随着越来越多的组织考虑将其整个数据平台转移到云中

企业CPDA数据分析师需要精心设计的方法来确保对所有数据进行良好的管理，治理，清理和保护，通常公司会犯错误或误以为您的数据在云中时，您选择的云服务提供商将对该数据承担责任或承担责任，这离事实还远，当迁移到云时，公司不仅需要更多地拥有其数据质量，还需要拥有其合规性，保护性，可访问性和可信赖性。

将数据转移到云中的另一个错误说法

所有数据都生活在一个易于访问的地方，但事实并非总是如此，毫无疑问，数据是公司有价值的资产，但是当存储在组织或技术孤岛中时，它提供的见解很少，仅当数据与现有客户，产品和合作伙伴数据结合以推动明智的决策时，数据才变得非常有价值。

作为企业的CPDA数据分析师应考虑的5种云迁移策略

考虑到这一点，数据分析师在制定向云的迁移战略时应牢记以下几个关键概念：

您如何大规模 过渡到云（超越POC阶段）？

许多人经常陷入措手不及的短期思考而非长期思考。短期方法通常会阻碍创新并长期增加成本，并且可能包括使用单个定制编码应用程序运行云POC，而不是使用可以快速，轻松地应用的工具构建的应用程序套件跨不同的团队和系统。后一种方法将使组织更好地表明数据平台在云中成功执行所需的功能。

您如何将环境保持在前沿？

云中的创新非常快，CIO需要一种方法，该方法可以使敏捷性随着时间不断地利用大数据云技术的进展。考虑以便携式方式构建云系统很重要，这样新兴技术可以在出现时被插入，并允许云环境跟上业务增长的需求。例如，机器学习，人工智能和数据库技术的进步加快了产品开发的速度，CPDA数据分析师需要确保数据平台能够适应新功能并适应新标准，因为技术已投放市场并且行业继续发展。

您如何维护必要的资源并控制维护成本？

在开始云计算之旅时，您需要考虑一段时间内的支持技能和维护成本。您的开发人员是否能够维护您长期构建的云环境？随着时间的推移，他们需要什么技能和知识来维护云环境？重要的一点是，您不想与组织中前5％的编码人员一起进行初始的云迁移，而是需要一种可以扩展的方法。这样的易于使用的工具的伟大之处在于，您的数据分析师无需任何培训即可启动并运行，但是CPDA数据分析师还应该考虑创建可随时间重复使用的标准化实践，这将使云环境从长远来看更易于维护。

确保为数据科学团队制定单独的策略

数据科学家非常渴望数据，并且渴望运行需要时间和云资源的高度复杂的机器学习算法。尽管这些数据活动在寻求理解指标时是很重要的，而这些指标对于业务重要，但是值得注意的原因有两个：

作为企业CPDA数据分析师，您应该强烈考虑为数据科学家提供一个沙盒环境，以便在一个封闭的环境中运行测试，否则，它可能会影响其他所有人的性能和资源。

确保有数据淘汰/消除计划

您不想创建一个包含所有数据并在顶部具有机器学习工具的单一云数据湖，而这只会创建一个乘法表和一个数据沼泽，我们已经看到一家医疗研究和咨询公司在短短10天内将数据量增加了50％，这是因为它们正在其数据湖上运行ML算法，如此大量的数据和资源是不可持续的，更不用说昂贵了，因此重要的是要以对您的业务目标和法规遵从性有意义的速率撤消数据。

使数据治理和质量成为云数据策略的基石

采取基于业务结果的方法来进行云之旅至关重要，而这需要数据治理和数据质量策略成为核心，我认为我们都可以同意，如果您坐在一堆不合格，不受监管或不可信的数据上，那么您就在处理垃圾，如果一开始就没有高质量的数据，那么您就不可能扩展任何种类的企业数据策略，但合格的数据可能是一个耗时的过程，实际上当前的行业统计数据表明组织报告称他们花费超过60％的时间来验证或准备数据，而几乎没有时间进行实际分析，因此出现了新一波的自助服务工具，使业务用户能够比以往更快地访问，合并清理和限定数据。

这些只是IT主管在将数据迁移到云中时应牢记的几个关键注意事项

重要的是确保您牢记所需的业务成果来启动云战略，并从此开始前进，这样IT可以更好地确保终结果将是一个消除孤岛的环境，并带来实时可信赖的见解，从而可以帮助预测客户需求并与不断变化的动态市场保持一致。

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