組織在將商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)遷移到云端時，需要將現(xiàn)有分析流程、軟件評估、數(shù)據(jù)保護和成本控制納入一個深思熟慮的行動計劃中。這是因為必須考慮許多問題：檢查現(xiàn)有的分析流程、選擇正確的云計算工具、保護信息、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，而最重要的是設(shè)立精心設(shè)計的目標。

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云計算提供了內(nèi)部替代方案難以比擬的優(yōu)勢——更靈活、更快的開發(fā)和部署新技術(shù)，以及更大的潛在成本節(jié)約。SAP公司商業(yè)智能(BI)和混合分析產(chǎn)品營銷總監(jiān)Steve McHugh說：“大多數(shù)成功將業(yè)務(wù)遷移到云端的組織都有明確的愿景和戰(zhàn)略，他們希望商業(yè)智能(BI)和分析在他們的智能企業(yè)中發(fā)揮作用。這對他們來說是一種創(chuàng)新，并不一定是將他們目前的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到云端，盡管一些企業(yè)對此很感興趣。”

采用實驗思維

企業(yè)需要意識到，在云中的數(shù)據(jù)分析不僅是為了節(jié)約成本，還涉及新的可能性。云計算服務(wù)公司Candid Partners公司顧問Mitch Gibbs說：“通過訪問可擴展、穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施而無需維護它們的開銷，企業(yè)可以擴展到當時所需的分析水平，同時級及將實驗的啟動成本降到***。”

他建議分析經(jīng)理將資源投入到實驗過程中，以確定提供***回報的分析方法，并對其進行投資。Gibbs建議道，“企業(yè)不要將分析視為應(yīng)用程序的一次性構(gòu)建。與其相反，需要設(shè)計其系統(tǒng)和流程，以便隨著業(yè)務(wù)需求的變化而發(fā)展。”

下一步是為云中的數(shù)據(jù)分析設(shè)定有價值的、可實現(xiàn)的目標，例如降低商業(yè)智能(BI)和分析成本、加快查詢速度、提高用戶并發(fā)性、提高決策支持的質(zhì)量，以及自動提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)流程洞察力。SiliconAngle Media公司***分析師James Kobielus說，“如果組織不能很好地確定想要實現(xiàn)的目標，就不要將其商業(yè)智能/分析工具從內(nèi)部平臺遷移出去。”

有許多基于SaaS的商業(yè)智能(BI)和分析工具需要考慮，它們在功能、價格、性能、地理可用性、行業(yè)和應(yīng)用程序方面都有廣泛的應(yīng)用。設(shè)定目標有助于創(chuàng)建提供者的候選名單，以便在遷移計劃的早期階段實現(xiàn)目標。Kobielus說，“在決定哪一個將是組織的遷移目標之前，對這些提供商和產(chǎn)品功能進行盡職調(diào)查比較評估。組織決定是否只是在移動運營報告，或者是否也在將預(yù)測建模、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習和其他高級分析應(yīng)用程序遷移到云端，這一點很重要。”

Kobielus指出，為遷移項目做準備，這可能會花費比預(yù)期更長的時間和更高的成本。如果遷移許多數(shù)據(jù)庫和大量需要為云計算從頭開始重新構(gòu)建的分析集合，其項目可能會更加復(fù)雜。

在確定遷移專業(yè)知識和選擇工具時，有以下一些重要注意事項：

• 組織是在遷移每個遺留的商業(yè)智能(BI)和分析應(yīng)用程序，還是計劃在遷移過程中取消許多未充分利用的應(yīng)用程序?
• 組織是否有必要的內(nèi)部專業(yè)知識和工具來進行正確地遷移，或者組織是否需要聘請顧問?
• 目標云平臺的提供商是否具有專業(yè)服務(wù)和工具來幫助組織遷移?

