L’analytique cloud désigne le processus d’analyse des données stockées, traitées et gérées dans le cloud, plutôt que sur des serveurs locaux ou des systèmes sur site. Cette approche puissante s’appuie sur des ressources de cloud computing évolutives associées à des logiciels d’analyse sophistiqués pour identifier les schémas des données, extraire des informations exploitables et prendre des décisions éclairées. À mesure que les volumes de données augmentent de manière exponentielle, les solutions d’analytique traditionnelles sur site peinent à s’adapter à la fois aux exigences de performance et à la nécessité d’un accès flexible à l’ensemble du personnel distribué.
L’évolution de l’analytique cloud
L’analytique de données a subi une transformation significative au cours des deux dernières décennies. À la fin des années 1990, le concept de « Big Data » est apparu pour décrire des ensembles de données de plus en plus volumineux que l’on trouve dans des secteurs tels que l’énergie, les services financiers et la santé. Les solutions d’analytique traditionnelles sur site, avec leur capacité fixe et leurs besoins matériels importants en capital, ne pouvaient pas gérer efficacement cet univers de données en pleine expansion.
L’introduction de structures informatiques distribuées telles qu’Apache Hadoop au milieu des années 2000 a posé les bases du traitement d’immenses ensembles de données, mais les organisations ont toujours été confrontées à des obstacles considérables. À mesure que le cloud computing a évolué dans les années 2010, il a servi de base idéale pour les capacités d’analytique nouvelle génération, offrant une allocation flexible des ressources, des modèles de tarification basés sur la consommation et une complexité opérationnelle réduite.
Le paysage actuel de l’analytique cloud reflète une réalité hybride, la plupart des entreprises exploitant des charges de travail analytiques sur une combinaison de systèmes sur site, de clouds privés et de services de Public Cloud. Cette approche hybride permet aux organisations de garder le contrôle sur les données sensibles tout en tirant parti de l’évolutivité et des services spécialisés disponibles dans le cloud.
Fonctionnement de l’analytique cloud
L’analytique moderne sur les plateformes cloud intègre plusieurs composants essentiels pour fournir des informations stratégiques à grande échelle :
- Sources de données : L’analytique cloud commence par diverses entrées de données, des bases de données traditionnelles aux systèmes CRM, en passant par les capteurs IoT, l’analytique Web et les flux de réseaux sociaux.
- Stockage de données : Les data warehouses et les data lakes cloud servent de référentiels centralisés pour les données structurées et non structurées.
- Applications de traitement : Les services cloud spécialisés gèrent la transformation, le nettoyage et la standardisation des données pour garantir des ensembles de données prêts pour l’analytique.
- Ressources informatiques : La puissance de calcul Elastic permet aux organisations de faire évoluer les capacités de traitement en fonction des exigences des charges de travail.
- Modèles analytiques : Les algorithmes mathématiques et les modèles de données permettent de tout analyser, de l’analyse des tendances de base aux capacités prédictives sophistiquées.
- Outils de visualisation : Les tableaux de bord interactifs transforment des données complexes en formats accessibles et exploitables.
Dans les environnements d’analyse cloud, les données suivent généralement une approche d’extraction, de chargement, de transformation (ELT), une évolution des processus traditionnels d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) utilisés dans les environnements sur site. L’architecture informatique distribuée du cloud permet un « traitement pushdown », où les charges de travail analytiques sont exécutées directement dans le data warehouse cloud plutôt que sur un serveur analytique séparé. Cette approche est connue pour réduire les temps de traitement et les coûts.
Modèles de déploiement de l’analytique cloud
Les organisations peuvent mettre en œuvre l’analytique cloud à travers plusieurs modèles de déploiement, chacun présentant des avantages et des considérations distincts.
Analytique Public Cloud
L’analytique du Public Cloud s’appuie sur l’infrastructure cloud tierce de fournisseurs tels qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. Voici ses principaux avantages :
- Déploiement rapide avec un investissement initial minimal
- Évolutivité quasi illimitée pour des volumes de données croissants
- Accès à des modèles AI/ML de pointe et à des outils spécialisés de traitement des données
- Tarification basée sur la consommation qui aligne les coûts sur l’utilisation réelle
Cependant, l’analytique du Public Cloud tient également compte de la souveraineté des données, des exigences de conformité et des frais de sortie potentiels lors de l’extraction de volumes de données importants.
Analytique Private Cloud
L’analytique de Private Cloud offre des fonctionnalités de type cloud dans un environnement dédié, offrant :
- Amélioration des contrôles de sécurité et de conformité pour les secteurs réglementés
- Des options de personnalisation plus étendues pour répondre à des exigences de performance spécialisées
- Structures de coûts prévisibles sans frais de sortie variables
- Intégration directe avec les systèmes traditionnels et les sources de données sur site
Analytique hybride et multi-cloud
L’analytique de données dans le hybrid cloud offre des capacités d’analyse cohérentes sur les environnements on-premises, Private Cloud et de Public Cloud. Cette approche offre aux organisations une flexibilité remarquable pour :
- Déployez les charges de travail dans l’environnement le plus approprié en fonction des exigences de coût, de performance et de sécurité
- Maintenir les données sensibles sur site tout en exploitant les ressources de calcul du Public Cloud
- Mettre en œuvre une gouvernance des données adéquate de manière cohérente dans tous les environnements
- Créez une expérience de données unifiée, où que se trouvent les données
Avantages commerciaux de l’analytique cloud
L’analytique cloud apporte de la valeur sur plusieurs dimensions, de l’efficacité financière au développement de capacités stratégiques.
