6 raisons qui font de l’analytique en cloud la solution la plus adaptée, rapide et économique

L’analytique fait partie des fonctions opérationnelles qui conviennent parfaitement aux clouds publics ou hybrides. Les entreprises font désormais le choix de l’analytique en cloud pour accéder facilement à une masse toujours plus importante de données, pour bénéficier d’un partage de données et d’une collaboration accrue, pour un ciblage et un time to value plus rapides, et pour réduire les coûts d’exploitation. Selon le rapport « FutureScape: Worldwide Big Data and Analytics 2016 Predictions » préparé par IDC, la croissance des dépenses consacrées à la technologie du big data et de l’analytique en cloud sera, à l’horizon 2020, 4,5 fois plus rapide que celle des dépenses consacrées aux solutions en local.

Les éléments du processus d’analytique de données que l’on peut rencontrer en cloud sont les suivants :

  • Ressources de calcul et de stockage basées sur l’utilisation
  • Sources de données structurées et non structurées : entrepôts et référentiels de données hébergés
  • Modèles de données et applications de traitement d’événements complexes
  • Modèles analytiques et outils d’informatique décisionnelle (BI)
  • Applications de collaboration pour le partage des résultats
  • Gestion des informations et de la performance de l’entreprise
  • Risque de gouvernance et solutions de conformité

Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles l’analytique en cloud a autant de succès auprès des entreprises de nos jours :

1. Le cloud est le siège des données – Si vous cherchez à fusionner et à analyser – en temps réel ou quasi-réel – des données internes et externes provenant de réseaux sociaux, de services d’abonnement à de bases de données tiers et d’autres sources, c’est vers le cloud que vous devez vous tourner. Selon les prévisions de « Global Cloud Index (2015-2020) » de Cisco®, le trafic en cloud devrait être 3,7 fois plus important qu’aujourd’hui à l’horizon 2020. En effet, il passera de 3,9 zettaoctets (Zo) par an en 2015 à 14,1 Zo par an à l’horizon 2020.

La compression d’importants volumes de données structurées et non structurées dans une mémoire de données locale pour le traitement et l’analyse n’est pas la solution la plus agile ou rentable pour l’entreprise au regard de l’augmentation du temps de cycle pour les nouveaux déploiements, ainsi que des coûts croissants du stockage, de l’alimentation, du refroidissement et de la gestion. Recourir à la flexibilité accrue des ressources de stockage et de traitement en cloud peut aider à dissiper le dilemme de la surcharge de données pour l’entreprise et rendre infiniment plus facile l’analyse et la compréhension rapides de ces données.

2. Performance et évolutivité – De nombreuses plates-formes internes d’analytique souffrent de sérieux problèmes de performances et d’évolutivité, soit en raison de l’absence d’un entrepôt de données efficace, des connexions aux données inefficaces et à temps de latence élevé (généralement via l’Internet public), soit à cause d’un manque d’expertise et d’outils pour gérer promptement l’énorme demande latente en informatique décisionnelle et en réponses en temps réel aux requêtes ad hoc. De tous ces défis, le temps de latence peut, à long terme, avoir l’impact le plus significatif sur la performance et l’évolutivité de l’analytique. En déployant des interconnexions directes entre les données et l’analytique en cloud, vous pouvez réduire le temps de latence à des millisecondes à un chiffre. En outre, quand vous avez soudain besoin de plus d’évolutivité et de puissance de traitement, tournez-vous vers lui (le cloud) pour vous servir ; vous ne payez que ce dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin.

3. Time to Value – Il ne fait aucun doute que la mise en place d’une plateforme d’analytique exploitable est une importante et longue entreprise, même pour un grand département informatique. en cloud, vous ne vous occupez plus des opérations de traitement de données et d’analytique (y compris la redondance). Par conséquent, vous avez rapidement accès à des informations plus fiables sur les données et vous êtes en mesure de prendre immédiatement des décisions éclairées sur les opérations et les produits. Et lorsque vous avez besoin de l’analytique pour une mission critique (neutralisation d’une atteinte à la sécurité du réseau ou des données), vous pouvez la réaliser immédiatement.

4. Collaboration – Selon le rapport « Services analytiques 2015 » de Harvard Business Review, 72 % des dirigeants d’entreprises des IT estiment que la collaboration est l’une des principales raisons du passage au cloud. En tant que fonction extrêmement collaborative, l’analytique tend à mieux fonctionner en cloud grâce à son accès facile tant aux données et au traitement et qu’aux applications BI. Elle peut également comprendre des fonctionnalités telles que les données partagées, la visualisation et l’analyse inter-organisation. Par conséquent, les données brutes et les informations qui en résultent sont plus accessibles à une base d’utilisateurs plus large et plus diffuse.

5. Sécurité – La sécurité : qui pourrait l’ignorer ? Vous pouvez être réticents à l’idée de mettre des données en cloud. Pourtant, la réalité est que la plupart des grandes cyber atteintes aux données affectent les systèmes locaux des organisations dont la fiabilité de la sécurité n’est souvent pas égale à celle des services en cloud. À ce jour, les cas connus d’atteinte à la sécurité des services d’analytique en cloud sont moins nombreux que ceux des systèmes en local. Leur probabilité s’amoindrit davantage lorsque l’accès aux données entre les utilisateurs, les applications, l’analytique et les clouds passe par l’interconnexion directe et sécurisée.

6. Entretien minimal et faibles coûts – Les plateformes d’analytique ont tendance à nécessiter des mises à niveau, des migrations, des refontes régulières et d’autres travaux de maintenance continus. En plaçant vos ressources d’analytique de données en cloud, vous pouvez être certain que tout est à jour et continuera de l’être. La gestion des coûts peut également être plus facile si l’accès aux données et ressources d’analytique se fait sur un modèle de tarification de l’utilisation en cloud, et non en faisant un over-provisioning de l’infrastructure informatique pour supporter les pics de consommation.

La plupart des entreprises préfèrent les infrastructures de données et d’analytique en cloud hybride grâce auxquelles elles peuvent tirer profit des ressources évolutives du cloud public tout en maintenant les tâches les plus sensibles sur un cloud privé ou une infrastructure locale pour des raisons de sécurité et de contrôle. Le recours à un service d’hébergement d’infrastructure mondial et à une plateforme d’interconnexion ainsi que l’exploitation des solutions telles que Equinix Data Hub et Cloud Exchange qui garantissent une connectivité directe et sécurisée entre les les infrastructures en local et en cloud accélèrent l’accès aux données dispersées et aux ressources d’analytique cloud à la frontière du réseau, proche du lieu de création des données.

Veuillez lire Equinix Data Hub Solution Brief pour découvrir en quoi votre organisation peut tirer profit de tout ce qui fait de l’analytique en cloud la solution la plus adaptée, rapide et économique pour obtenir des informations précieuses sur vos opérations commerciales et vos clients.