The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) L'automne 2016 | Page 24

Modèles de données et workfl ows spécifi ques à l’industrie - De nombreux
EDW sur site utilisent des modèles de données et des workfl ows spécifi ques aux fournis-
seurs et orientés vers des secteurs d’activité spécifi ques. Ces modèles et ces workfl ows
permettent aux entreprises d’adopter rapidement un EDW correspondant à leurs beso-
ins et de le personnaliser en fonction de leur situation unique. Ceci peut présenter des
diffi cultés dans le cloud en raison des différentes technologies sous-jacentes. Les cas
d’utilisation doivent être évalués pour déterminer si la logique et les modèles de données
peuvent passer facilement à un EDW cloud, sans quoi ils nécessiteront un niveau de
redéveloppement avant l’implémentation.
Prise en charge des fournisseurs ETL pour l’intégration cloud - De nombreuses
technologies ETL utilisées aujourd’hui ont été conçues avant l’émergence des fonction-
nalités cloud. De ce fait, de nombreux fournisseurs ETL rattrapent à présent le temps
perdu afi n d’ajouter des fonctionnalités pour l’EDW cloud consulté de manière native et
d’autres magasins relationnels. Un outil ETL allant être exploité doit être évalué pour
déterminer s’il supportera les technologies cloud à utiliser ciblées et le niveau de sup-
port que le fournisseur offrira. Pendant la réalisation du changement, il peut être avan-
tageux pour l’entreprise d’évaluer également les outils d’intégration de données cloud
natifs.
Développement de fournisseur propriétaire et langages analytiques - De
nombreuses plates-formes EDW permettent d’exécuter de manière native des modèles
mathématiques et analytiques dans les requêtes de base de données, ainsi que leurs pro-
pres langages et modèles étendus pour l’analyse avancée. Avant le transfert de charges
de travail vers un EDW cloud, une analyse doit être effectuée pour identifi er les charges
de travail dont les modèles analytiques devront être mis à jour vers des langages pris en
charge par le prestataire cloud et la plate-forme EDW cloud.
Fonctionnalité
AWS (nom de
produit)
Google (nom de
produit) Azure (Product
Name
Banque relationnelle
haut débit Redshift BigQuery Azure SQL
Déploiement
automatisé CloudFormationsG estionnaire de
déploiement Services de
déploiement
Instance de calcul EC2 Moteur de calcul Machines virtuelles
Connectivité du
datacenter au cloud VPN,
DirectConnect Interconnect, VPN ExpressRoute,
Cloud VPN
Apprentissage
automatique Apprentissage
automatique Apprentissage
automatique Apprentissage
automatique, ML Studio
Analyse prédictive Apprentissage automatique API Prédiction Apprentissage automatique
Analyse et tableaux
de bords de veille
stratégique QuickSightO utils tiers
(JasperSoft,
Microstrategy,
Tableau) PowerBI
Traitement de
données EMR, Hadoop Hadoop Hadoop
Traitement des événements Lambda Fonctions du cloud Functions
Mouvement des
données Kinesis, Data
Pipeline Publier/S’abonner,
flux de données ADF, SSIS
Figure 3 (tableau)|: Technologies EDW de prestataire cloud
22 | THE DOPPLER | AUTOMNE 2016