如何更好的将数据分析迁移到云端

如果企业没有必要的专业知识来管理云的复杂性，那么将数据分析转移到云的好处可能会消失。以下是一些可以考虑的最佳实践，以避免挑战和最大限度地提高投资回报率。

云分析的好处是强大的，许多行业人士正在注意到这一点。据相关企业预测，到2022年，大数据和商业分析将出现显著增长，预计全球这些市场的规模将达到约2750亿美元。

将数据分析迁移到云端有巨大的好处，即更好的投资回报。工程师们设计了这些平台，以加速处理和分析大量数据。反过来，云分析帮助企业从数据中提取价值，以更好地做出决策、改善运营和更快地增长。

然而，如果企业没有必要的专业知识来管理云的复杂性，这些好处就会消失，特别是如果没有密切监控数据使用情况或适当计划的话。例如，据企业预测，到2024年，60%的基础设施和运营负责人将遇面临公共云成本超支。

为了避免挑战和最大限度地提高投资回报率，我们建议管理者考虑这些最佳实践。

审查战略和计划

首先，查看云技术基础架构，可否长期可行。数据库软件在不断发展，因此您需要考虑现在和将来的需求。随着无服务器计算的发展，解决方案是否利用了按交易付费模型的成本和灵活性，从而消除了对历史上昂贵实例的需求。

数据治理和网络安全都应该指导计划，审查战略和确定遵守行业法规的必要条件，并确保没有将个人身份信息迁移到云端。

清理数据

如果要整合来自不同来源的数据，请考虑主数据管理策略如何确保跨数据生态系统的一致性。具有不同名称的客户，例如在一个数据库中是“AcmeLLC”，在另一个数据库中是“AcmeFoodsLLC”，可能会导致下游效率低下，补救成本可能很高。

数据库结构对策略至关重要。据预测，到2025年，超过75%的主数据管理计划将无法满足业务预期，因为无法将移动设备管理价值与业务价值联系起来。到2025年，50%的首席数据官将通过在移动设备管理、数据中心、数据质量和集成等方面加强数据管理实践，实现数字加速目标。

要从数据中提取有意义的见解，需要高质量的主数据管理解决方案。如果数据不干净，就会导致决策失误。

了解每个工具的用途

我们很容易被市场上的领先技术所吸引。但是，必须要评估云分析工具如何与数据管理策略保持一致，以及它提供了什么结果。现代云数据库提供的功能、工具和支持比本地技术更先进。在迁移到云之前，IT领导者必须优先考虑他们的业务用例，并确定他们的公司想要利用的分析。这些业务需求应该塑造云环境并推动工具的采用。

使用云分析来获得更好的数据洞察力

企业经常难以管理数据量或知道何时进行现代化改造。例如，我们的一个客户希望对其数据移动架构进行现代化改造。他们从37000家快餐店的销售点系统中获取了大量未经提炼的原始数据。此外，一些商店提供的数据质量各不相同，报告格式对分析师来说也不理想。

为了帮助解决这个问题，我们创建了一个新的平台，提高了数据收集、验证和分类的透明度。利用Python将脚本分解到原子级别，这样就可以按照业务用户想要的格式重新组装文件，并利用自动伸缩组优化服务器活动，以更好地控制成本。

这些变化在两个层面上给了分析师安慰，首先，他们知道数据是高质量的，其次，他们现在可以利用更有利于分析的格式的数据，提供了前一天晚上、一周或季度的“数据完整性”快照，使他们能够优化他们的业务。

考虑云平台

像亚马逊网络服务这样的云平台为有效利用其工具的公司提供了按需计算、存储和特定分析用例的数据仓库。它们还可以显著减少启动数据基础设施所需的时间。反过来，企业能够根据业务假设快速采取行动并测试其有效性。如果结果证明它提供了见解，那么解决方案就可以被改进并产品化。如果没有，则可以快速释放资源以继续进行下一个假设。

有效使用云平台可以帮助企业扩大规模。但是，必须不断地监控成本。根据数据量的不同，成本可能会迅速增长到难以控制的地步。了解了这一点，最好围绕存储和计算需求评估您的数据消耗。否则，可能会受到云计算成本飙升的打击。

高质量的数据可以帮助企业领导者解锁新的见解。但是，海量的数据可能会让人很难判断哪些信息是最有价值的。部署健全的数据管理计划、审计和清理数据、使用数据分析和利用适当的工具将帮助企业成长并获得更高的成功。《linux就该这么学》不错的linux自学书籍