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數(shù)據(jù)分析向云遷移時(shí)如何避免混亂
組織在將商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)遷移到云端時(shí)，需要將現(xiàn)有分析流程、軟件評(píng)估、數(shù)據(jù)保護(hù)和成本控制納入一個(gè)深思熟慮的行動(dòng)計(jì)劃中。這是因?yàn)楸仨毧紤]許多問題：檢查現(xiàn)有的分析流程、選擇正確的云計(jì)算工具、保護(hù)信息、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，而最重要的是設(shè)立精心設(shè)計(jì)的目標(biāo)。云計(jì)算提供了內(nèi)部替代方案難以比擬的優(yōu)勢(shì)——更靈活、更快的開發(fā)和部署新技術(shù)，以及更大的潛在成本節(jié)約。SAP公司商業(yè)智能(BI)和混合分析產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)Steve McHugh說：“大多數(shù)成功將業(yè)務(wù)遷移到云端的組織都有明確的愿景和戰(zhàn)略，他們希望商業(yè)智能(BI)和分析在他們的智能企業(yè)中發(fā)揮作用。這對(duì)他們來說是一種創(chuàng)新，并不一定是將他們目前的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到云端，盡管一些企業(yè)對(duì)此很感興趣?！?
采用實(shí)驗(yàn)思維
企業(yè)需要意識(shí)到，在云中的數(shù)據(jù)分析不僅是為了節(jié)約成本，還涉及新的可能性。云計(jì)算服務(wù)公司Candid Partners公司顧問Mitch Gibbs說：“通過訪問可擴(kuò)展、穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施而無需維護(hù)它們的開銷，企業(yè)可以擴(kuò)展到當(dāng)時(shí)所需的分析水平，同時(shí)級(jí)及將實(shí)驗(yàn)的啟動(dòng)成本降到最低。”
他建議分析經(jīng)理將資源投入到實(shí)驗(yàn)過程中，以確定提供最大回報(bào)的分析方法，并對(duì)其進(jìn)行投資。Gibbs建議道，“企業(yè)不要將分析視為應(yīng)用程序的一次性構(gòu)建。與其相反，需要設(shè)計(jì)其系統(tǒng)和流程，以便隨著業(yè)務(wù)需求的變化而發(fā)展。”
下一步是為云中的數(shù)據(jù)分析設(shè)定有價(jià)值的、可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，例如降低商業(yè)智能(BI)和分析成本、加快查詢速度、提高用戶并發(fā)性、提高決策支持的質(zhì)量，以及自動(dòng)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)流程洞察力。SiliconAngle Media公司首席分析師James Kobielus說，“如果組織不能很好地確定想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，就不要將其商業(yè)智能/分析工具從內(nèi)部平臺(tái)遷移出去。”
有許多基于SaaS的商業(yè)智能(BI)和分析工具需要考慮，它們?cè)诠δ堋r(jià)格、性能、地理可用性、行業(yè)和應(yīng)用程序方面都有廣泛的應(yīng)用。設(shè)定目標(biāo)有助于創(chuàng)建提供者的候選名單，以便在遷移計(jì)劃的早期階段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。Kobielus說，“在決定哪一個(gè)將是組織的遷移目標(biāo)之前，對(duì)這些提供商和產(chǎn)品功能進(jìn)行盡職調(diào)查比較評(píng)估。組織決定是否只是在移動(dòng)運(yùn)營(yíng)報(bào)告，或者是否也在將預(yù)測(cè)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他高級(jí)分析應(yīng)用程序遷移到云端，這一點(diǎn)很重要?！?
Kobielus指出，為遷移項(xiàng)目做準(zhǔn)備，這可能會(huì)花費(fèi)比預(yù)期更長(zhǎng)的時(shí)間和更高的成本。如果遷移許多數(shù)據(jù)庫(kù)和大量需要為云計(jì)算從頭開始重新構(gòu)建的分析集合，其項(xiàng)目可能會(huì)更加復(fù)雜。
在確定遷移專業(yè)知識(shí)和選擇工具時(shí)，有以下一些重要注意事項(xiàng)：組織是在遷移每個(gè)遺留的商業(yè)智能(BI)和分析應(yīng)用程序，還是計(jì)劃在遷移過程中取消許多未充分利用的應(yīng)用程序?
組織是否有必要的內(nèi)部專業(yè)知識(shí)和工具來進(jìn)行正確地遷移，或者組織是否需要聘請(qǐng)顧問?
