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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ? Un guide complet

Décembre 20th, 2023

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ?

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données cloud ?

En termes simples, un entrepôt de données cloud est un entrepôt de données qui existe dans l'environnement cloud, capable de combiner des exaoctets de données provenant de plusieurs sources. Les entrepôts de données cloud sont conçus pour gérer des requêtes complexes et sont optimisés pour la business intelligence (BI) et l'analyse. Les avantages d'un entrepôt de données cloud s'étendent jusqu'à la rupture silos de données, en consolidant les données disponibles dans différentes applications et en identifiant des opportunités qui autrement passeraient inaperçues avec un système sur site traditionnel entrepôt de données.

 

Définition de l'entrepôt de données cloud

Un entrepôt de données cloud est une base de données centralisée dans un cloud public permettant de stocker, traiter, intégrer et gérer de grands volumes de données structurées et semi-structurées.

La partie « cloud » signifie qu'au lieu de gérer les serveurs et l'infrastructure physiques, tout se passe en ligne : les serveurs hors site se chargent du gros du travail et vous pouvez accéder à vos données et outils d'analyse sur Internet sans avoir besoin de télécharger ou de configurer un système. logiciels ou applications.

Un entrepôt de données cloud est essentiel pour prendre des décisions rapides et basées sur les données. Il offre une capacité de calcul améliorée et une gestion simplifiée des données, vous permettant d'extraire des informations précieuses à partir de données mises à jour, précises et enrichies en cas de besoin.

 

Principales fonctionnalités d'un entrepôt de données cloud

Certaines fonctionnalités clés inhérentes à un entrepôt de données cloud le positionnent comme une solution précieuse pour les entreprises cherchant à bénéficier du cloud. Il offre le juste équilibre entre sécurité, évolutivité et accessibilité, ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités. Ceux-ci inclus:

Performance : Interrogation rapide et efficace de grands ensembles de données.

Intégration: Intégration transparente avec divers outils d'analyse.

Sécurité : Des mesures strictes comme le cryptage et les contrôles d’accès.

La gestion des coûts: Modèle de paiement à l'utilisation pour plus de rentabilité.

Évolutivité: S'adapte facilement au volume de données et aux besoins de traitement.

Accessibilité: Accès aux données depuis n'importe où avec une connexion Internet.

Mises à jour automatiques: Mises à jour automatiques régulières pour les dernières fonctionnalités et correctifs de sécurité.

 

Conseils pratiques pour gérer la qualité des données lors de la migration vers le cloud

Le cloud offre de nombreux avantages que les systèmes sur site n'offrent pas. Cependant, les migrations vers le cloud ne sont pas un parcours simple. Voici quelques conseils pour garantir la qualité des données lorsque vous transférez votre entrepôt de données vers le cloud.

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Entrepôt de données cloud et entrepôt de données sur site

Le traditionnel architecture d'entrepôt de données ne peuvent plus répondre aux besoins croissants des entreprises en matière d’analyse. Le fait que le marché des entrepôts de données cloud devrait atteindre 3.5 milliard de dollars d’ici 2025 signifie seulement que les entrepôts de données traditionnels sur site sont de moins en moins en mesure de fournir aux organisations la vitesse, l’évolutivité et l’agilité qu’elles recherchent. Le tableau ci-dessous résume la différence entre un entrepôt de données cloud et un entrepôt de données sur site :

 

Entrepôt de données sur site Entrepôt de données cloud
Demploi Déployé sur des serveurs physiques sur site Déployé sur des serveurs virtualisés sur Internet
Évolutivité Offre une évolutivité limitée, nécessite un investissement matériel initial Facilement évolutif avec ajustement des ressources à la demande
Entretien Nécessite une gestion informatique interne pour les mises à jour et le dépannage Services gérés, moins de charge de maintenance
La structure des coûts Implique des dépenses en capital (CapEx) avec des coûts initiaux pour le matériel et l'infrastructure Dépenses opérationnelles (OpEx), le modèle de tarification par répartition offre flexibilité et efficacité
Flexibilité Capacité fixe, plus difficile à adapter aux besoins changeants Flexible, peut faire évoluer les ressources en fonction de la demande
Intégration Intégration limitée avec les services cloud Intégration transparente avec divers services cloud
Accessibilité Accessibilité limitée, liée à l’emplacement physique Accessible de n'importe où avec une connexion Internet
Vitesse de déploiement Délais plus longs pour l’approvisionnement, l’installation et la configuration du matériel Déploiement rapide avec des ressources à la demande, délai de rentabilisation réduit
Mises à jour et mises à niveau Mises à jour et mises à niveau manuelles, pouvant entraîner des temps d'arrêt Mises à jour automatisées, temps d'arrêt minimal grâce aux services gérés
Disaster Recovery S'appuie sur des solutions de sauvegarde et de restauration sur site Options de reprise après sinistre intégrées dans le cloud

