大数据迁移到云端可帮助您无限扩展，并随时随地为用户提供分析功能。您可以快速增加容量来处理爆炸式增长的数据范围和数量。不仅如此，云计算还可以帮助您减轻昂贵的基础设施和数据管理开销，以便您可以专注于核心业务。这就是许多组织开始将其大数据工作负载迁移到云端的原因。根据 Kyvos 最近进行的一项关于大数据采用的 BI 调查，54% 的公司预计将在未来 3 年内将其大数据基础设施完全迁移到云端。
成功的关键考虑因素构建大数据分析云平台：一种方法综上所述
然而，仅仅将大数据迁移到云端是不够的。为了获得真正的商业利益，您需要构建大数据分析云平台，以便它可以在业务用户需要时立即为他们提供见解。为此，您需要构建一个高性能的分析环境，该环境可以处理云中的大量数据，并提供快速、可靠且易于访问的见解。
成功的关键考虑因素
目前有多种可用于云分析的工具和技术，选择能够 电话数据 满足组织日益增长的需求的解决方案至关重要。以下是一些参数列表，您应该在做出选择之前根据这些参数评估可用的选项。
- 快速洞察
大数据洞察的交付速度对于数据计划的成功至关重要。由于大多数分析平台在数据量增加时速度会变慢，因此构建一个能够提供即时洞察的环境非常重要。
大数据交互分析
业务用户必须能够查询大量数据、提出任 选择趋势三：语音搜索 何问题并在几秒钟内获得结果。他们应该能够对数据进行切片和切块、上下滚动以及以交互方式探索数据，以便从中获得有意义的见解。
- 易于使用
依赖 IT 团队和数据分析师从大数据中提取报告，使得用户难以利用其数据进行业务决策。分析平台应使整个组织的用户能够自助访问大数据。
- 弹性
由于云提供原生弹性功能，分析平台也应该能够扩展和缩小以利用云的弹性。这将帮助您管理成本并快速扩展以满足不断变化的需求。
构建大数据分析云平台：一种方法
如果您想在云中构建高性能大数据分析平台，请先评估业务用户的期望。确定谁都需要访问数据，他们期望多快获得见解，以及他们喜欢使用哪些工具 台湾数据库 进行分析。大多数业务用户宁愿使用他们现有的工具（例如 Qlik、Tableau、Power BI、Excel 或其他工具），而不是费力学习新技术和采用新工具。事实上，如果他们能够无缝访问大数据而不必担心其大小或位置，那将是理想的。
然而，大多数在较小数据集上表现良好的分析工具在处理大数据时会变慢。如果您尝试将分析工具直接连接到云中的海量数据，响应时间可能会变得异常高，从而使分析变得困难。
通过在大数据平台上构建企业 BI 消费层，可解决此问题，使您的分析工具能够即时访问大量数据。此层的主要目的是弥合分析工具与大数据之间的差距。它驻留在云中，可以轻松扩展和缩小以满足不同的分析负载。一旦此层到位，用户就可以使用他们喜欢的任何工具进行大数据分析，因此采用率很高。这种方法可帮助您构建一个大数据分析平台，该平台可在云中提供高性能、无限可扩展性和快速弹性的分析。
综上所述
将大数据迁移到云端是一项重大举措，需要在时间、人员和流程方面进行投资。因此，构建一个端到端解决方案非常重要，它不仅要处理数据存储，还要处理业务用户对数据的实际使用。