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Qu’est-ce que l’analyse cloud ? 

L’analyse cloud consiste à stocker et à analyser les données dans le cloud et à les utiliser pour extraire des informations commerciales exploitables. Comme dans le cas de l’analyse des données locales, les algorithmes d’analyse cloud sont appliqués à de grandes collections de données pour identifier des motifs, prédire des résultats et produire d’autres informations utiles aux décideurs de l’entreprise.

Toutefois, l’analyse cloud représente généralement une alternative plus efficace à l’analyse locale, qui exige d’acquérir, d’héberger et de maintenir des datacenters coûteux. Si les solutions d’analyse locale offrent aux entreprises un contrôle interne sur la confidentialité et la sécurité des données, elles sont complexes et chères à faire évoluer. L’analyse cloud, par contre, bénéficie de l’évolutivité, des modèles de service et des économies du cloud computing.

Les entreprises génèrent des téraoctets de données dans le cadre de leurs opérations quotidiennes. Aujourd’hui, la plupart de ces données (provenant de sites web, des réseaux sociaux, des équipements IT et des logiciels financiers, entre autres) se trouvent dans le cloud. Les outils et logiciels d’analyse cloud sont particulièrement efficaces pour traiter ces grands groupes de données, produire des informations sous des formes facilement intelligibles et créer à partir des données du cloud disponibles des informations à la demande, offrant ainsi une expérience utilisateur de plus en plus harmonisée.

Les outils et logiciels d’analyse cloud sont particulièrement efficaces pour traiter ces grands groupes de données, produire des informations sous des formes facilement intelligibles à la demande, offrant ainsi une expérience utilisateur de plus en plus harmonisée.

Présentation de l’analyse cloud

Qu’est-ce que le cloud computing ?

Tout d’abord, pour examiner le fonctionnement de l’analyse cloud, il faut partir d’un modèle de cloud computing. Le cloud computing est la fourniture de services informatiques via Internet. Le « cloud » est une métaphore des nombreux groupements d’ordinateurs qui composent l’infrastructure d’Internet.

Dans le modèle du cloud computing, les entreprises peuvent louer l’infrastructure et les services IT dont elles ont besoin sur demande auprès d’un prestataire de services cloud, au lieu d’acquérir et d’administrer leur propre datacenter. Ces services englobent aussi bien les infrastructures essentielles telles que les réseaux, les serveurs, le stockage, les bases de données et les logiciels, que des outils avancés comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML). Le cloud computing permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’accroître leur productivité en réduisant la quantité de matériel à acquérir et à entretenir. Il facilite également le redimensionnement des ressources en fonction de l’évolution des besoins de l’entreprise. Et comme ces services sont centralisés à distance, ils sont accessibles depuis n’importe quel appareil possédant une connexion à Internet.

Comment fonctionne l’analyse cloud ?

Comme son nom le suggère, les systèmes d’analyse cloud doivent être hébergés sur une plateforme Internet. Dans la plupart des cas, ils sont exécutés dans des datacenters de pointe, capables de fournir la puissance de calcul et l’espace de stockage nécessaires pour analyser des quantités massives de données.

Dans les systèmes d’analyse cloud, toutes les données générées sont collectées et stockées à distance dans le cloud, où elles sont accessibles depuis n’importe quel dispositif connecté à Internet. Le système d’analyse cloud peut ensuite nettoyer, organiser, traiter et analyser les données à l’aide d’algorithmes propriétaires. Ces informations sont présentées à l’utilisateur via différentes visualisations et autres formes intuitives.

Chaque solution d’analyse cloud apporte son propre lot de fonctionnalités, mais toutes les solutions ont plusieurs composants en commun. Selon Gartner, référencé dans cet article, il s’agit des fonctions suivantes :

