一學就會，一做就廢！為什么數據分析上云這么難？

與傳統的內部數據分析方式相比，將數據分析遷移到云端需要新的方法、技能和架構。

像許多其他IT功能一樣，數據分析正在向云端遷移。與其他基于云的工作一樣，這既帶來了機遇，也帶來了挑戰ܫ。

Gartner列舉的2021年十大數據和分析技術趨勢之一是使用開放的、容器化的分析架構，使分析功能更具可組合性。該研究公司認🐻為，這使得企業能夠快速創建靈活、智能的應🧔用程序，幫助數據分析師將深度分析與行動聯系起來。

Gartner指出："隨著數據重心向云端轉移，可組合數據和♔分析將成為💃一種更敏捷的方式，可構建由云、低代碼和無代碼解決方案支持的分析應用程序。"

云技術能夠將企業數據分析提升到一個新的水平。

創新服務機構Loveurop꧙e and Partners（LEAP）的系統和技術總監Aidan Taub說："云能夠實現高性能♛計算負載所需的可伸縮性。"

Taub說："隨著世界所有一切不斷的數字化，企業需要能夠利用指數級規模的文件數據來進行開發。當你擁有大量非結構化數據時，比如在♐LEAP處理的視頻、圖像和音頻，你永遠不知道下一項工作可能有多繁重。傳統的分析方式無法像🎐云那樣進行擴展。"

然而，與傳統的內部批量分析方法相比，云中的數據分析需要不同的方法、技能、架構和經濟性。伴隨著所有這些變化，必然要克服很𓆉多障礙。

以下介紹企業可能面臨的一些挑戰，以及當他們遷移到云中進行數據分析時解決這些挑戰的方法。

害怕失去控制，以及對未知的恐懼

數據分析對企業來說是高度戰略性的，對于習慣完全控制此類資源的技術領導來說，將分析過程轉移到云端的想法可能會讓🌜他們望而生畏。

Anthony Abbattista，德勤咨詢公司高級分析支持主管

德勤咨詢💃公司高級分析支持主管Anthony Abbattista曾與眾多IT高管合作，致力于轉向基于云的數據分析，他說："我們看到客戶面臨的關鍵挑戰是企業慣性/對失去控制的恐懼。"

Abbattista說：&✤quot;IT和CIO的傳統角色一直是保護數據資產并成為守護者。"他說，對一些人來說，云技術給現狀帶來了挑戰，因為這可以更快地推向市場；例如，減少了產品選擇和評估，按需供應，不需要大量的增量資本支出，等等。

Abbattista說："首席數據官和CIO應共同努力，審查并熟悉云平臺，這樣他們至少能夠與競爭對手一樣快的獲得🎃商業價值和競爭優勢。這可能需要采用市場上可接受的、經過驗證的新興模型，而不是從頭開始設計/構建分析環境。"

Brandon Jones，公共機構員工全球保障（WAEPA）公司CIO

保險提供商公共機構員工全球保障公司（WAEPA）CIO Brandon Jones介紹說，由于現🐬有分析流程缺乏靈活性，很多企業在研究新分析功能方面進展緩慢。他說：&💮quot;這導致嘗試新功能和推動創新的動機和積極性減少了。"

為了克服這個問題，WAEPA的IT部門使用了一個支持云的沙箱環境來建立試錯思維過ꦜ程，使用關鍵相關方的關鍵性能指標，并꧙創建了原型優先的分析環境。

做出轉變

除了克服自己認為的失控之外，IT領導還需要處理實際向云的遷移，確保服務不會中斷。

Aidan Taub，Loveurope and Partners（LEAP）公司系統和技術總監

Taub說：⛦"這實在令人頭疼。對于很多IT領導來說，最難的就是上云之🃏路。但如果他們選擇了正確的解決方案，就不是那么難了。"

Taub說，將數據分析遷移到云端時，很多情況下IT領導都是從"直接遷移"的方法開始，將現有的操作移植到云端。他補充道："這通常意味著重新設💖計應用程序和系統，針對云來重新進行架構。"

2019年，LEAP對其老舊數據基礎設𓃲施進行了全面改革，LEAP使用Qumulo的分析平臺將大量非結構化文件數據遷移到云中。過去，LEAP的文件數據分散在一系列不同的老舊存儲系統中，對于數據管理員來說，在工作流的🐼不同位置管理和定位數據是極其繁重的工作。

Taub說："幸運的是，Qumulo幫助我們遷移了所有的數據，不需要為云重構應用程序。我建議找到一種工具，以簡化在多個環境之間復制和💛提取數據。"

通過此次遷移，該公司優化了數據分析，并將性能提高了240倍。利用分析，公司可以看🌟到連接了多♕少個客戶端，誰使用了最多的帶寬，以及系統在哪里快速增長。

Taub說："我們創造性工作流程的成功在很大程度上取決于我們使用云端數據分析的能力。我們有一個由數百名藝術家、設計師和動態圖形編輯人員組成的全球網絡，他們都遠程ꩵ工作，所以我們需要利用云來高效、安全地合作創意項目。如果沒有基于云的數據分析，我們的制片過程將陷入停頓。"