目標(biāo)云平臺(tái)的提供商是否具有專業(yè)服務(wù)和工具來幫助組織遷移?審核現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐
人工智能數(shù)據(jù)管理平臺(tái)Immuta公司云計(jì)算業(yè)務(wù)總經(jīng)理Rob Lancaster說，“評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)周圍的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施和安全性非常重要。我們看到的一個(gè)主要問題是，數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上是由本地系統(tǒng)進(jìn)行保護(hù)的，這些系統(tǒng)在云中是不存在的。很多組織意識(shí)到，一旦他們將數(shù)據(jù)遷移到云端，就不能像以前那樣保護(hù)它，需要考慮不同且更靈活的策略來實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)分析，但已經(jīng)太晚了?！?
日志管理和安全分析公司SumoLogic公司產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)Ben Newton表示：“我們應(yīng)該注意到以往數(shù)據(jù)庫(kù)的損壞。人們常常沉迷于收集數(shù)據(jù)而不是回答問題?！?
企業(yè)在將數(shù)據(jù)遷移到云端之前，需要清楚地概述一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題，并確定數(shù)據(jù)以回答這些問題。更好的是，選擇一個(gè)特定的應(yīng)用程序或業(yè)務(wù)領(lǐng)域作為開始?！安灰噲D處理整個(gè)數(shù)據(jù)湖。而是從一個(gè)數(shù)據(jù)池開始。”Newton建議說。他表示，他經(jīng)常遇到企業(yè)在不反映實(shí)際情況的數(shù)據(jù)集上構(gòu)建業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。為了使云計(jì)算中的數(shù)據(jù)分析取得成功，企業(yè)需要了解非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的基本細(xì)節(jié)。這將使開發(fā)一種策略更容易，以滿足傳統(tǒng)、運(yùn)行良好的商業(yè)智能(BI)工具和機(jī)器數(shù)據(jù)分析的需求。
Zendesk公司產(chǎn)品戰(zhàn)略副總裁Sam Boonin說：“最好從云中可能存在的數(shù)據(jù)開始，例如數(shù)字客戶旅程數(shù)據(jù)或與現(xiàn)有SaaS投資相關(guān)的數(shù)據(jù)?！边@將有助于獲得一些快速并熟悉基于云計(jì)算的商業(yè)智能(BI)環(huán)境。然后，將云計(jì)算轉(zhuǎn)換計(jì)劃構(gòu)建到整體商業(yè)智能(BI)策略中，并隨時(shí)間的推移遷移其余數(shù)據(jù)。
通常，商業(yè)智能(BI)面臨的主要挑戰(zhàn)是訪問、清理和規(guī)范化數(shù)據(jù)。云計(jì)算使這些任務(wù)更容易，因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)已經(jīng)存在于AWS和Microsoft Azure等公共云中。但Boonin強(qiáng)調(diào)，企業(yè)的“數(shù)據(jù)管道”仍然需要一致的治理和IT工作。
控制數(shù)據(jù)和成本
越來越多的人擔(dān)心云中的數(shù)據(jù)分析，尤其是通用數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)范(GDPR)等新法規(guī)，在遷移過程中會(huì)保護(hù)敏感信息。需要屏蔽或標(biāo)記敏感數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)隱私服務(wù)商BigID公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官Nimrod Vax表示，“數(shù)據(jù)的物理位置也是一個(gè)問題。由于組織無法始終了解或控制云計(jì)算提供商存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的位置，因此可能會(huì)無意中違反數(shù)據(jù)駐留法規(guī)。組織不僅需要知道他們的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置，還需要知道他們存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)?！彼赋觯切┠軌蛟谶w移到云之前映射數(shù)據(jù)的用戶將更好地了解正在遷移的數(shù)據(jù)類型。
云計(jì)算定價(jià)可能很有吸引力，似乎是一個(gè)簡(jiǎn)單的切入點(diǎn)，但其成本可能無法預(yù)測(cè)。運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)提供商MarkLogic公司產(chǎn)品執(zhí)行副總裁Joe Pasqua表示，“很多組織都無法準(zhǔn)確估算成本?！?
對(duì)云中的商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析而言，成本估算尤其具有挑戰(zhàn)性。雖然運(yùn)營(yíng)工作負(fù)載通常由可重復(fù)的業(yè)務(wù)流程驅(qū)動(dòng)，這可以使它們更具可預(yù)測(cè)性，但商業(yè)智能(BI)和分析可能受到用戶和數(shù)據(jù)科學(xué)家的推動(dòng)。Pasqua說，“總有一些分析要做，而采用云計(jì)算使得消耗更多資源變得非常容易。使用能夠有效分析使用模式并控制使用情況的平臺(tái)獲得可預(yù)測(cè)的成本，這一點(diǎn)非常重要?！?
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