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    Qu'est-ce que l'analytique dans le cloud ?

    L'analyse dans le cloud est la pratique consistant à analyser des données à l'aide d'une plateforme basée dans le cloud au lieu d'une infrastructure sur site. Elle permet aux organisations de stocker, de traiter et d'analyser les données à grande échelle, ce qui facilite l'accès, le partage et l'exploitation des insights à partir de n'importe quel endroit.

    Définition plus globale

    L'analytique dans le cloud regroupe le stockage, le traitement, la visualisation et l'analytique avancée des données au sein d'une plateforme basée dans le cloud, ce qui permet aux entreprises d'analyser plus facilement leurs données à grande échelle. Au lieu de dépendre de serveurs sur site ou d'outils sur ordinateur local, les équipes peuvent exécuter des analyses à la demande, adapter les ressources instantanément et collaborer entre différents sites à l'aide de l'environnement sécurisé du cloud.

    Dans la pratique, l'analytique dans le cloud prend en charge tous les types d'activités, des tableaux de bord de Business Intelligence (BI) au machine learning, en passant par l'analytique en temps réel. Les équipes marketing peuvent analyser les performances des campagnes à l'aide d'outils BI dans le cloud, tandis que les équipes de data science entraînent et exécutent des modèles prédictifs avec une approche flexible du cloud computing. L'analytique dans le cloud facilite également la prise de décision stratégique en aidant les organisations à découvrir les moteurs métier et les KPI grâce à la visualisation de données et à la découverte de schémas, ce qui permet de générer des insights plus rapidement et de manière plus cohérente dans l'ensemble de l'entreprise.

    La transition vers l'analytique dans le cloud est bien entamée. Forrester indique qu'en moyenne, les décideurs en matière de données et d'analytique en entreprise stockent désormais 62 % de leurs données dans le cloud, ce qui témoigne d'une confiance croissante dans les plateformes de ce type cloud pour les charges de travail analytiques. Gartner renforce cette tendance en notant que les leaders data et analytique qui veulent stimuler l'innovation doivent utiliser le cloud pour transformer le processus analytique en un nouveau pipeline d'innovation. Cette dynamique se reflète dans la croissance du marché. Selon Fortune Business Insights, le marché de l'analytique dans le cloud devrait atteindre près de 147 milliards $ d'ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 17 %, les entreprises continuant à donner la priorité à la prise de décision data-driven.

    Le rôle de l'analytique dans le cloud dans le business et la data

    L'analytique dans le cloud aide les organisations à aller au-delà des rapports ad-hoc et à prendre des décisions continues, basées sur les insights. En exécutant l'analytique dans le cloud, les équipes peuvent rassembler des données provenant de l'ensemble de l'entreprise, appliquer une logique cohérente à grande échelle et travailler à partir d'une vue partagée et actualisée de l'information. Il est ainsi plus facile de normaliser le reporting, d'éliminer les silos de données et d'aligner les équipes sur le même insights.

    Tout aussi important, l'analytique dans le cloud augmente la vitesse et la flexibilité. Les équipes peuvent lancer rapidement de nouvelles initiatives analytiques, tester des idées sans longs cycles de configuration et s'adapter à l'évolution des priorités de l'entreprise. Au fur et à mesure que les volumes de données et les cas d'utilisation augmentent, l'analytique dans le cloud analytique permet une mise à l'échelle efficace, en adaptant les ressources à la demande tout en maintenant la sécurité, la gouvernance et la performance.

    Alteryx facilite l'analytique dans le cloud en fournissant une plateforme unifiée et native cloud pour la préparation, l'analyse et le partage des données sans le fardeau de la gestion de l'infrastructure. Elle se connecte de manière fluide aux sources de données cloud, facilite la mise à l'échelle de l'analytique et des workflows IA à la demande, et permet aux équipes de collaborer et d'opérationnaliser les insights en toute sécurité dans l'ensemble de l'organisation.

    Comment fonctionne l'analytique dans le cloud ?

    L'analytique dans le cloud combine l'ingestion, le stockage et le traitement des données ainsi que la fourniture d'insights dans un environnement unique et flexible géré par des plateformes cloud. Au lieu de traiter l'analytique comme un projet ponctuel, cette approche soutient une analyse continue qui peut s'adapter à l'évolution des sources de données, des questions métier et des charges de travail.

