如果企業沒有必要的專業知識來管理云的復雜性，那么將數據分析轉移到云的好處可能會消失。以下是一些可以考慮的最佳實踐，以避免挑戰和最大限度地提高投資回報率。

云分析的好處是強大的，許多行業人士正在注意到這一點。據相關企業預測，到2022年，大數據和商業分析將出現顯著增長，預計全球這些市場的規模將達到約2750億美元。

將數據分析遷移到云端有巨大的好處，即更好的投資回報。工程師們設計了這些平臺，以加速處理和分析大量數據。反過來，云分析幫助企業從數據中提取價值，以更好地做出決策、改善運營和更快地增長。

然而，如果企業沒有必要的專業知識來管理云的復雜性，這些好處就會消失，特別是如果沒有密切監控數據使用情況或適當計劃的話。例如，據企業預測，到2024年，60%的基礎設施和運營負責人將遇面臨公共云成本超支。

為了避免挑戰和最大限度地提高投資回報率，我們建議管理者考慮這些最佳實踐。

審查戰略和計劃

首先，查看云技術基礎架構，可否長期可行。數據庫軟件在不斷發展，因此您需要考慮現在和將來的需求。隨著無服務器計算的發展，解決方案是否利用了按交易付費模型的成本和靈活性，從而消除了對歷史上昂貴實例的需求。

數據治理和網絡安全都應該指導計劃，審查戰略和確定遵守行業法規的必要條件，并確保沒有將個人身份信息遷移到云端。

清理數據

如果要整合來自不同來源的數據，請考慮主數據管理策略如何確保跨數據生態系統的一致性。具有不同名稱的客戶，例如在一個數據庫中是“AcmeLLC”，在另一個數據庫中是“AcmeFoodsLLC”，可能會導致下游效率低下，補救成本可能很高。

數據庫結構對策略至關重要。據預測，到2025年，超過75%的主數據管理計劃將無法滿足業務預期，因為無法將移動設備管理價值與業務價值聯系起來。到2025年，50%的首席數據官將通過在移動設備管理、數據中心、數據質量和集成等方面加強數據管理實踐，實現數字加速目標。

要從數據中提取有意義的見解，需要高質量的主數據管理解決方案。如果數據不干凈，就會導致決策失誤。

了解每個工具的用途

我們很容易被市場上的領先技術所吸引。但是，必須要評估云分析工具如何與數據管理策略保持一致，以及它提供了什么結果。現代云數據庫提供的功能、工具和支持比本地技術更先進。在遷移到云之前，IT領導者必須優先考慮他們的業務用例，并確定他們的公司想要利用的分析。這些業務需求應該塑造云環境并推動工具的采用。

使用云分析來獲得更好的數據洞察力

企業經常難以管理數據量或知道何時進行現代化改造。例如，我們的一個客戶希望對其數據移動架構進行現代化改造。他們從37000家快餐店的銷售點系統中獲取了大量未經提煉的原始數據。此外，一些商店提供的數據質量各不相同，報告格式對分析師來說也不理想。

為了幫助解決這個問題，我們創建了一個新的平臺，提高了數據收集、驗證和分類的透明度。利用Python將腳本分解到原子級別，這樣就可以按照業務用戶想要的格式重新組裝文件，并利用自動伸縮組優化服務器活動，以更好地控制成本。

這些變化在兩個層面上給了分析師安慰，首先，他們知道數據是高質量的，其次，他們現在可以利用更有利于分析的格式的數據，提供了前一天晚上、一周或季度的“數據完整性”快照，使他們能夠優化他們的業務。

考慮云平臺

像亞馬遜網絡服務這樣的云平臺為有效利用其工具的公司提供了按需計算、存儲和特定分析用例的數據倉庫。它們還可以顯著減少啟動數據基礎設施所需的時間。反過來，企業能夠根據業務假設快速采取行動并測試其有效性。如果結果證明它提供了見解，那么解決方案就可以被改進并產品化。如果沒有，則可以快速釋放資源以繼續進行下一個假設。

有效使用云平臺可以幫助企業擴大規模。但是，必須不斷地監控成本。根據數據量的不同，成本可能會迅速增長到難以控制的地步。了解了這一點，最好圍繞存儲和計算需求評估您的數據消耗。否則，可能會受到云計算成本飆升的打擊。

高質量的數據可以幫助企業領導者解鎖新的見解。但是，海量的數據可能會讓人很難判斷哪些信息是最有價值的。部署健全的數據管理計劃、審計和清理數據、使用數據分析和利用適當的工具將幫助企業成長并獲得更高的成功。?