Architecture analytique cloud :
décrypter l’offre des éditeurs
La performance d’une architecture BI ne se résume pas
à des notions de capacité techniques - volumes de stockage, puissance de calcul…
Plusieurs axes doivent être considérés : organisation, hébergement,
solution logicielle, couverture fonctionnelle, intégration technique,
budget, sécurité des données, pérennité de la solution…
Maitriser les coûts
Réduire les coûts fixes et le budget d’intégration avec une architecture BI dans le cloud
Pouvoir monter en charge
Élargir le champ fonctionnel de la BI, augmenter les volumes de données avec un pricing à l’usage
Se concentrer sur son coeur de métier
Rester focalisé sur l’analytique de son activité, confier l’accompagnement technique à un spécialiste
Rester focalisé sur l’analytique de son activité, confier l’accompagnement technique à un spécialiste
Microstrategy, Microsoft, Oracle, Snowflake, AWS, etc : tous les éditeurs de solutions décisionnelles ou de Big Data proposent leur architecture décisionnelle dans le cloud. Leurs modèles de pricing reposent sur de multiples paramètres (licences, volumes, temps CPU, trafic réseau) qui rendent les coûts difficiles à anticiper.
L’accompagnement d’un spécialiste expérimenté sur ces différentes solutions aide à décrypter ces offres et anticiper toute dérive. Il permettra de valider que la localisation des datacenters où résident les données garantit la sécurité et la confidentialité attendues. Selon les besoins, l’architecture décisionnelle peut aussi être optimisée, en réunissant données structurées (BI) et non structurées (Big Data) sur une même plateforme.
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