Analytique cloud

Qu'est-ce que la cloud analytics ?

La cloud analytics, ou analytique cloud, couvre à la fois l'utilisation de données stockées dans le cloud pour les processus analytiques et l'utilisation de la puissance de calcul du cloud pour accélérer l'analytique. Historiquement, les entreprises stockaient leurs données dans des data centers sur site. Ces serveurs physiques limitaient la quantité de données qu'elles pouvaient conserver, avaient un coût de fonctionnement élevé et nécessitaient beaucoup de temps pour toute sorte d'opérations liées aux données.

Alors que le volume de données explosait et que le Big Data devenait stratégique, les entreprises avaient besoin de plus grandes capacités de stockage et d'insights plus rapides. Avec l'essor du cloud, les entreprises ont pu accéder à de puissants serveurs à distance via Internet. Ces centres de stockage de données dans le cloud, dont les entrepôts de données et les lacs de données cloud, pouvaient consolider les données de nombreuses sources, garder ces données en sécurité et transformer la façon dont elles étaient fournies et utilisées. À la place des serveurs physiques coûteux, les entreprises pouvaient tirer parti de la rapidité, de la scalabilité et de la rentabilité du cloud pour stocker et traiter les données, en tirant parti de processus analytiques basés dans le cloud qui n'étaient pas possibles auparavant.

Quels sont les différents types de cloud Analytics ?

L'analyse de données basée dans le cloud peut couvrir une partie ou la totalité des aspects d'un workflow analytique, de l'accès aux données à la visualisation, et implique généralement plusieurs outils analytiques, chacun d'eux pouvant exploiter la puissance de stockage et de calcul du cloud pour la capacité de montée en charge et les insights en temps réel.

Une entreprise peut par exemple héberger ses données avec Snowflake, une plateforme de stockage de données cloud populaire, organiser ces données et créer des modèles analytiques avec Alteryx, une plateforme d'automatisation analytique low-code no-code et utiliser une solution de visualisation et de Business Intelligence (BI) comme Tableau pour créer des tableaux de bord interactifs et partager les informations exploitables qu'ils fournissent.

En ce qui concerne le cloud lui-même, il existe trois variantes possibles pour les infrastructures cloud.

• Cloud public : un cloud public est un service et une infrastructure informatiques que des tiers exploitent et proposent au public via Internet. C'est généralement gratuit, mais parfois, les utilisateurs peuvent obtenir des fonctionnalités et du stockage supplémentaires en payant.
• Cloud privé : les clouds privés offrent les mêmes avantages qu'un cloud public, mais avec plus de contrôle et de sécurité. Les clouds privés peuvent être soit un service cloud fourni par des tiers via Internet, soit un réseau privé et interne de serveurs physiques sur site. Ils sont généralement beaucoup plus coûteux que les clouds publics.
• Cloud hybride : une structure cloud hybride utilise à la fois des clouds publics et privés, selon le cas d'usage. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser un cloud public pour stocker des données non sensibles et y accéder pour un prix modique, et recourir à un cloud privé pour stocker des informations très sensibles et y accéder.

Comment fonctionne l'analytique cloud ?

Bien que n'importe quelle étape du processus d'analytique des données puisse tirer parti du cloud pour le stockage des données et le cloud computing, le cloud permet deux mécanismes de base : l'ETL (Extract-Transform-Load) et le traitement pushdown.

Avant l'avènement du cloud, les entreprises s'appuyaient sur l'ETL, autrement dit le processus d'extraction, transformation et chargement, pour stocker les données et créer des pipelines de données. L'ETL consiste essentiellement à prendre des données dans des sources héritées et cloisonnées et à les charger dans un entrepôt de données dans un format spécifié. Cependant, ces données avaient des cas d'usage très spécifiques et étaient généralement réservées à l'IT. Mais avec l'essor du Big Data et la nécessité d'avoir des insights en temps réel, chaque partie de l'entreprise a désormais besoin de données pour répondre aux questions clés et prendre des décisions en s'appuyant sur les données, mais cela nécessite d'accéder aux données rapidement alors qu'elles se présentent sous différents formats.

L'ETL ne permet pas d'utiliser facilement plusieurs cas d'usage, ou de récupérer ou traiter rapidement des données. Bien que les méthodes sous-jacentes à l'ETL soient toujours importantes (prendre des données des systèmes existants et les charger dans un référentiel pour les transformer), le cloud a changé l'ordre dans lequel ce processus peut se dérouler, ce qui permet une optimisation beaucoup plus importante.

L'ELT (Extract-Load-Transform) utilise la puissance de calcul du cloud pour gérer la partie « T » (transformation) de l'ELT avec un processus appelé traitement pushdown. Le traitement pushdown consiste à « pousser » les charges de travail vers des entrepôts de données dans le cloud. Ces workflows d'analytique des données peuvent s'exécuter bien plus vite à l'intérieur d'un entrepôt de données cloud que sur un ordinateur physique.