 

Architecture d'entrepôt de données cloud

L'architecture d'entrepôt de données cloud fait référence à la conception structurelle et à l'organisation des composants au sein d'un entrepôt de données hébergé et géré dans le cloud. Il comprend des éléments clés et leurs interactions, garantissant un traitement, un stockage, une intégration et une récupération efficaces des données. Les composants suivants constituent l'architecture de l'entrepôt de données cloud :

Les sources de données: Les sources de données font référence aux diverses origines à partir desquelles les données sont collectées et ingérées dans l'entrepôt de données à des fins d'analyse. Ces sources peuvent varier considérablement en termes de types de données, de formats et de mécanismes de livraison, allant des bases de données transactionnelles aux données en streaming et aux API externes. L’un des plus grands atouts des entrepôts de données cloud réside dans leur capacité à gérer divers types de données, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Couche d'ingestion de données : Le parcours des données dans un cloud DWH commence par le ingestion de données couche, qui est responsable de la collecte et de l’importation transparentes des données. Cette couche emploie souvent ETL processus pour garantir que les données sont transformées et formatées pour un stockage et une analyse optimaux. Certains entrepôts de données cloud prennent en charge l'ingestion de données en temps réel, vous permettant d'ingérer et de traiter les données dès qu'elles deviennent disponibles.

Couche de stockage : La couche de stockage organise et stocke les données dans un format structuré optimisé pour le traitement analytique. Ce format peut impliquer un stockage en colonnes, bien adapté à l'analyse en raison de sa capacité à compresser et à stocker ensemble des types de données similaires. La couche de stockage s'intègre à la couche de calcul pour la récupération de données en fonction des exigences des requêtes analytiques. De nombreux entrepôts de données cloud utilisent des systèmes de fichiers distribués pour le stockage, distribuant les données sur plusieurs nœuds et offrant évolutivité et parallélisme.

Couche de calcul : La couche de calcul est responsable du traitement des requêtes et de l'exécution d'opérations analytiques sur les données stockées. Il gère l'allocation des ressources, telles que le processeur et la mémoire, aux différentes requêtes et charges de travail. L'allocation des ressources est dynamique et peut être ajustée en fonction de la priorité et des exigences des tâches en cours.

Optimisation et exécution des requêtes : La couche de calcul intègre des techniques d'optimisation des requêtes pour améliorer l'efficacité. Le moteur de l'entrepôt de données cloud optimise les requêtes SQL en choisissant des plans d'exécution optimaux, des stratégies d'indexation et via d'autres optimisations pour minimiser les temps de réponse aux requêtes. De nombreux entrepôts de données cloud utilisent une optimisation basée sur les coûts pour analyser les requêtes. Cette approche évalue différents plans d'exécution et sélectionne celui dont le coût estimé est le plus bas.

Intégration avec les outils BI : Les entrepôts de données cloud fournissent des protocoles et des interfaces de connectivité qui permettent une intégration transparente avec les outils BI. Les protocoles courants incluent Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) et les API RESTful. Ces entrepôts de données prennent également en charge les capacités de traitement analytique en ligne (OLAP), permettant aux outils de BI de créer des cubes de données pour une analyse multidimensionnelle. Ceci est particulièrement utile pour les scénarios analytiques complexes.

 

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Avantages de l'entrepôt de données cloud

Les entrepôts de données cloud sont plus faciles à mettre en place que leurs homologues traditionnels, ce qui implique généralement une configuration complexe. Un CDWH moderne stocke, intègre et traite de gros volumes de données provenant de plusieurs sources, que ce soit sur site ou sur Internet.

Voici d’autres avantages d’un entrepôt de données cloud :

Accessibilité améliorée

Les entrepôts de données hébergés sur le cloud permettent d'accéder aux données pertinentes depuis n'importe où dans le monde. De plus, ils sont dotés de fonctionnalités de contrôle d'accès pour garantir que les données requises pour la BI ne sont visibles que par le personnel concerné. Il est intéressant de noter que même si plusieurs employés peuvent accéder simultanément à l'entrepôt de données, intégrité des données reste intact. La couche supplémentaire de gouvernance améliore l’ensemble gestion de la qualité des données efforts d’une organisation.

