Qu'est-ce que le Cloud Analytics ?

Le cloud analytics fait référence à un modèle de service et de prestation pour l'hébergement qui traite de l'analyse ou du calcul de données d'entreprise à l'aide de technologies cloud. Ces technologies gèrent le stockage ou le traitement des données. Le cloud analytics peut inclure tout type d'analyse de données ou business intelligence effectuée dans le cloud, voire un ou plusieurs composants de l'analytique d'une entreprise. Certaines entreprises mettent en œuvre un modèle de cloud analytics hybride qui réserve certaines fonctions aux environnements hébergés dans le cloud tandis que d'autres utilisent des serveurs sur site. D'autres entreprises se tournent entièrement vers le cloud afin d'adapter leur programme d'analyse à la croissance de leur activité. Cela permet également d'alléger la charge liée à l'exécution traditionnelle des analyses uniquement sur site, ce qui peut s'avérer coûteux à gérer au sein d'une organisation. Le cloud analytics est devenu de plus en plus populaire et constitue aujourd'hui une préoccupation majeure pour la plupart des entreprises modernes. Avec les promesses d'augmentation de la productivité et de réduction des coûts d'exploitation, la migration vers le cloud est en passe de devenir la priorité de nombreuses organisations. Si vous n'avez pas encore commencé votre voyage dans le cloud, il y a de fortes chances que vous le fassiez bientôt. Schéma du processus de cloud analyticsL'analytique big data et la business intelligence (BI) ont été bouleversées à jamais par la révolution du cloud. Avec une vague croissante de données provenant d'innombrables sources numériques, le cloud permet de rassembler et d'analyser ces données en un seul endroit pour ensuite les partager dans toute une organisation. Désormais, tout le monde peut accéder aux mêmes données fiables à partir des nombreuses sources de données disparates disponibles aujourd'hui.

6 éléments clés du cloud analytics

Le cloud analytics peut inclure des combinaisons de n'importe lequel des éléments suivants dans le cloud. Les stratégies de cloud analytics les plus efficaces couvrent la majorité de ces éléments, qui sont tous pris en charge par les fournisseurs de cloud computing les plus populaires aujourd'hui, notamment Amazon Web Services (AWS), Google Cloud et Microsoft Azure.

3 types de cloud analytics

Il existe trois options différentes pour le cloud computing et le cloud analytics, détaillées ci-dessous :

Cloud publique : Un cloud publique est un type de cloud computing où les services sont disponibles publiquement par l'intermédiaire d'un tiers comme des machines virtuelles, des capacités de stockage, des applications, et plus encore. Ils sont souvent offerts gratuitement bien que parfois les utilisateurs paient pour l'utilisation ou la consommation. Sur ce cloud publique, les systèmes informatiques sont partagés et les données restent privées, ce qui permet de réduire les coûts et la maintenance d'une organisation.

Cloud privé : Au lieu d'être proposé au grand public, un cloud privé est réservé à une sélection d'utilisateurs dans une organisation. Il offre les mêmes avantages qu'un cloud publique, l'évolutivité et l'accès démocratisé, mais il est situé dans un centre de données appartenant à cette seule organisation ou à un service d'hébergement. Si cette solution offre une plus grande confidentialité et une meilleure sécurité des données, elle est souvent beaucoup plus coûteuse.

Cloud hybride : La troisième option est une combinaison des deux. Les organisations qui optent pour une structure de cloud hybride utilisent le cloud publique pour les données non sensibles tout en conservant un cloud privé plus petit pour les données destinées uniquement aux yeux de cette entreprise.

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Quels sont les avantages du cloud analytics ?

Évolutivité : L'analytique dans le cloud permet aux entreprises de faire évoluer leurs analyses et d'éviter les dépenses liées au stockage des données sur site. Avec le cloud computing, vous pouvez ajouter des capacités de stockage et d'analyse des données selon les besoins pour refléter l'évolution de l'entreprise. Une entreprise peut facilement augmenter son stockage dans le cloud lorsque l'activité se développe ou le diminuer si l'activité ralentit, ce qui est un processus beaucoup plus simple que l'achat de matériel. Cela permet à l'entreprise d'être réactive aux nouvelles demandes et d'ajuster rapidement la capacité de ses analyses pour répondre aux besoins des consommateurs et saisir les opportunités qui se présentent.

