Guide pour la création d'un entrepôt de données moderne

À mesure que les données augmentent et que les consommateurs veulent des expériences en temps réel, il est essentiel de disposer d’une base de données solide. Les flux de données toujours plus rapides et plus volumineux, les exigences commerciales mondiales et les utilisateurs férus de technologie exercent une pression sur les équipes informatiques pour qu’elles soient plus agiles et plus réactives. Même avec ces modifications, les anciens entrepôts de données ont souvent du mal à répondre aux nouveaux besoins. Et ces anciens entrepôts de données ne suffisent plus. Ces systèmes ne sont pas préparés à répondre aux nouvelles exigences. Lorsque nous discutons avec des professionnels des données aujourd’hui, nous entendons beaucoup parler des limites de la gestion des anciennes technologies tout en essayant de développer une stratégie de données contemporaine.

Considérations pour un entrepôt de données contemporain

Dans ce tutoriel, nous décrirons les considérations nécessaires à la création d'un entrepôt de données cloud contemporain :

• Stockage et traitement séparés
• Systèmes conçus pour accueillir de grandes tailles
• Capacités intégrées de gouvernance des données et de sécurité
• Analyses avancées intégrées telles que l'IA et le ML
• Analyses de streaming en temps réel conviviales

Qu’est-ce qui empêche les entreprises de se moderniser ? Dans nos interactions avec les clients, nous constatons souvent qu’ils consacrent la majeure partie de leur temps à l’ingénierie des systèmes, alors que seulement 15 % environ sont consacrés à l’analyse des données.

Il s’agit d’une quantité considérable de temps consacré à la maintenance. En raison de la complexité des infrastructures existantes, nous entendons souvent dire que les entreprises continuent d’employer du personnel pour gérer ces systèmes obsolètes, sans pour autant améliorer leur stratégie de données ou leur agilité.

Avec un système moderne, ces équipes seraient en mesure d'aider d'autres équipes à obtenir des informations rapides et sécurisées sur les données à la demande. Aujourd'hui, chaque équipe a besoin d'accéder à des analyses puissantes. Les données sont une monnaie précieuse qui permet à vos utilisateurs de coopérer plus efficacement. Séparer l'augmentation des données du développement des opérations de données est la première étape pour faciliter l'accès et les informations des utilisateurs.

Les avantages de la plateforme de données de Google Cloud

Les nouveaux choix d’infrastructure cloud simplifient la mise en œuvre d’une approche analytique contemporaine. Il est possible de migrer une architecture héritée inefficace vers le cloud public de la même manière que tout autre déploiement cloud. Pour éviter cela, il est utile de prendre en compte le coût total de possession (TCO) des entrepôts de données, car il offre une vue complète de la manière dont les dépenses technologiques héritées et l’agilité de l’entreprise sont décalées. ESG a découvert que BigQuery peut réduire les dépenses totales sur trois ans de 52 % par rapport à une solution sur site et de 41 % par rapport à AWS3.

Google Cloud répond aux besoins d'un entrepôt de données cloud contemporain en commençant par l'infrastructure de données : la séparation des couches de calcul et de stockage est essentielle pour l'agilité de l'entreprise. Lorsque le stockage et le calcul sont découplés et peuvent évoluer indépendamment et à la demande, il n'est pas nécessaire de maintenir en permanence des ressources de calcul coûteuses.

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