Évolutivité illimitée

L'architecture virtuelle permet aux organisations de modifier leur allocation de ressources en fonction de l'évolution des demandes. Avec un entrepôt de données cloud, les entreprises ayant des besoins fluctuants ont la possibilité de payer uniquement pour les fonctionnalités et capacités dont elles ont besoin – ce qui est impossible avec les alternatives sur site. Par exemple, les entreprises touristiques peuvent avoir besoin de plus de puissance de calcul pour des analyses améliorées pendant la haute saison, alors qu'elles ne consomment qu'une fraction de cette puissance de traitement pendant la basse saison.

Performances non plafonnées

Un entrepôt de données cloud permet à tous les départements d'une organisation d'accéder simultanément aux données pertinentes sans sacrifier les performances. Cela est possible car ils disposent généralement de plusieurs serveurs qui partagent la charge, garantissant ainsi que de grandes quantités de données sont traitées simultanément sans aucun délai.

Stockage de données abondant

L’une des raisons les plus convaincantes d’opter pour un entrepôt de données cloud est la quantité de stockage excédentaire qu’il offre. Comme mentionné précédemment, les fournisseurs de solutions d'entreposage de données dans le cloud ont souvent un modèle de tarification à l'utilisation, qui permet aux organisations d'augmenter ou de réduire leur volume sans gaspiller d'espace de stockage. Il en va de même pour d'autres capacités et fonctionnalités qui permettent aux entreprises d'expérimenter des projets d'entreposage de données sans encourir de coûts élevés.

Une intégration fluide

D’après une étude récente, les entreprises utilisent des données provenant de plus de 400 sources à des fins d'analyse et de business intelligence. Ainsi, les données sont non seulement sous plusieurs formats différents, mais également structurées de différentes manières, ce qui rend l’intégration difficile. Les entrepôts de données cloud peuvent aider à relever les défis de l'intégration car ils sont conçus pour intégrer des données provenant de sources multiples, y compris des applications cloud, bases de donnéeset les formats de fichiers. Cette structure permet également l'extraction et la consolidation des données semi-structurées et non structurées.

Disaster Recovery

La reprise après sinistre avec les bases de données existantes est souvent discutable. Les entreprises utilisant des outils existants doivent dépenser des sommes importantes pour le matériel supplémentaire nécessaire à la création de sauvegardes de données en cas de sinistre ou de panne du système. Un entrepôt de données cloud atténue la plupart de ces problèmes en créant régulièrement des sauvegardes, protégeant ainsi les données importantes en cas de sinistre. De plus, les organisations qui adoptent des solutions virtuelles pour leurs analyses évitent les coûts inutiles liés à l’achat d’équipements ou de zones de stockage pour stocker leur matériel.

 

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Défis de l'entreposage de données dans le cloud 

Bien que les entrepôts de données cloud offrent des avantages significatifs, notamment en matière d'évolutivité et de flexibilité, ils comportent leur propre ensemble de défis et de complexités.

Intégration Des Données

Intégration des données Les défis du cloud sont dus à la diversité des sources de données, à la nature dynamique de l'infrastructure et à la nécessité de gérer et de gouverner efficacement les données. De plus, les organisations disposent souvent d'un mélange de systèmes sur site et basés sur le cloud, et l'intégration de données entre ces systèmes peut impliquer plusieurs considérations supplémentaires, notamment la sécurité, la latence et la connectivité.

Sécurité

La nécessité d’aligner les pratiques de chiffrement sur les exigences organisationnelles spécifiques peut s’avérer complexe en raison de la diversité des environnements de données. Par exemple, si votre organisation dispose d'une infrastructure hybride, comprenant des systèmes sur site et basés sur le cloud, l'intégration transparente des pratiques de chiffrement entre eux peut s'avérer difficile. De plus, fonctionner dans des environnements multi-cloud nécessite des normes de contrôle d’accès compatibles sur différentes plates-formes cloud. Garantir des contrôles d’accès cohérents lorsque les données sont distribuées entre plusieurs fournisseurs de cloud nécessite des efforts de normalisation.

Conformité

Les fournisseurs de services cloud fonctionnent selon un modèle de responsabilité partagée, dans lequel ils gèrent certains aspects de la sécurité, tandis que les clients sont responsables d'autres. Comprendre et assumer cette responsabilité partagée peut être complexe. La nature dynamique et diversifiée des paysages réglementaires, qui couvrent souvent des secteurs et des juridictions, peut devenir un obstacle à la conformité avec les organismes de réglementation.

