在云环境中对数据进行管理和分析，可以降低IT成本，简化技术部署与升级的流程。尽管云环境有很多潜在的好处，但人们对云环境的接受程度仍然比较低。

数据库供应商、数据仓库和大数据平台都在争相发展壮大他们的云端服务，商业智能和分析工具的开发人员也在做类似的事。越来越多的企业用户选择在云环境中存储、管理和分析他们的数据。但是当企业真正在云环境中部署BI和进行数据分析时，遇到的情况却各不相同。一些企业几乎是一步到位；也有很多企业在一步一个脚印地完成向云环境的迁移。

First Tech，美国的第八大信用社，约有400000名成员，管理着80亿美元的资产。也被云技术吸引，正在逐步转移到云环境中。他们希望在云环境中运行一个前两年构建的分析程序。该机构计划从2月开始在生产环境中使用Hadoop集群，而这些集群则运行在微软的Azure云中。该机构数字分析的主管Naveen Jain说道，Hadoop集群建立在Hortonworks Hadoop分布式技术的基础上，可以作为一个数据湖泊，从内外部数据来源收集原始信息。也可以作为数据仓库，为数据集市提供精炼后的数据。

数据集市也处于云环境中，运行在微软的SQL Server数据库上，这些数据库则部署在Azure虚拟机中，该虚拟化技术旨在增强企业IT团队对Azure环境的控制。今年下半年，Jain希望将目前在本地部署的报表服务器迁移到云环境中，以便First Tech的分公司经理访问分析报告，这些报告由Tableau BI和数据可视化工具生成。云端Tableau服务器用来向客户提供服务，以便他们可以在线访问其账户的年度报告。此外，该信用社正在尝试利用微软的Azure Machine Learning云分析应用程序进行预测建模，期望卖给客户更多的金融产品。

First Tech负责商业运作领域的数据分析师将继续使用Tableau的桌面BI软件来分析数据集市中的信息，并构建分析报告。但Jain表示，这家总部位于加州Mountain View的信用社主要服务于IT公司的员工，公司希望迁移到Hadoop云平台，使用Hadoop相关技术，在降低成本的同时，还可以提供一定的可伸缩性与灵活性。Jain说“云技术可以让你具有快速应对业务需求的能力”。此外他还表示，相信微软已经为Azure建立了可靠的数据安全机制。

私有云上的尝试

电子支付行业的PayPal Holdings公司也尝试云环境中的数据分析方法，尽管它选择了非公共云的方向。这家位于加州San Jose的公司将其1500个前端应用程序的大部分程序，包括分析和报表程序，都部署在了基于开源的云计算平台OpenStack的本地私有云中。

五年前，PayPal设置了私有云。公司负责云与平台的副总裁Jigar Desai表示，OpenStack架构大大提高了IT的效率，特别是在为新应用程序提供基础设施资源的时候。以前，这个过程可能需要六到八周。目前，尽管大数据爆炸式的增长让云基础设施变得十分紧张，但他的团队通常在一天内就可以实现所需的计算资源。

但PayPal并没有把所有的分析应用程序部署在云端。公司的一些非常密集的数据科学工作——旨在识别潜在的欺诈性付款事务的预测建模，就部署在OpenStack之外，以满足商业所需的分析速度。

PayPal的全球风险科学高级主管Hui Wang表示，基于云的应用程序无法满足团队对性能的需求。风险科学部门主要负责开发机器学习算法，分析大量的支付历史数据，建立可能的欺诈情景。欺诈模型被应用于实时事务中，以阻止欺骗者的支付行为。如果PayPal的交易流程太过拖沓，耗时过长，就可能面临失去客户的风险。因此她表示，整个分析过程从开始到结束不到一秒的时间，这样才能满足需求。

Hui Wang还说，“我们的工作性质决定了我们要求的周转时间必须很短，”她指出，其团队分析了每个事务中“成千上万的数据属性”，使用机器学习算法产生一个风险评分。为了满足性能要求，她和同事们使用了大数据平台，如Hadoop和Spark处理引擎，还应用到了其他一些数据管理技术和分析工具。这些工具主要来源于甲骨文和SAS Institute。

云端分析的进展较慢

整个云服务市场已经成为一个快速增长的大型商业领域。今年1月，咨询和市场调研公司Gartner预测，全球公有云领域，今年仅在基础设施即服务领域的收入就将增加38%，达到224亿美元。软件即服务(SaaS)应用程序的销售将上升20%，达到377亿美元。

