ビッグデータを活用したいですか?パブリッククラウドまたはオンプレミス

2020 年には、競合他社の進化が加速する中、ビッグデータ分析にパブリック クラウドを十分に活用していない企業は、新興テクノロジーのデジタル リーダーに先んじ続けるのに苦労するでしょう。

クラウド コンピューティングがデータと高度な分析に与える影響は驚異的です。しかし、現在ではパブリック クラウドに移行するかオンプレミスに移行するかというケースが取り上げられており、多くの企業がまだこれを模索している最中ですが、有能な顧客に到達するにはパブリック クラウドへの投資を増やす必要があることを理解しています。問題は、多くの人が組織的な推進力やガバナンスの問題に苦慮しており、それがしばしば、受け入れがたい技術的な反対意見として表れていることです。

[[207382]]

パブリック クラウドは、2016 年のビッグ データの最優先事項です。なぜでしょうか?企業はオンプレミスのインフラストラクチャを拡張する際にコストの壁にぶつかるからです。ハイブリッドオンプレミスコンポーネントを含む、より大規模で高速なオンプレミス構成が求められていますが、速度は保証されていません。業界ではハイブリッド展開が最適であるとの見解が一致していますが、必ずしもそうとは限りません。企業は、ハイブリッド展開やオンプレミス データ センターを一時的な対策として、必要な場合にのみパブリック クラウド ファースト ポリシーを追求する必要があります。

新たな調査で、業界の専門家たちはこの論理的な結論につながる豊富な証拠を発見した。最も重要なのは、業界をリードする企業の中には、パブリック クラウドで得た膨大なデータに関するノウハウが新たな競争上の優位性になると考えているところもあることです。顧客をより深く理解し、顧客のニーズに迅速に適応し、変化する顧客の要求に継続的に応えることができるようになると認識しています。彼らがそう信じる理由は次のとおりです。

• クラウド コンピューティングとビッグ データは指数関数的な変化を生み出し、それがムーアの法則であると考えられています。 Google は、クラウド コンピューティングに関するムーアの法則の哲学を公開することに尽力しています。コンピューティング クラウド インフラストラクチャの価格が半減し続け、ビッグ データの処理および分析機能が 18 ～ 24 か月ごとに 2 倍に増加し続けると仮定します。クラウド ベンダーは規模を活用して、オンプレミスやハイブリッドの競合他社よりも迅速かつ迅速に新機能や更新バージョンを提供し、すべての顧客のニーズを満たすことができます。
• 指数関数的な変化がクラウド コンピューティングにおけるイノベーションのペースを推進しています。たとえば、SQL 分析用の AWS Athena などのサーバーレスイノベーション、Google の新しい AI サービス、Spark などのオープンソースツールのさまざまなバージョンに対するコンテナベースのマルチバージョンサポートなどです。
• パブリック クラウド ファースト戦略に移行し、急激な変化とイノベーションのペースを活用できる企業が最終的に勝利するでしょう。たとえば、より多くの PaaS およびマネージド サービス上にインサイト アプリケーションを構築する企業は、新しい機能や新しいバージョンのオープン ソース コードをより速いペースで入手できるようになります。

これらのトレンドは、データ アーキテクチャを最新化するために Hadoop および Spark のハードウェアとソフトウェアのアップグレードに時間を費やしている企業にとって、非常に驚​​くべきものです。オンプレミスのアンカーが遅れをとるまでには、1 回または 2 回の倍増サイクルしかかかりません。

では、企業は何をすべきでしょうか?まず、計画が必要です。調査会社 Forrester は、確立するための手順があると考えています。企業のビッグ データ分析の焦点に合わせた初期の基本的なクラウド戦略 (SaaS、PaaS、または IaaS) を選択する。企業の最も優先度の高い洞察需要システムを満たす候補のクラウド プラットフォーム サービスを特定します。企業のクラウド管理戦略の進化を含む、企業のビッグデータ分析ロードマップを調整する。最後に、他の人にも適用できる基本的なクラウド戦略を選択します。

業界の専門家は、ビッグデータのパブリッククラウドへの移行はすでに始まっていると考えていますが、人々が考えるよりもさらに急速に発展するでしょう。アーキテクチャを持ち、新たな指数関数的なスピードを活用する方法を知っている業界リーダーが最終的に勝利し、取り残されない者が勝利するでしょう。