審核現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理實踐

人工智能數(shù)據(jù)管理平臺Immuta公司云計算業(yè)務(wù)總經(jīng)理Rob Lancaster說，“評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)周圍的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施和安全性非常重要。我們看到的一個主要問題是，數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上是由本地系統(tǒng)進行保護的，這些系統(tǒng)在云中是不存在的。很多組織意識到，一旦他們將數(shù)據(jù)遷移到云端，就不能像以前那樣保護它，需要考慮不同且更靈活的策略來實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)分析，但已經(jīng)太晚了。”

日志管理和安全分析公司SumoLogic公司產(chǎn)品營銷總監(jiān)Ben Newton表示：“我們應(yīng)該注意到以往數(shù)據(jù)庫的損壞。人們常常沉迷于收集數(shù)據(jù)而不是回答問題。”

企業(yè)在將數(shù)據(jù)遷移到云端之前，需要清楚地概述一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題，并確定數(shù)據(jù)以回答這些問題。更好的是，選擇一個特定的應(yīng)用程序或業(yè)務(wù)領(lǐng)域作為開始。“不要試圖處理整個數(shù)據(jù)湖。而是從一個數(shù)據(jù)池開始。”Newton建議說。他表示，他經(jīng)常遇到企業(yè)在不反映實際情況的數(shù)據(jù)集上構(gòu)建業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。為了使云計算中的數(shù)據(jù)分析取得成功，企業(yè)需要了解非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的基本細節(jié)。這將使開發(fā)一種策略更容易，以滿足傳統(tǒng)、運行良好的商業(yè)智能(BI)工具和機器數(shù)據(jù)分析的需求。

Zendesk公司產(chǎn)品戰(zhàn)略副總裁Sam Boonin說：“***從云中可能存在的數(shù)據(jù)開始，例如數(shù)字客戶旅程數(shù)據(jù)或與現(xiàn)有SaaS投資相關(guān)的數(shù)據(jù)。”這將有助于獲得一些快速并熟悉基于云計算的商業(yè)智能(BI)環(huán)境。然后，將云計算轉(zhuǎn)換計劃構(gòu)建到整體商業(yè)智能(BI)策略中，并隨時間的推移遷移其余數(shù)據(jù)。

通常，商業(yè)智能(BI)面臨的主要挑戰(zhàn)是訪問、清理和規(guī)范化數(shù)據(jù)。云計算使這些任務(wù)更容易，因為很多數(shù)據(jù)已經(jīng)存在于AWS和Microsoft Azure等公共云中。但Boonin強調(diào)，企業(yè)的“數(shù)據(jù)管道”仍然需要一致的治理和IT工作。

控制數(shù)據(jù)和成本

越來越多的人擔心云中的數(shù)據(jù)分析，尤其是通用數(shù)據(jù)保護規(guī)范(GDPR)等新法規(guī)，在遷移過程中會保護敏感信息。需要屏蔽或標記敏感數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)隱私服務(wù)商BigID公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼***產(chǎn)品官Nimrod Vax表示，“數(shù)據(jù)的物理位置也是一個問題。由于組織無法始終了解或控制云計算提供商存儲數(shù)據(jù)的位置，因此可能會無意中違反數(shù)據(jù)駐留法規(guī)。組織不僅需要知道他們的數(shù)據(jù)存儲位置，還需要知道他們存儲的數(shù)據(jù)。”他指出，那些能夠在遷移到云之前映射數(shù)據(jù)的用戶將更好地了解正在遷移的數(shù)據(jù)類型。

云計算定價可能很有吸引力，似乎是一個簡單的切入點，但其成本可能無法預(yù)測。運營數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供商MarkLogic公司產(chǎn)品執(zhí)行副總裁Joe Pasqua表示，“很多組織都無法準確估算成本。”

對云中的商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析而言，成本估算尤其具有挑戰(zhàn)性。雖然運營工作負載通常由可重復(fù)的業(yè)務(wù)流程驅(qū)動，這可以使它們更具可預(yù)測性，但商業(yè)智能(BI)和分析可能受到用戶和數(shù)據(jù)科學(xué)家的推動。Pasqua說，“總有一些分析要做，而采用云計算使得消耗更多資源變得非常容易。使用能夠有效分析使用模式并控制使用情況的平臺獲得可預(yù)測的成本，這一點非常重要。”