Moderniser ses données dans le cloud

Deux des changements les plus spectaculaires dans l’IT (Technologies de l'Information) sont l'essor du cloud pour le traitement et le stockage des données, et la modernisation des outils de gestion des données pour s'adapter aux données non structurées et aux technologies open source.

Alors que les entreprises transforment une grande partie de leurs activités, la modernisation des données apparait comme un facteur clé de succès de leur transformation numérique.
En effet, moderniser ses données est une étape clé pour toute entreprise qui souhaite proposer la meilleure expérience à ses utilisateurs, mieux comprendre les motivations de ses clients et prospects et proposer les offres les plus pertinentes, le tout en temps réel de préférence.

La modernisation des données, moteur de l’adoption du cloud

De nombreuses entreprises ont donc entamé une démarche de modernisation de leurs données et choisissent de migrer vers le cloud. Celui-ci propose non seulement des capacités de stockage et de traitement des données, mais aussi des capacités de modernisation des données.
Beaucoup d’organisations doublent désormais leur empreinte de données une ou deux fois par an. Elles cherchent donc à réduire simultanément leurs coûts, à tirer parti de nouvelles formes de données qui sont volumineuses, à obtenir une plus grande flexibilité dans leur analyse, et à utiliser de puissants algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'analyse. Or ces avantages sont accessibles aux entreprises qui modernisent leurs données et passent en même temps au cloud.

Combiner migration vers le cloud et modernisation des données pour atteindre vos objectifs stratégiques

Les infrastructures traditionnelles ne sont pas entièrement remplacées : les data warehouses relationnels (entrepôts de données) et les outils de reporting traditionnels sont toujours utiles pour beaucoup d’applications impliquant des données structurées.

Cependant, de nombreuses organisations optent pour des architectures de données plus modernes, basée sur le cloud, tels que des Datalakes (lacs de données) basés sur Hadoop et d’autres solutions open source. Elles englobent des bases de données graphiques, des couches d'ingestion, un stockage évolutif, des outils de visualisation et des analyses basées sur le Machine Learning (Apprentissage Machine).
Ces plateformes modernisées sont idéales pour de nombreuses nouvelles applications commerciales.

La maîtrise des coûts peut aussi être une motivation pour moderniser ses données dans le cloud.
En effet, les architectures IT traditionnelles et les centres de données internes ont souvent un rapport coût/performance qui incite à migrer vers le cloud.
Les entreprises espèrent ainsi rationnaliser leurs coûts en migrant vers le cloud, tout en profitant des solutions Data disponibles sur le cloud et de l'accès à des données externes.

Les fournisseurs de services en cloud disposent généralement de solides capacités de gestion des données, y compris des data warehouses relationnels, des algorithmes puissants pour l'analyse et l’IA, et un large éventail de sources de données externes.

Le cloud est donc à la fois un moyen et une conséquence importante de la modernisation des données. Il semble évident que si votre priorité est de moderniser vos données, vous pourrez certainement le faire plus efficacement en migrant vers le cloud.

Pourtant, lancer un processus de modernisation des données dans le cloud n'est pas toujours facile. Les décideurs IT veulent s’assurer de faire les bons choix technologiques pour répondre aux enjeux business et techniques actuels et futurs, en se basant sur des mesures claires de réussite, et tout en maîtrisant leurs budgets.
Vous pouvez vous faire accompagner par des Data Modernisationexperts du cloud et de la donnée, capables de comprendre les préoccupations de vos datascientists ou datastewarts sur la performance de leur plateforme, de leurs requêtes, et de leurs traitements récurrents, mais aussi sur la criticité de vos besoins.

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