Optimisation financière et efficacité des ressources
L’analytique cloud passe des modèles de Capital Expenditure (dépenses d'investissement) aux modèles de Operational Expenditure (OPEX). Cette flexibilité financière permet aux organisations de :
- Éliminez le surprovisionnement en faisant évoluer les ressources pour répondre à la demande réelle
- Réduire les coûts de gestion de l’infrastructure en déchargeant la maintenance matérielle
- Accélérez le retour sur investissement en déployant des capacités d’analytique en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois
- Minimiser la dette technique grâce à des mises à jour continues et automatiques de la plateforme
Pour les organisations qui ont des besoins d’analyse saisonniers, la possibilité d’ajuster dynamiquement les ressources informatiques apporte une valeur particulière. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut augmenter sa capacité d’analyse pendant la saison des fêtes pour traiter les données relatives au comportement des clients. Il peut ensuite être réduit pendant les périodes les plus lentes. L’entreprise peut tout faire sans investir dans une infrastructure permanente.
Collaboration renforcée et informations démocratisées
L’analytique cloud élimine les silos de données traditionnels en créant un environnement centralisé et accessible. Voici ses principaux avantages :
- Amélioration de la collaboration interfonctionnelle avec des sources de données cohérentes
- Accélération de la prise de décision grâce à des capacités d’analytique en libre-service
- Partage accru des connaissances grâce à des tableaux de bord basés sur le cloud accessibles depuis n’importe quel emplacement
- Accroître la littératie des données à mesure que de plus en plus d’employés utilisent des outils d’analyse
Le modèle cloud prend également en charge les environnements de travail à distance et hybrides en fournissant un accès cohérent aux capacités d’analytique, quel que soit l’emplacement.
Des performances à grande échelle avec des informations plus rapides
Les plateformes d’analytique cloud excellent dans la gestion de grands ensembles de données et de charges de travail analytiques complexes qui surchargeraient les systèmes traditionnels. Les ressources informatiques élastiques permettent aux organisations de :
- Traiter des volumes de données exponentiellement plus importants dans toutes les opérations commerciales
- Exécuter des modèles analytiques complexes qui seraient peu pratiques sur le matériel conventionnel
- Réduire les temps de requête et de traitement de quelques heures à quelques minutes, voire quelques secondes
- Prise en charge de l’analytique en temps réel pour les opérations urgentes
Conseils d’implémentation pour l’analytique cloud
Bien que les avantages de l’analytique cloud soient considérables, réaliser tout son potentiel nécessite une planification et une exécution minutieuses.
Évaluation et planification stratégiques
Les implémentations réussies de l’analytique cloud commencent par une évaluation approfondie des éléments suivants :
- Paysage analytique actuel : Outils existants, sources de données et besoins des parties prenantes
- Environnement technique : Capacités d’infrastructure et exigences d’intégration
- Exigences en matière de gouvernance des données : Protocoles de sécurité et exigences de conformité
- Préparation organisationnelle : Disponibilité des compétences et besoins en gestion du changement
Les organisations doivent prioriser les cas d’utilisation qui apportent une valeur commerciale tangible dès le début du processus de mise en œuvre, créant ainsi un élan pour une adoption plus large.
Stratégies de gestion et d’intégration des données
Une analytique cloud efficace repose sur une intégration de données fiable et de haute qualité. Les organisations doivent élaborer des stratégies complètes pour :
- Migration des données : Transférer efficacement les données historiques pertinentes vers des plateformes cloud
- Intégration continue des données : Mise en place de pipelines fiables pour des mises à jour continues
- Gestion de la qualité des données : Mise en œuvre de règles de validation et de processus de nettoyage
- Gestion Metadata : Création et gestion de dictionnaires de données
En particulier dans les environnements de hybrid cloud, les organisations doivent relever le défi de la gravité des données, c’est-à-dire la tendance des charges de travail d’analytique à migrer vers des emplacements de stockage de données afin de minimiser la latence et les coûts de transfert. Des solutions telles que Pure Storage® Pure Cloud Block Store™ fournissent des services de fichiers haute performance, natifs du cloud, qui permettent un accès transparent aux données dans tous les environnements.
Tendances futures en matière d’analytique cloud
Le paysage de l’analytique de données dans le cloud continue d’évoluer rapidement, avec l’émergence de plusieurs tendances clés :
- Analytique optimisée par l’AI : Analytique augmentée qui utilise l’AI pour automatiser la préparation des données et la découverte d’Insight, ainsi que des interfaces en langage naturel qui permettent aux utilisateurs professionnels d’interroger les données via des interactions conversationnelles
- Architectures distribuées : Approches maillées qui distribuent le traitement analytique sur plusieurs environnements et analyses fédérées qui permettent d’obtenir des informations stratégiques sur l’ensemble des ensembles de données sans consolider les informations sensibles
- Accès démocratisé : Des outils d’analyse Low-Code/No-Code qui permettent aux utilisateurs professionnels de créer des analyses personnalisées sans programmation et des analyses intégrées qui intègrent des informations directement dans les applications opérationnelles
Transformez votre entreprise grâce à l’analytique cloud
L’analytique cloud représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations tirent de la valeur de leurs actifs de données. L’association d’une infrastructure évolutive, de capacités analytiques avancées et de modèles de déploiement flexibles permet aux entreprises de transformer les données en informations exploitables plus efficacement que jamais.
Toute initiative d’analytique cloud réussie repose sur une infrastructure de données robuste et flexible capable de prendre en charge diverses charges de travail analytiques tout en assurant la sécurité, les performances et l’accessibilité. Les solutions Pure Storage, y compris Pure Cloud Block Store, fournissent aux organisations les bases dont elles ont besoin pour créer des environnements analytiques puissants et évolutifs.
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