Le traitement pushdown réduit considérablement les temps de traitement (jusqu'à 90 % en général) et fait chuter les coûts de traitement. En chargeant les données dans un entrepôt de données cloud ou un lac de données cloud avant de les transformer, les entreprises peuvent également utiliser les données à diverses fins plutôt que de perdre des données critiques en raison des transformations précédentes.

Avantages clés de la cloud analytics et comment elle stimule la croissance

Les données et l'analytique doivent être à la portée de tout le monde dans l'entreprise, peu importe le service, la fonction, le niveau de compétence ou le lieu de travail. Les solutions analytiques dans le cloud jouent un rôle central dans cette démocratisation. Alors que de plus en plus d'entreprises exploitent la puissance du cloud dans leurs processus d'analytique des données, elles peuvent prendre des décisions basées sur les données. Voici quelques-uns des principaux avantages auxquels les entreprises peuvent s'attendre lorsqu'elles adoptent et développent leur utilisation de l'analytique basée dans le cloud :

• Démocratisation de l'accès aux données et de l'automatisation analytique : au lieu de s'appuyer sur l'IT et de provoquer des goulets d'étranglement autour des processus analytiques et des jeux de données, tous les utilisateurs métier peuvent obtenir un accès en libre-service et en temps réel aux données en vue de les utiliser à diverses fins pour stimuler la croissance.
• Référentiel de données centralisé : les entreprises peuvent prendre des données disparates dans des sources héritées ou cloisonnées et les stocker dans un emplacement central pour faciliter la gouvernance, la sécurité et l'accessibilité.
• Coûts considérablement réduits : la capacité de montée en puissance du cloud donne aux entreprises la possibilité de ne payer que le stockage dont elles ont besoin. Au fur et à mesure que l'activité se développe, son utilisation du cloud augmente également. De plus, les utilisateurs peuvent exécuter des processus data à grande échelle, en contournant les coûts traditionnels associés à l'analytique sur site.
• Création de valeur plus rapide : avec les méthodes traditionnelles, l'analyse de grands jeux de données peut prendre des heures. Grâce à la puissance du cloud computing, les utilisateurs peuvent analyser ces mêmes jeux de données en quelques minutes, ce qui facilite l'utilisation des données et améliore la prise de décision.

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Alteryx Analytics Cloud est une solution analytique cloud qui fournit à chaque utilisateur des fonctionnalités d'analytique des données puissantes et faciles à utiliser, qui renforce la collaboration entre les équipes et qui prend en charge l'analytique dans l'ensemble de l'entreprise. Cette solution unifiée et prête à l'emploi offre des outils de préparation et d'analyse automatisées des données, un machine learning accessible et des insights automatisés avec des data stories interactives.

Principales fonctionnalités d'Alteryx Analytics Cloud

Le libre-service pour tous

• Permettez à chacune et chacun de participer au processus analytique, quel que soit son poste, son niveau de compétence ou son service, grâce à une expérience utilisateur intuitive en glisser-déposer et aux apps analytiques.
• Donnez aux utilisateurs la possibilité de communiquer et de travailler ensemble pour soutenir les initiatives analytiques de bout en bout et transversales.
• Aidez vos employés à se perfectionner grâce aux recommandations, conseils, bonnes pratiques et modèles intégrés qu'ont partagés la Communauté Alteryx et ses plus de 370 000 experts et utilisateurs.

Plateforme unifiée

• Donnez à tout le monde les moyens de transformer les données en insights métier grâce à l'ingénierie data cloud-native, à l'analytique et à la data science en libre-service, directement dans un navigateur Web.
• Combinez, préparez et enrichissez des sources de données disparates pour l'analytique.
• Utilisez l'analytique, l'analyse géospatiale et le machine Learning accessible pour améliorer les prédictions et anticiper les demandes futures.
• Distribuez les insights générés grâce à l'IA (intelligence artificielle) dans toute l'entreprise pour éclairer la prise de décision basée sur les données.

Une solution professionnelle

• Déployez une plateforme d'entreprise flexible, capable de monter en puissance et ouverte qui s'intègre parfaitement à votre architecture de données et d'analytique existante avec une sécurité et une gouvernance de pointe.
• Connectez-vous à un large éventail de jeux de données répartis dans des sources basées dans le cloud et sur site, extensibles avec les frameworks REST et JDBC.
• Accélérez l'intégration des utilisateurs grâce au provisionnement à la demande et en libre-service.
• Adaptez-vous à l'évolution des besoins métier grâce à des options de licences et de packages simplifiées et flexibles.

Ressources complémentaires :

• Découvrez comment exploiter la puissance du cloud avec Snowflake et Alteryx
• Découvrez les avantages d'Alteryx Analytics Cloud
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