La gestion des coûts

Alors que les entrepôts de données cloud offrent une flexibilité inégalée et des ressources à la demande, le modèle de paiement à l'utilisation peut entraîner des coûts inattendus s'il n'est pas soigneusement surveillé. Le défi réside dans l’optimisation de l’utilisation des ressources pour correspondre aux charges de travail variables et aux demandes de traitement des données. Il peut être difficile de prévoir les coûts avec précision, en particulier lorsqu'il s'agit de volumes de données fluctuants et de requêtes analytiques complexes. De plus, la diversité des services et des fonctionnalités offertes par les entrepôts de données cloud peut entraîner un surprovisionnement ou une sous-utilisation involontaire, ce qui a un impact sur la rentabilité.

Verrouillage du fournisseur

Organisations tirant parti des fonctionnalités et des services d’un cloud spécifique solution d'entrepôt de données le fournisseur risque d’être étroitement intégré aux technologies et API propriétaires de ce fournisseur. Si ces technologies améliorent l’efficacité et la fonctionnalité, elles créent également des dépendances qui peuvent être difficiles à résoudre. La transition vers un autre fournisseur de cloud ou l'adoption d'une stratégie multi-cloud devient complexe, car le processus de migration peut impliquer la réécriture des requêtes, l'adaptation des modèles de données et la résolution des problèmes de compatibilité.

 

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Meilleures solutions d'entrepôt de données cloud pour les entreprises

La plupart des solutions d'entreposage de données dans le cloud fonctionnent selon le modèle de tarification à l'utilisation préféré par les entreprises, en particulier les startups qui débutent dans le monde de l'entreposage de données. Cette option de tarification est également utile pour les entreprises qui prévoient d'ajouter de nouvelles sources et plates-formes à leur architecture de données, car un entrepôt de données cloud peut évoluer rapidement pour répondre à ces besoins.

De plus, les solutions d'entrepôt de données cloud les plus courantes offrent une valeur similaire en termes de hautes performances, d'évolutivité, de flexibilité, de facilité d'utilisation et de tarification. Ce qui varie, c'est la manière dont ils sont mis en œuvre. Les organisations doivent évaluer soigneusement les caractéristiques et les atouts uniques de chaque solution d'entrepôt de données cloud en fonction de leurs exigences et préférences spécifiques.

Entrepôt de données cloud : Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics combine l'analyse du Big Data avec l'entreposage de données d'entreprise pour accélérer l'obtention d'informations. Plus précisément, il utilise SQL pour l'entreposage de données, les technologies Spark pour gérer le Big Data et Pipelines pour l'intégration de données via ETL et ELT. Azure Synapse Analytics s'intègre également de manière transparente aux outils de BI comme Power BI.

Cela peut constituer une solution d’entrepôt de données viable si votre organisation est impliquée dans la totalité ou la plupart de ces efforts de gestion de données. De plus, si vous utilisez déjà plusieurs autres services Microsoft, envisagez d'intégrer Azure Synapse Analytics dans votre pile de données existante, car les services Microsoft s'intègrent parfaitement.

 

Avantages d'Azure Synapse Analytics

  • Intégration transparente avec d'autres services Azure et des plateformes avancées de BI, d'analyse et de ML
  • Prise en charge de divers types de données, y compris les données non structurées
  • Requêtes sans serveur à la demande rentables
  • Évolue facilement pour gérer de grands ensembles de données
  • Le provisionnement des ressources à la demande offre une flexibilité accrue
  • Fonctionnalités de sécurité robustes pour la protection des données

Inconvénients d'Azure Synapse Analytics

  • Forte dépendance à l’écosystème Azure
  • Le réglage fin pour des résultats optimaux peut être complexe
  • Des mises à jour et des changements fréquents obligent les utilisateurs à s'adapter en permanence
  • Augmentation potentielle des coûts avec une utilisation accrue
  • Courbe d'apprentissage pour les équipes peu familières avec la plateforme. Les utilisateurs ont souvent besoin de formation pour s'adapter à la plateforme

 

Utilisez Azure Synapse Analytics pour :

  • Big Data Analytics
  • Analyse en temps réel
  • Requêtes sans serveur sur les lacs de données
  • Analyse prédictive et prévisions
  • Entreposage de données cloud de niveau entreprise
  • Intégration d'analyses avancées et de ML

 

Entrepôt de données cloud : Amazon Redshift

Redshift d'Amazon est un service d'entrepôt de données entièrement géré, à l'échelle du pétaoctet, fourni par Amazon Web Services (AWS). Il est conçu pour gérer de grands ensembles de données et fournir des analyses hautes performances aux organisations à la recherche d'une solution évolutive et rentable. Amazon Redshift est particulièrement adapté aux charges de travail analytiques et aux applications de business intelligence.

