4 Langkah Menuju Transformasi Big Data di Cloud

Bisnis harus memberikan pengalaman bernilai tinggi yang konsisten, atau akan berisiko kehilangan pelanggan. Untuk itu pelaku bisnis beralih ke teknologi Big Data untuk membantu pelaku bisnis memberikan nilai lebih kepada pelanggan. Dengan analisis data yang besar, organisasi bisa mengenal pelanggan mereka dengan lebih baik, mempelajari kebiasaan mereka dan mengantisipasi kebutuhan mereka untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Tapi jalan menuju transformasi data yang besar bukanlah jalan atau proses yang sederhana. Manajemen database lawas dan peralatan data warehouse menjadi terlalu mahal untuk dipelihara dan dikembangkan. Plus, mereka tidak dapat memenuhi tantangan hari ini untuk mengakomodasi data yang tidak terstruktur, Internet of Things (IoT), streaming data dan teknologi lainnya yang integral dengan transformasi digital.

Jawaban untuk transformasi Big Data ada di Cloud. Enam puluh empat persen profesional TI yang terlibat dalam pengambilan keputusan data yang besar telah mengubah tumpukan teknologi ke dalam Cloud atau memperluas penerapannya. 23% lagi berencana untuk beralih ke Cloud dalam 12 bulan ke depan, menurut penelitian dari Forrester.

Manfaat menggunakan Cloud itu penting. Keuntungan yang paling sering dikutip oleh responden survei adalah biaya TI yang lebih rendah; keunggulan kompetitif; kemampuan untuk mengembangkan wawasan baru; kemampuan untuk membangun aplikasi pelanggan baru; kemudahan integrasi; risiko keamanan terbatas; dan mengurangi waktu untuk memberi nilai.

Tantangan Big Data Cloud

Disamping manfaat cloud yang besar, menggeser Big Data bisa memumculkan beberapa tantangan, khususnya:

Integrasi: 66% profesional TI mengatakan bahwa integrasi data menjadi lebih kompleks di public Cloud

• Keamanan: 61% mengungkapkan kekhawatiran seputar akses dan penyimpanan data

• Warisan: 64% mengatakan transisi dari infrastruktur / sistem warisan terlalu rumit

• Keterampilan: 67% mengatakan bahwa mereka khawatir dengan keterampilan yang dibutuhkan untuk Big Data dan membangun infrastruktur yang dibutuhkan

4 Langkah Mengatasi Tantangan Cloud

Bagaimana Anda mengatasi tantangan ini dan mengubahnya menjadi peluang? Berikut adalah empat langkah utama untuk memanfaatkan cloud untuk transformasi Big Data:

Integrasi data

Jika perusahaan Anda memiliki ekosistem data yang beragam dan kompleks, tidak semua teknologi data Cloud atau besar mungkin dapat mengintegrasikan data secara mulus. Memilih teknologi target yang memerlukan transformasi data yang kompleks mungkin tidak ideal. Lengkapi analisis data sebelum memilih teknologi apa pun. Hal ini akan mengurangi risiko Anda menciptakan data yang terputus-putus dan sistem yang tidak sesuai.

Keamanan

Jika data Anda bersifat rahasia dan eksklusif, atau Anda perlu memenuhi persyaratan keamanan dan kepatuhan yang ketat, Anda mungkin khawatir memasukkan data di Cloud. Dalam kasus ini, penyewa tunggal, solusi Cloud pribadi dengan jaringan dan enkripsi yang sangat disesuaikan dapat memberi Anda kemampuan Big Data yang Anda butuhkan, ditambah keamanan lingkungan yang berdedikasi. Penyedia terkemuka seperti Amazon Web Services dan Microsoft Azure memberikan solusi otentikasi keamanan asli Cloud dan memiliki opsi yang mencakup enkripsi tingkat disk dan otorisasi dan teknologi otentikasi yang ketat. Keamanan data di Cloud cepat jatuh tempo. Banyak organisasi dengan persyaratan keamanan dan kepatuhan yang ketat telah berhasil memanfaatkan teknologi Big Data di Cloud publik.

Sistem warisan

Transisi dari infrastruktur warisan selalu melibatkan migrasi data dan biasanya melibatkan satu dari tiga jalur:

1. Angkat dan Pergeseran: Memindahkan beban kerja yang ada ke infrastruktur Cloud sebagai layanan-hanya memanfaatkan kemampuan komputasi, penyimpanan dan jaringan Cloud-menghilangkan kebutuhan penulisan ulang aplikasi kompleks sambil menawarkan manfaat infrastruktur terukur.

2. Menghentikan Pelepasan Data Legacy Sepanjang Waktu: Anda menyimpan data yang ada pada sistem lawas dan mengirim data baru secara langsung ke platform berbasis Cloud yang baru-tanpa migrasi data. Fitur dan fungsionalitas baru dirancang agar siap untuk cloud.

3. Transformasi Data Kompleks: Ini melibatkan modernisasi aplikasi data-driven yang lengkap dan paling sesuai saat aplikasi mendekati akhir kehidupan. Contohnya termasuk transisi dari mainframe, AS / 400 dan sistem manajemen basis data relasional yang lebih tua ke database baru seperti Hive, Hadoop dan HBase.

Keterampilan

Implementasi data yang besar bergantung pada beragam keterampilan, termasuk pengembang, administrator dan arsitek data Cloud dan besar. Permintaan untuk ahli tersebut melebihi pasokan, sehingga perusahaan sering meminta personil internal atau kontrak untuk bekerja melampaui kompetensi inti mereka, yang dapat memperlambat penerapannya. Ini jauh lebih ekonomis untuk memilih vendor yang menyediakan kemampuan ini secara turnkey. Pastikan telah mengelola beberapa lingkungan data kompleks yang kompleks pada skala pada lingkungan khusus dan Cloud publik.

Kesimpulan

Big Data sudah menjadi pembeda besar di banyak industri. Perusahaan yang memanfaatkannya dengan sukses sudah mengganggu industri; Mereka yang tidak bisa menghadapi risiko tertinggal.