掌握合適的技能

成功的IT工作似乎總是歸功于掌握了必要的技能。將分析遷移到云端也不例外。

德勤咨詢公司發現，對技能的需求開始發生變化。Abbattista說："在傳統分析/BI（商業智能）中，云分析環境需要更多的'全棧'思維，而不是由專家來支持技術棧的每一部分。"

他ꦓ補充道："為了應對這一挑戰，這些新時代環境下的技術團隊需要了解云平臺上的產品，采用標準模式，然后隨著新技術、工具和產品的出現而不𓆏斷發展。"

Josh Jewett，Dollar Tree公司前CIO

Josh Jewett最近離職了，不再擔任零售商Dollar Tꦯree的CIO。他指出，那些選擇在云環境中構建自己的分析平臺或者依賴供應商系統的企業，應具備特定的內部技術專業知識。

Jewett說，這包括從數據湖中創建、維護和獲取分析的技能，還能夠很好地利用云原生或者第三方人工智能和機器學習功能，從環境中獲得更♚多的深度分析結果。

Jewett說："可以通過有經驗的合作伙伴和顧問來解決這些問題。理想的安排是從外部專家那里獲得經驗，這樣一旦與他們簽訂合同后，�🔯�公司就擁有了知識和專業技能，根據需要繼續發展基于云的分析。"

在Dollar Tree公司任職期間，Jewett幫助公司實現了很多系統的現代化，包括數據分析。他說："和其他許多零售商一樣，我們的公司采用了混合云策略。";公司部署了Sa♋aS平臺，為關鍵業務功能提供特定的分析功能。

Jewett說："這方面的例子包括庫存效率、定價優化、損失預防緩解、人才獲取和績效管理等工具。ಌ"該公司還在云環境中自己༒開發了一些分析應用程序，發揮了云的靈活性、可擴展性和迅速面市等優勢。

保護數據

無論云服務提供商多么強調其基礎設施的安全性，很多客戶還是會始終關注其數據在云中的實際安全性。

在數據分析方面尤為如此，因為從數據分析中獲得深度分析結果意味著競爭優勢，人們擔心泄露客⛎戶信息等高度敏感的數據。

Taub說："當把公司的寶貴數據從私有數據中心轉移出去的時候，安全是最重要的。LEAP利用了包括自由職業人才在內的全球員工網絡，這意味著我們云🌌中的數據必須是安全的--無論用戶是從內部還是從外部訪問這些數據。"

Amy O'Connor，Precisely公司首席數據和信息官

最大的安全問題之一是怎樣控制對云應用程序和數據的訪問。

軟件提供商Precisely的首席數據和信息官Amy O'Connor介紹說："人們能夠方便的使用云應用程序實際上帶來了挑戰，其中許多挑戰的根源在于人們可能會無意中造成安全、隱私和經濟問題。"

O'Connor說："在云賬戶之間切換，安全地存儲和交換密鑰成了安全問題。應針對數據的使用度進行強有力的治理。與本地部署相比，這在云端更為緊迫，因為人們很容易以未經授權的方式復制并使用數據。"

Precisely有一個混合多云模型，利用多個云供應商滿足其計算和存儲需求。O'Connor說："基于云的數據湖是我們存儲大量數據的地方。如果數據來源于云端，我們就從那里開始處理數據。如果我們的分析需求本質上是突發性的，那我們就利用云。如果我們需要快速開始分析處理，我們就從云端開始。當我們需要處理非結構化數據時，當我們使用包括機器學習在內的高級分析處理時，我們會利用基于云的數據湖。"

保護數據不要掉入云花費的陷阱中

盡管使用云服務可以幫助企業避免內部部署存儲系統等成本，但費用很快就會失控或者超出預期。

Taub說："預算一直是個大問題。完全通用的數據架構可能會成為IT開支陷阱。在決定將數據分析遷移到云端時，企業通常會感到壓力，不得不支付高昂的前期成本，被🍸不符♚合當前需求的長期合同牽著鼻子走。"

Taub說："在評估云平臺時，不要害怕貨比三⛎家，要尋找適合您當前分析需求ꦍ的解決方案，而且能夠根據未來的需求靈活擴展。"

O'Connor說，雖然從云中起步很容易，但也很容易將錯誤類型的工作遷移到云端，導致不再需要云應用程序和資源后，這些資源仍在運行。

O'Connor說，控制云成本最有效的兩種方法是控制云賬戶的創建方式，以及完全透明地了解誰在使用云資源。

O'Connor說："為了解決第一個問題，我們將每家提供商的所有云帳戶遷移到一個'主帳戶 '中，我們集中控制誰可以創建新的云帳戶。需要新的云資源的個人和團體都要經過正式的申請過程。申請必須包括業務理由、部門預算信息和業務所有者。"

至于透明性，只要申請被批準了，中央部門就會在主帳戶下創建新的云帳戶。O'Connor說："這種治理政策使我們能夠透明地了解云提供商為我們開具發票的成本。每一個帳戶都是用申請中提供的信息創建的，然后我們可以使用云提供商的門戶網站或者控制臺，來監控與每一項初始申請相匹配的支出。"

Precisely公司將這些支出信息用于內部退款模型，把云成本加到申請者的預算中。O'Connor說："IT使用這些方法推動云成本的問責制，并確保我們出于正確的業務理由而適當地支出。"

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