 

Avantages d'Amazon Redshift

  • Évolue facilement des petits aux grands ensembles de données
  • Offre des performances de requête rapides, en particulier pour les charges de travail d'analyse
  • Intégration transparente avec d'autres services AWS pour des solutions complètes
  • Les sauvegardes et la maintenance automatisées réduisent la charge opérationnelle
  • Fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données sensibles

Inconvénients d'Amazon Redshift

  • Optimisé pour les requêtes analytiques ; moins adapté aux charges de travail transactionnelles
  • La disponibilité des fonctionnalités varie selon la région
  • Les utilisateurs peuvent avoir besoin de temps pour se familiariser avec la plateforme et l'écosystème AWS.
  • Bien que rentable, une utilisation à grande échelle peut entraîner des coûts importants

 

Utilisez Amazon Redshift pour :

  • BI et analytique
  • Entreposage de données dans le cloud
  • Analyse ponctuelle
  • Intégration avec les services AWS
  • Requêtes et agrégations complexes
  • Traitement des données évolutif

 

Entrepôt de données cloud : Google BigQuery

Google BigQuery est une solution d'entrepôt de données cloud sans serveur entièrement gérée fournie par Google Cloud Platform (GCP). Il est conçu pour gérer des charges de travail d'analyse à grande échelle et vous permet d'analyser et d'interroger de grands ensembles de données en temps réel. Son intégration avec d'autres services cloud de Google en fait une plate-forme complète pour divers besoins d'analyse de données.

 

Avantages de Google BigQuery

  • Le fonctionnement sans serveur signifie que la plateforme évolue automatiquement
  • Optimisé pour des performances de requête rapides, adapté aux analyses en temps réel
  • Gère efficacement de grands ensembles de données, évoluant automatiquement en fonction de la charge de travail
  • Intégration transparente avec d'autres services Google Cloud
  • Syntaxe SQL familière pour une adoption facile par les analystes de données et les développeurs
  • Prise en charge du streaming de données en temps réel

Inconvénients de Google BigQuery

  • Non conçu pour le traitement transactionnel ; optimisé pour l'analyse
  • L'intégration avec GCP peut entraîner un certain degré de dépendance vis-à-vis du fournisseur.
  • Bien que rentable pour les charges de travail petites à moyennes, les dépenses peuvent augmenter pour une utilisation à grande échelle
  • Les utilisateurs peuvent avoir besoin de temps pour se familiariser avec la plateforme et l'écosystème de Google.

 

Utilisez Google BigQuery pour :

  • Analyse de données ponctuelle
  • Tableaux de bord en temps réel
  • Analyse des journaux
  • Analyse des données IoT
  • Analyses prédictives
  • Entreposage de données dans le cloud

 

Entrepôt de données cloud : flocon de neige

Snowflake est une plate-forme d'entreposage de données basée sur le cloud qui fournit une solution entièrement gérée et évolutive pour le stockage et l'analyse des données. Il fonctionne comme une plate-forme Software-as-a-Service (SaaS) et est conçu pour être simple, flexible et efficace pour les organisations à la recherche d'un entrepôt de données cloud moderne.

 

Avantages du flocon de neige

  • Les utilisateurs peuvent déployer Snowflake sur plusieurs plates-formes cloud, offrant ainsi de la flexibilité et évitant la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
  • La mise à l'échelle automatique garantit des performances optimales pour différentes charges de travail
  • Facilite le partage simple et sécurisé des données entre les organisations ou les départements
  • Clonage efficace de bases de données ou de tables sans utilisation de stockage supplémentaire (clonage sans copie)
  • Accès aux données historiques et récupération des modifications
  • Capacité à faire évoluer le stockage et à calculer de manière indépendante

Inconvénients du flocon de neige

  • Le transfert de données entre différents fournisseurs de cloud peut entraîner des coûts supplémentaires
  • Les utilisateurs pourraient avoir besoin de temps pour se familiariser avec la plateforme Snowflake
  • Certaines charges de travail complexes nécessitent un réglage précis pour des performances optimales
  • Tout en offrant un bon rapport coût-efficacité, une utilisation à grande échelle peut entraîner des coûts importants