  • les sources de données. Ce sont les différentes sources dont proviennent les données de votre entreprise. Il s’agit typiquement des données d’utilisation web et de réseaux sociaux, ainsi que les données des systèmes CRM et ERP.
  • les modèles de données. Une structure de modèle de données récupère les données et normalise les relations entre les différentes données à des fins d’analyse. Les modèles peuvent être simples, et utiliser par exemple les données d’une seule colonne de tableur, ou complexes, impliquant plusieurs déclencheurs et paramètres dans de multiples dimensions.
  • les applications de traitement. L’analyse cloud utilise des applications spéciales pour traiter des volumes considérables d’informations stockées dans un entrepôt de données et réduire le délai d’obtention des informations (voir plus bas).
  • la puissance de calcul. L’analyse cloud exige une puissance de calcul suffisante pour importer, nettoyer, structurer et analyser de grands volumes de données.
  • les modèles analytiques. Ce sont des modèles mathématiques qui peuvent être utilisés pour analyser des jeux de données complexes et prédire des résultats.
  • le partage et le stockage des données. Les solutions d’analyse cloud proposent des services d’entreposage des données permettant d’évoluer rapidement et simplement.

En plus de ces fonctionnalités, l’IA devient une partie intégrante de l’analyse cloud. Les algorithmes de machine learning, notamment, permettent aux systèmes d’analyse cloud d’apprendre par eux-mêmes et de prédire des résultats futurs.

Quels sont les avantages de l’analyse cloud ?

L’analyse cloud présente de nombreux avantages pour les grandes entreprises. Voici ceux qui peuvent exercer le plus grand impact sur votre activité.

 

Consolidation des données

Les données produites par de nombreuses sources disparates dans l’entreprise empêchent presque totalement d’en avoir une vue unifiée. L’analyse cloud rassemble toutes les sources de données de l’entreprise pour produire une image plus complète. Toutes les parties prenantes, quelle que soit leur localisation (ou celle des données), peuvent accéder facilement à ces données dans un seul et même endroit afin d’obtenir des informations exactes et prendre de meilleures décisions commerciales en temps réel.

 

Partage et collaboration

L’enfermement des big data dans les silos des différents services, comme les finances ou les ressources humaines, affecte toute l’entreprise. Une solution d’analyse cloud peut mieux intégrer les données de différentes parties de l’entreprise (à condition d’appliquer un contrôle des accès basé sur le rôle) pour fluidifier la communication et améliorer la prise de décision.

 

Évolutivité

Lorsque les charges de travail et les volumes de données augmentent rapidement, les administrateurs qui gèrent des plateformes locales doivent acheter et installer de nouvelles machines pour répondre à cette hausse de la demande, et ce modèle de service entraîne souvent un provisionnement excessif et des dépenses qui sembleront inutiles si la demande baisse à nouveau par la suite. Avec les services d’analyse cloud, les entreprises peuvent évoluer pour faire face aux pics de demande en mobilisant davantage d’instances (ou en réduisant leur nombre lorsque la demande baisse), et elles ne paient que pour ce qu’elles utilisent.

 

Réduction des coûts

Outre les coûts des différentes machines, les plateformes locales nécessitent de fréquentes mises à jour et migrations, toujours synonymes de coupures du système qui affectent la continuité des activités. L’analyse en local exige également des compétences spécialisées que certaines entreprises ne possèdent pas ou ne peuvent se permettre d’avoir en interne. Avec l’analyse cloud, les entreprises n’ont pas besoin d’acquérir et d’entretenir des machines supplémentaires, et elles bénéficient de l’expertise des prestataires de services.

 

Sécurité

La supervision de la sécurité n’est habituellement que l’une des nombreuses responsabilités du personnel IT d’une entreprise, mais c’est une mission à temps plein pour les hôtes cloud. Les fournisseurs d’analyse cloud utilisent également un chiffrement robuste pour sécuriser les données lors de leur transmission sur les réseaux. Mais leur plus grand avantage en termes de sécurité est sans doute que les données sont stockées hors site : un rapport récent a révélé que 34 % de toutes les failles étaient le fait d’acteurs malveillants internes, et en particulier d’employés ou anciens employés qui quittent l’entreprise en emportant des informations confidentielles ou propriétaires.

 

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données ?

Un entrepôt de données est un système électronique pour le stockage des données agrégées à partir de différentes sources d’une entreprise, à des fins d’analyse et de rapport. L’entreposage des données est souvent proposé dans le cadre d’une plateforme d’analyse cloud.

