐私效劳商BigID公司的结合开创人兼首席产品官NimrodVax表示,“数据的物理位置也是一个问题。由于组织无法一直理解或控制云计算提供商存储数据的位置,因而可能会无意中违背数据驻留法规。组织不只需求晓得他们的数据存储位置,还需求晓得他们存储的数据。”他指出,那些可以在迁移到云之前映射数据的用户将更好地理解正在迁移的数据类型。
云计算定价可能很有吸收力,似乎是一个简单的切入点,但其本钱可能无法预测。运营数据库管理系统提供商MarkLogic公司产品执行副总裁JoePasqua表示,“很多组织都无法精确预算本钱。”
对云中的商业智能(BI)和数据剖析而言,本钱预算特别具有应战性。固然运营工作负载通常由可反复的业务流程驱动,这能够使它们更具可预测性,但商业智能(BI)和剖析可能遭到用户和数据科学家的推进。Pasqua说,“总有一些剖析要做,而采用云计算使得耗费更多资源变得十分容易。运用可以有效剖析运用形式并控制运用状况的平台取得可预测的本钱,这一点十分重要。”

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