Opérations rationalisées : Les cloud analytics peuvent également permettre aux entreprises de rationaliser leurs processus de business Intelligence et de découvrir plus efficacement des informations pour prendre des décisions commerciales plus intelligentes. Avec des processus plus agiles, les utilisateurs peuvent plus facilement poser de nouvelles questions sur les données à la demande. Cela peut aider les décideurs clés à explorer les données, à collaborer entre les équipes et à exploiter plus stratégiquement les données pour obtenir un avantage concurrentiel.

Accès et collaboration faciles : Sans le cloud analytics, il peut être difficile d'obtenir une vue d'ensemble des données d'une entreprise, ce qui limite les possibilités de travailler ensemble à partir de différents sites. Le cloud analytics peut aider à consolider les données d'une entreprise provenant de sources disparates et les modèles peuvent être mis à jour en temps réel. Les flux de travail basés sur le cloud et les applications de partage de fichiers permettent à différentes équipes de travailler ensemble plus facilement et plus efficacement, ce qui est parfait pour les entreprises internationales. Grâce à un accès plus facile et à des données consolidées, les employés peuvent partager des fichiers et collaborer en temps réel, où qu'ils se trouvent.

Sécurité et gouvernance : Il est également important de noter les avantages du cloud analytics en matière de sécurité et de gouvernance. Le cloud analytics permet un contrôle plus granulaire de l'accès aux données, des capacités d'audit accrues et une source unique de vérité lorsqu'il s'agit de comprendre les données d'une entreprise. Le stockage dans le cloud des données analytiques peut également s'avérer utile pour sauvegarder les informations lors de catastrophes naturelles et autres situations d'urgence.

Coûts réduits : Alors que les solutions d'analyse internes sur site peuvent rapidement devenir coûteuses, le cloud analytics ne nécessite pas de matériel, d'équipement, de centres de données ou de mises à niveau continues. Cela peut entraîner des économies importantes et permettre un budget plus souple grâce à des modèles d'abonnement simples.

Considérations pour le déploiement du cloud analytics

    • Puissance de calcul : la première étape de la mise en œuvre du cloud analytics consiste à s'assurer que vous disposez de la puissance de calcul brute nécessaire pour ingérer, structurer et analyser les données à grande échelle.
    • Sources de données : Une solution puissante de cloud analytics doit être capable de capturer des données provenant de diverses sources de données, notamment les sites Web de l'entreprise, les ERP, les CRM, les plateformes de médias sociaux, le site Internet of Things (IoT), les applications mobiles, etc.
    • Modèles de données : L'utilisation de modèles de données pour déplacer les données des sites vers le Cloud peut aider à minimiser les perturbations de l'activité. Les modèles de données basés sur le cloud normalisent la manière dont les éléments de données sont liés les uns aux autres et déterminent la structure des données.
    • Applications de traitement : Il doit y avoir des applications en place qui peuvent traiter les grands ensembles de données provenant de différents systèmes. Les organisations ont besoin d'un cadre de traitement des données pour leurs environnements basés sur le cloud. Apache Spark, Google BigQuery et Hadoop sont quelques options pour développer de telles applications.
    • Modèles analytiques : Vous devez également développer des modèles pour l'analyse prédictive et d'autres fonctions analytiques avancées à exécuter dans le cloud.
    • Partage des données : Les solutions d'analyse en nuage doivent également permettre de partager et de stocker facilement les données grâce à une architecture en nuage moderne.
  • Si vous envisagez de déployer des data analytics dans le cloud, posez-vous les questions suivantes pour déterminer la meilleure approche :
    • Quel est votre modèle d'utilisation ? Votre modèle d'utilisation actuel peut être utilisé pour déterminer ce dont vous avez besoin pour construire votre environnement dans le cloud pour l'évolutivité. Gardez à l'esprit que vous pouvez augmenter ou diminuer l'échelle selon vos besoins.
    • Quels sont vos projets en matière de confidentialité et de sécurité des données ? Réfléchissez au modèle de sécurité dont vous avez besoin pour chaque couche, y compris la couche des applications, du stockage des données, du système d'exploitation et du réseau.
    • Disposez-vous d'une stratégie de haute disponibilité et de reprise après sinistre ? Si oui, en quoi consiste-t-elle ?
    • Où voulez-vous héberger votre solution ?