但在云中管理和分析数据依然不是云应用的主流，2015年5月由TDWI执行的一项针对IT和业务专业人员的调查显示，309个受访者中，只有35%的人表示，他们的企业在使用云环境进行数据管理和分析。去年10月公布的某项调查报告显示，另外35%的人表示他们正在考虑使用云。

同时，受访者被询问了有关自主型BI项目用到的12种技术，他们对这些技术在BI项目中的重要性进行排名，SaaS工具和云BI分析分别排名倒数第二和倒数第一。分别有50%和46%受访者认为这两个技术对他们的企业非常或比较重要，相比之下，排名前三的技术分别是自主型数据发现、数据可视化和自助仪表板，超过了75%的受访者是这么认为的。TDWI分析师在报告中写道，这个结果反映了云分析技术的不成熟，以及用户对云中敏感数据和分析程序的安全性和管理水平的担忧。

数据安全、隐私和治理问题是一些公共云应用的最大障碍，尤其是客户记录和分析的数据对商业成功至关重要。其他障碍还包括本地系统迁移到云端的复杂性和高成本，另外一些企业的数据中心处理能力还没有遭遇瓶颈，他们可能并不想迁移到云中。

利大于弊

咨询公司Capgemini负责大数据、集成和报表的主管Goutham Belliappa表示，潜在用户不必像过去那样过份担忧安全问题，这些年来，云平台厂商一直在持续改进云平台对数据保护的能力。他指出，尽管联邦情报机构可以使用中央情报局构建的私有云系统，但中央情报局和国家安全局仍然是亚马逊网络服务云(AWS)的忠实用户。

Belliappa认为，云环境下的数据治理才是更大的挑战，特别是在欧洲经营业务的公司，因为欧洲的数据隐私法尤其严格。不过，总的来说，他认为用户在云环境下面临的风险是可控的：“尽管向云环境的迁移需要深思熟虑，但我认为企业没有理由放弃云环境带来的好处。”

对于那些已经在云数据处理领域做了很多准备的公司来说，在云中分析数据十分合适，尤其在他们还没对本地数据管理和分析系统进行大量投资的情况下。

”我想不出任何理由让自己停留在本地部署的层面，“ Eyeview 公司的首席技术官Gal Barnea说道。Eyeview公司通过网络向消费者提供个性化的视频广告，为企业客户提供移动设备。该公司在去年实现了一个基于云Databricks的Spark平台，期望提高其机器学习应用程序的性能，增强其他类型分析的能力。

快速扩展或缩减可用系统资源的能力，是云环境带给Barnea的首要好处。这对他很重要，因为团队需要的处理能力可能在一个月中、甚至在一个星期内发生巨大的变化。

Eyeview 平均每天需要处理约1.5 tb的数据，这些数据来源于网站、零售店购买记录和其他信息，通过对这些数据的分析，Eyeview将为客户评估出100亿至200亿个广告机会。但是考虑到公司的业务季节性，一年中的某些时候可能更加繁忙。例如，黑色星期五和传统节日，属于销售旺季，这期间数据量是巨大的，而在夏季这些数据量就要少得多。Spark运行在AWS中，同时在AWS云中存储和分析数据，这让Barnea在旺季可以轻易的增加资源，而在淡季又可以减少资源来节约成本。

”云允许根据实际的业务调整成本，“他说，”如果第四季度对于公司来说是非常重要的，那我所需的工程成本也会相应的增加。但在第二季度，对于广告的需求不那么大，那我们的成本也相对较小。“

脚踏实地地前行

作为对比，分析过程对微处理器巨头英特尔来说，在其销售和营销业务上更容易实现。他们使用了一个本地部署的Hadoop集群，基于Cloudera分布技术，它整合各种内部和外部的数据，方便业务数据分析师、其他终端用户通过自助BI工具进行分析。英特尔主管销售与营销领域的首席BI架构师David Schaefer说道，其团队所涉及的几个业务领域刚刚开始接触云端BI软件。

Schaefer在拉斯维加斯举办的TDWI会议上表示，在使用了云的前提下，当英特尔的团队与客户打交道时，他们可以以一个更简单的方法来访问BI数据。他还说道，一些BI和分析供应商提高了SaaS工具的速度，让它们比本地软件还要快，他还指出云计算的潜力，那就是减少了资源的需求，简化了技术升级的过程。

Schaefer说：“英特尔集团在云工具的安全保护方面需要非常严格的审查，如果将数据移动到云端进行分析是必须的，那将会产生相应的成本。现在，销售和营销企业只愿意为一些小规模业务埋单，他们不像我们一样，把一切都迁移到云中。”