データ分析をクラウドに移行する方法

企業がクラウドの複雑さを管理するために必要な専門知識を持っていない場合、データ分析をクラウドに移行することによるメリットが失われる可能性があります。ここでは、課題を回避し、ROI を最大化するために考慮すべきベスト プラクティスをいくつか紹介します。

クラウド分析のメリットは強力であり、業界の多くの人が注目しています。関連企業の予測によれば、2022年までにビッグデータとビジネスアナリティクスは大幅な成長を遂げ、その世界市場規模は約2,750億米ドルに達すると予想されています。

データ分析をクラウドに移行すると、投資収益率の向上など、大きなメリットがあります。エンジニアは、大量のデータの処理と分析を高速化するためにこれらのプラットフォームを設計しました。クラウド分析は、企業がデータから価値を引き出し、より適切な意思決定を行い、業務を改善し、より迅速に成長するのに役立ちます。

ただし、企業がクラウドの複雑さを管理するために必要な専門知識を持っていない場合、特にデータの使用が厳密に監視されていない場合や適切に計画されていない場合、これらの利点は失われます。たとえば、同社は、2024 年までにインフラストラクチャおよび運用リーダーの 60% がパブリック クラウドのコスト超過を経験すると予測しています。

課題を回避し、ROI を最大化するために、管理者はこれらのベスト プラクティスを検討することをお勧めします。

戦略と計画の見直し

まず、クラウド テクノロジー インフラストラクチャが長期的に実行可能かどうかを確認します。データベース ソフトウェアは常に進化しているため、現在および将来のニーズを考慮する必要があります。サーバーレス コンピューティングが進化するにつれて、トランザクションごとの支払いモデルのコストと柔軟性を活用するソリューションが登場し、従来は高額だったインスタンスの必要性がなくなります。

データ ガバナンスとサイバー セキュリティの両方が計画の指針となり、戦略を見直し、業界の規制に準拠するために必要なことを決定し、個人を特定できる情報がクラウドに移行されないようにする必要があります。

データのクリーニング

さまざまなソースからのデータを統合する場合は、マスター データ管理戦略によってデータ エコシステム全体の一貫性を確保する方法を検討してください。あるデータベースでは「AcmeLLC」、別のデータベースでは「AcmeFoodsLLC」など、名前が異なる顧客がいると、下流で非効率が生じ、修正に多大なコストがかかる可能性があります。

データベース構造は戦略にとって重要です。 2025 年までに、モバイル デバイス管理の価値とビジネス価値を結び付けることができないため、マスター データ管理イニシアチブの 75% 以上がビジネスの期待に応えられなくなると予測されています。 2025 年までに、最高データ責任者の 50% が、モバイル デバイス管理、データ センター、データ品質、統合などの分野でデータ管理プラクティスを強化することで、デジタル加速の目標を達成します。

データから有意義な洞察を抽出するには、高品質のマスター データ管理ソリューションが必要です。データがクリーンでない場合、間違った決定につながります。

各ツールの目的を理解する

私たちにとって、市場をリードするテクノロジーに魅了されるのは当然のことです。ただし、クラウド分析ツールがデータ管理戦略とどのように適合し、どのような結果をもたらすかを評価することが不可欠です。最新のクラウド データベースは、オンプレミスのテクノロジーよりも高度な機能、ツール、サポートを提供します。クラウドに移行する前に、IT リーダーはビジネスユースケースに優先順位を付け、会社が活用したい分析を特定する必要があります。これらのビジネス要件によりクラウド環境が形成され、ツールの導入が促進されるはずです。

クラウド分析を使用してより優れたデータインサイトを獲得

企業は、データの量を管理したり、いつ最新化すべきかを把握したりするのに苦労することがよくあります。たとえば、あるお客様はデータ移動アーキテクチャを最新化したいと考えていました。彼らは、37,000 軒のファストフード店の POS システムから大量の未加工の未加工データを入手しました。さらに、店舗によって提供されるデータの品質が異なり、レポート形式がアナリストにとって理想的ではありませんでした。

この問題に対処するために、データの収集、検証、分類の透明性を高める新しいプラットフォームを作成しました。 Python を活用してスクリプトをアトミック レベルに分解し、ビジネス ユーザーが望む形式でファイルを再構成できるようにします。また、自動スケーリング グループを活用してサーバー アクティビティを最適化し、コストをより適切に管理します。

これらの変更により、アナリストは 2 つのレベルで安心できます。まず、データの品質が高いことがわかり、次に、分析に適した形式でデータを活用できるようになり、前夜、前週、または前四半期の「データの完全性」のスナップショットが提供され、ビジネスを最適化できるようになります。

クラウドプラットフォームを検討する

Amazon Web Services などのクラウド プラットフォームは、ツールを効果的に活用する企業に、特定の分析ユースケース向けのオンデマンド コンピューティング、ストレージ、データ ウェアハウスを提供します。また、データ インフラストラクチャの立ち上げに必要な時間を大幅に短縮することもできます。その結果、企業はビジネスの前提に基づいて迅速に行動し、その有効性をテストできるようになります。洞察が得られると判明した場合は、ソリューションを改良して製品化することができます。そうでない場合は、リソースをすぐに解放して次の仮説に進むことができます。

クラウド プラットフォームを効果的に使用すると、ビジネスの拡大に役立ちます。ただし、コストは常に監視する必要があります。データの量によっては、コストがすぐに手に負えないほどに増大する可能性があります。これを踏まえて、ストレージとコンピューティングの要件に基づいてデータ消費量を評価するのが最善です。そうしないと、クラウド コンピューティングのコストが急騰する可能性があります。

高品質なデータは、ビジネス リーダーが新たな洞察を引き出すのに役立ちます。しかし、データの量が膨大になると、どの情報が最も価値があるかを判断することが難しくなる可能性があります。堅牢なデータ管理プログラムを導入し、データを監査およびクレンジングし、データ分析を使用し、適切なツールを活用することで、ビジネスは成長し、より高いレベルの成功を収めることができます。