企業のデータ分析をクラウドに移行するのは簡単ではない

クラウド内の新しいプラットフォームでデータ ウェアハウスとデータ マートを最新化することを検討している場合は、思ったほど簡単ではないことに注意してください。

企業のデータ ウェアハウスやデータ マートでは、データが古すぎたり、処理が面倒すぎたり、保存コストが高すぎたりすることがよくあります。

[[230011]]

今日のクラウドベースのデータ分析では、データをリアルタイムで処理する機能があり、データベースは「需要のスピード」で実行でき、中小企業でもデータ分析処理を機械学習や予測アルゴリズムなどの最新の新興技術と組み合わせることができます。

しかし、クラウドベースのデータ分析への道のりは、多くの企業が予想していたよりも長く困難であることが判明しました。その結果、IT コストが超過し、テクノロジーが期待に応えられず、データの存在を証明するのが負担となり、ビジネスに支障が出始めます。何故ですか。

まず、企業からパブリック クラウドへのデータの転送は予想以上に面倒で、作業の大部分が手作業だったこともあって、さらに面倒でした。 AWS、Google、Microsoft などには、AWS の Snowball など独自のテクノロジーがあります。しかし、これらのツールを使用したとしても、パイプラインを介してペタバイト単位のデータを移動するのは、控えめに言っても困難です。

第二に、データ統合はクラウド コンピューティングにとって依然として課題です。データを移行しても、企業の統合の課題が魔法のように解決されるわけではありません。さらに、記録システムはオンプレミスのデータ センターに残っている可能性があるため、最新の結果を取得するには、クラウドに現在保存されているデータと同期する必要があります。これは、古いデータ統合テクノロジと新しいデータ統合テクノロジを組み合わせて使用​​し、データの移動と構造変換を含むプロセスを確立することを意味します。

***、クラウドベースの分析データベースは本質的に複雑で、構成が困難です。この複雑さの一部は、データベース内のセキュリティ サブシステムに起因します。これらは必要ですが、データベースとデータ分析の文脈で理解する必要があります。クラウドでもオンプレミスでも、データ分析システムの残りの部分にはシステム セキュリティが必要です。これは、リアルタイム分析を必要とする他のほとんどの運用システムにも当てはまると考えられます。

これらのクラウド分析の課題はすべて克服できますが、IT 部門は、半分達成できると考えているとき (または、おそらくはそう言われているとき) には、実際の努力レベルは半分である可能性があることを理解する必要があります。

その結果、企業は、プロジェクトのリードタイムの​​長期化、予算の枯渇の早まり、およびこれらの問題の結果としての増強の失敗に備える必要があります。