 

Utilisez Flocon de neige pour :

  • Réplication de données cross-cloud
  • Développement d'applications gourmandes en données
  • Partage de données à l'échelle de l'entreprise
  • Analyses de cybersécurité
  • Entreposage de données dans le cloud
  • Accès aux données amélioré

 

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Opter pour un entrepôt de données cloud : facteurs à prendre en compte

Il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs lors de la sélection d'une solution d'entrepôt de données cloud pour votre organisation. Voici quelques considérations que vous pouvez prendre en compte :

Facilité d’utilisation

Lors de l'évaluation d'un entrepôt de données cloud, la simplicité et la familiarité du langage de requête sont primordiales, en particulier si votre équipe maîtrise bien SQL. Une transition fluide est cruciale pour l’efficacité et la productivité. De plus, évaluez les capacités d'intégration de la solution avec vos outils BI et services d'intégration de données actuels. Un entrepôt de données cloud qui s'intègre sans effort à votre technologie et à votre pile de données existantes garantit un flux de travail cohérent et rationalisé et minimise les perturbations.

Performance

L'évaluation des performances des requêtes, en particulier pour les requêtes analytiques complexes, fournit un aperçu de la capacité de la plateforme à gérer efficacement vos charges de travail spécifiques. Les capacités de gestion simultanée des utilisateurs et des requêtes sont tout aussi importantes, car une solution robuste doit être capable de gérer plusieurs utilisateurs et requêtes simultanés sans compromettre la réactivité. L'évolutivité, tant en termes de stockage que de ressources de calcul, est une considération importante pour garantir que la solution puisse évoluer de manière transparente avec l'évolution de vos demandes de données.

Prix

Évaluez la structure tarifaire pour vous assurer qu’elle correspond à vos modèles d’utilisation afin d’éviter tout coût imprévu. Au-delà de la tarification par requête ou par Go, évaluez coût total de possession (TCO) et n'oubliez pas de prendre en compte des facteurs tels que les coûts de stockage et les dépenses de transfert de données. En prenant en compte la situation dans son ensemble, vous garantirez que l'entrepôt de données cloud choisi répond non seulement à vos considérations budgétaires immédiates, mais qu'il s'avère également économiquement viable à long terme.

Verrouillage du fournisseur

Donner la priorité à la prise en charge multi-cloud contribue à une pile de données résiliente et adaptable. Évaluez la capacité de la solution d'entrepôt de données cloud à se déployer de manière transparente sur plusieurs fournisseurs cloud, garantissant ainsi une flexibilité dans le choix et la transition entre les services. Cela atténue non seulement les risques associés à la dépendance à l'égard d'un seul fournisseur, mais offre également la possibilité de tirer parti des offres uniques de différents environnements cloud.

Support fournisseur

Un système de support fournisseur réactif et fiable est essentiel pour résoudre les problèmes en temps opportun et garantir que votre équipe puisse exploiter tout le potentiel de l'entrepôt de données cloud. Évaluez des facteurs tels que les temps de réponse et la disponibilité des plans de support. En outre, envisagez d'examiner l'engagement communautaire de la plateforme et la qualité de la documentation disponible, car ces ressources s'avèrent souvent inestimables pour relever les défis et optimiser l'utilisation.

 

Comment Astera Peut faciliter votre transition vers le cloud

Adopter un entrepôt de données cloud pour votre organisation est une décision importante. En plus de former et de préparer vos employés au déménagement, vous devrez également vous assurer que toutes les personnes impliquées dans le processus de migration connaissent bien les subtilités de la plateforme sélectionnée, ainsi que le processus de migration lui-même.

C'est exactement là que Astera arrive avec son Constructeur d'entrepôt de données—une solution d'entrepôt de données unifiée et basée sur les métadonnées. Avec Astera, vous pourrez :

  • Créez un entrepôt de données complet à partir de zéro en quelques jours, et non en quelques semaines
  • Déployez des entrepôts de données à grand volume et entièrement opérationnels, sur site et dans le cloud.
  • Automatisez le processus de modélisation du coffre-fort de données pour créer des hubs, des liens et des satellites
  • Connectez-vous en toute transparence aux outils de BI et d'analyse pour des rapports et des analyses approfondies

Et bien plus encore, le tout sans écrire une seule ligne de code.

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