Pour créer un entrepôt de données, les données sont réunies à partir des différentes sources de l’entreprise et « nettoyées » : ce processus consiste à corriger ou à éliminer les données corrompues, inexactes, incomplètes ou mal formées, ainsi que les doublons. Une fois nettoyées, les données au format base de données, conçu pour le traitement des transactions, sont converties au format d’entrepôt, conçu pour les requêtes et l’analyse. Une fois dans l’entrepôt, les données sont triées, consolidées, corrélées et éventuellement traitées pour être comparées et analysées. Des données sont continuellement ajoutées lorsque les différentes sources de données sont actualisées, afin que le dépôt reste à jour.

Qu’est-ce que la business intelligence (BI) ?

La business intelligence (ou BI cloud) est une solution couramment proposée par les fournisseurs d’analyse cloud via un modèle logiciel en tant que service (SaaS). Dans ce contexte, la BI désigne les outils et les technologies employées pour la collecte et l’interprétation des données commerciales. La BI englobe différents processus comme les rapports analytiques en ligne (OLAP), l’investigation de données et de texte, l’analyse prédictive et descriptive, ainsi que l’étalonnage des performances. Les logiciels de BI collectent et analysent les données utiles d’un entrepôt de données et produisent des rapports et des visualisations faciles à comprendre. La BI fonctionne avec l’analyse de données pour aider les entreprises à optimiser leurs performances et à prendre de meilleures décisions commerciales.

Si les solutions traditionnelles et modernes de business intelligence apportent aux décideurs des informations complètes et exactes qui renforcent la prise de décision, leurs méthodes diffèrent considérablement. La business intelligence traditionnelle, encore utilisée par de nombreuses entreprises, s’appuie sur l’IT et sur des data scientists ou des analystes de données spécialement formés. Un département soumet une requête à une file d’attente de rapports et le spécialiste de données lance la création d’un rapport statique qui peut prendre des jours ou des semaines en s’appuyant sur des données historiques et des résultats passés. En conséquence, les cycles de rapport peuvent être lents et manquer de données récentes.

La BI moderne est bien plus agile. Les utilisateurs de tous les niveaux de l’entreprise peuvent accéder aux données dont ils ont besoin en temps réel, et générer rapidement des rapports sophistiqués avec un minimum d’expertise technique. Les tableaux de bord web permettent aux utilisateurs d’investiguer les données plus librement et d’adopter différentes approches d’une question métier, offrant à l’IT la liberté de se consacrer à d’autres priorités de l’entreprise.

La BI et la BI cloud peuvent être utilisées pour informer pratiquement toute décision commerciale. Voici quelques exemples de ces usages :

  • l’analyse du comportement des clients. La BI peut aider les entreprises à comprendre pourquoi une stratégie client a fonctionné ou non, identifier des comportements types, etc.
  • le développement de stratégies de revenus. La BI peut aider les entreprises à mettre au point des stratégies de croissance des revenus en identifiant les clients parfaits, en apportant des éclairages sur les décisions d’achat et en facilitant l’identification des moteurs de conversion.
  • la découverte des problèmes métier. Les logiciels de BI s’intègrent souvent aux logiciels financiers, permettant aux entreprises de visualiser les données sous différents angles et de détecter des problèmes qui passeraient autrement inaperçus.
  • l’optimisation des performances. La BI permet aux entreprises de suivre leurs objectifs de vente et les délais de leurs projets, par exemple : identifier les objectifs réalisables, maintenir les équipes sur la bonne voie et avertir les responsables en fin de parcours.

En quoi l’analyse cloud se distingue-t-elle de l’analyse des événements ?

La différence fondamentale entre l’analyse cloud et l’analyse des événements réside dans le fait que la première s’exécute exclusivement dans le cloud, tandis que la seconde fait référence à des logiciels qui peuvent s’exécuter n’importe où, que ce soit dans le cloud ou en local. De plus, l’analyse cloud est un terme englobant qui regroupe l’analyse appliquée à des opérations métier très diverses, dont la vente, le marketing et l’IT. L’analyse des événements peut en faire partie, mais elle désigne spécifiquement un processus informatique qui traite de la résolution des défaillances et des incidents informatiques.

L’analyse des événements est la dernière génération de la gestion des événements, elle rassemble plusieurs systèmes de gestion des événements au sein d’une plateforme centralisée unique et automatise une grande part du processus de tri. Les événements anormaux sont plus faciles à identifier et à résoudre, et nécessitent moins d’interaction humaine.

Une approche basée sur le cloud de l’analyse des événements offre de nombreux avantages par rapport à une solution en local. Comme une grande part de l’infrastructure est délivrée par le fournisseur, les coûts pour l’entreprise sont considérablement réduits. Les logiciels sont également plus faciles à installer et à gérer, et ils sont automatiquement mis à jour, ce qui permet au personnel IT de se consacrer à l’identification et à la résolution des problèmes du réseau.

Pour bien démarrer

Comment choisir la meilleure plateforme d’analyse cloud ?

Les plateformes d’analyse cloud ne se ressemblent pas toutes et vous avez tout intérêt, à long terme, à prendre le temps d’identifier les besoins spécifiques de votre entreprise avant de prendre une décision d’achat. Voici quelques facteurs clés à prendre en compte :

  • l’évolutivité. Une bonne plateforme d’analyse cloud est capable de répondre à la croissance de votre entreprise et de ses besoins. Des modèles tarifaires flexibles vous permettront de payer uniquement pour les ressources que vous utilisez.
  • la sécurité. Si pratiquement tous les fournisseurs de cloud chiffrent les données lors de leur transmission sur le réseau, beaucoup ne le font pas une fois qu’elles sont simplement stockées. Recherchez une plateforme qui chiffre les données à la fois « en transit » et « au repos ».
  • des intégrations en temps réel. Votre plateforme d’analyse cloud doit s’intégrer en temps réel aux autres systèmes de votre entreprise pour qu’elle puisse se tenir à jour sans effort supplémentaire.
  • des fonctionnalités d’analyse. Chaque entreprise est guidée par des indicateurs commerciaux uniques. Recherchez une plateforme d’analyse cloud capable de calculer les vôtres.
  • une interface réactive. L’analyse des données se fait de plus en plus sur des appareils mobiles. Vérifiez que la plateforme d’analyse cloud que vous envisagez d’utiliser ne sera pas dégradée sur les smartphones et les tablettes des utilisateurs.

Quels sont les défis liés à l’exploitation de plusieurs plateformes d’analyse cloud ?

En matière de cloud, les entreprises trouvent de plus en plus que la diversité est un atout. Le multi-cloud (qui consiste à faire appel à plusieurs fournisseurs de cloud) et le cloud hybride (qui combine infrastructure cloud publique et privée) ont le vent en poupe. Les entreprises optent pour le cloud hybride afin d’équilibrer les charges et utilisent le cloud public en cas de pic de traitement ou de stockage, par exemple. Elles choisissent le multi-cloud lorsque différents fournisseurs répondent à des besoins métier différents. Ces deux tendances présentent toutefois des inconvénients.

L’un des plus grands défis dans ces deux environnements est celui de la sécurité. Un cloud privé consolide les données de sécurité de l’entreprise, mais tout change dès que vous transférez tout ou partie de ces données vers un cloud public et qu’il faut gérer deux plateformes de sécurité. Les problèmes de sécurité sont plus saillants dans un environnement multi-cloud, parce que l’entreprise doit gérer plusieurs plateformes de sécurité sans avoir de contrôle sur leurs processus et politiques de sécurité.

La gouvernance des données et la conformité deviennent également plus complexes dans ces environnements cloud. Il devient plus difficile de savoir où se trouvent les données, en particulier dans les environnements multi-cloud, ce qui peut rapidement créer des infractions de conformité mettant votre activité en danger. Il est indispensable que l’IT possède les outils adaptés pour superviser ces environnements et remplir les obligations réglementaires spécifiques.

Pour résumer

Domptez la puissance de vos données

Votre entreprise produit une quantité considérable de données chaque jour. L’analyse cloud offre une opportunité irrésistible de consolider ces données et de les transformer en informations exploitables tout en réduisant les coûts d’acquisition et de maintenance. La clé du succès consiste à déterminer les besoins de votre entreprise à l’avance pour optimiser l’utilisation de la plateforme d’analyse cloud que vous aurez choisie. Les informations dont vous avez besoin pour acquérir un avantage compétitif et faire avancer votre entreprise sont à portée de main. L’analyse cloud vous offre un moyen de vous en saisir.