    Bien que les outils et les architectures puissent varier, l'analytique dans le cloud suit généralement un flux commun :

    1. Ingestion des données : collectez des données à partir de bases de données, d'applications, de capteurs, de journaux ou de sources tierces et transférez-les vers le stockage cloud. L'ingestion peut se faire par lots ou en temps quasi réel, ce qui permet aux entreprises d'analyser les données historiques et les données en flux continu.
    2. Stockage et gestion des données : organisez les données en utilisant des entrepôts cloud ou lacs de données, et en appliquant des politiques de sécurité, de contrôle d'accès et de gouvernance. Cette couche garantit que les données sont accessibles, protégées et prêtes à être analysées par les différentes équipes.
    3. Traitement et analyse : appliquez des requêtes, des analyses ou du machine learning en utilisant les ressources dans le cloud. Les équipes peuvent exécuter toutes sortes d'opérations, des simples agrégations aux modèles complexes, sans avoir à se soucier de l'approvisionnement ou de la maintenance des serveurs.
    4. Visualisation et partage d'insights : fournissez des tableaux de bord, des rapports et des alertes par le biais d'outils analytiques web afin que les insights soient faciles à partager et consulter. Il est ainsi plus facile pour les utilisateurs, les analystes et les dirigeants de l'entreprise d'agir rapidement sur la base des données.
    5. Déploiement à grande échelle et optimisation : ajustez automatiquement les ressources de calcul et de stockage en fonction de l'évolution des volumes de données ou des charges de travail, afin d'aider les entreprises à concilier performances et rentabilité.

    Ensemble, ces étapes permettent aux équipes d'analyser efficacement les données tout en déchargeant la gestion de l'infrastructure vers le cloud.

    Défis communs en matière d'analytique dans le cloud

    Bien que l'analytique dans le cloud offre flexibilité et scalabilité, les organisations se heurtent encore à quelques obstacles communs pour l'adopter et l'étendre :

    • Gouvernance et sécurité des données : assurer la cohérence des contrôles d'accès, de la conformité et de la confidentialité des données dans l'environnement cloud
    • Gestion des coûts : équilibrez les performances et l'évolutivité avec une tarification basée sur l'utilisation pour éviter les coûts imprévus
    • Intégration des données : rassemblez des données provenant de nombreux systèmes tout en maintenant la qualité et la cohérence.
    • Compétences et adoption : aidez les équipes à apprivoiser les nouveaux outils cloud et ajustez les workflows conçus pour l'analytique sur site.
    • Optimisation des performances : concevez des requêtes, modèles et architectures qui tirent pleinement parti des capacités du cloud

    En relevant ces défis, les organisations peuvent tirer le meilleur parti de l'analytique dans le cloud tout en maintenant la confiance, le contrôle et l'efficacité.

    Cas d'usage

    Voici quelques-unes des façons les plus courantes dont différents workflows métier appliquent l'analytique dans le cloud :

    • Business Intelligence et reporting : exécutez des tableaux de bord interactifs dans le cloud accessibles aux équipes distribuées, ce qui permet un reporting cohérent et une prise de décision plus rapide.
    • Analytique des données et ingénierie : analysez à la demande des ensembles de données complexes et volumineux sans provisionner ou maintenir une infrastructure sur site, réduisant ainsi les coûts et les frais généraux d'exploitation.
    • Expérience produit et client : prenez en charge l'analytique en temps réel des applications ou des interactions avec les clients, comme le suivi de l'utilisation, des performances ou de l'engagement.
    • Data science et IA : facilitez le machine learning et les workflows IA à grande échelle en fournissant des ressources informatiques flexibles pour la formation, la notation et l'expérimentation.

    Exemples concrets

    Voici quelques exemples d'utilisation de l'analytique dans le cloud dans différents secteurs d'activité :

    • Services financiers : analysez de grands volumes de données sur les transactions et les risques en temps quasi réel pour détecter les fraudes, gérer l'exposition et répondre à des exigences strictes en matière d'évolutivité et de sécurité.
    • Retail : combinez les données relatives aux ventes, aux stocks et aux clients dans le cloud afin d'améliorer la prévision de la demande, d'optimiser les niveaux de stocks et de personnaliser l'expérience des clients sur l'ensemble des canaux.
    • Soins de santé : analysez en toute sécurité les données cliniques, opérationnelles et relatives aux patients afin d'améliorer les résultats et de soutenir les initiatives en matière de santé de la population.
    • Production industrielle : traitez les données IoT et des capteurs dans le cloud pour surveiller les performances des équipements, identifier les problèmes opérationnels et prévoir les besoins de maintenance avant que les pannes ne surviennent.

    Questions fréquentes

    Quelle est la différence entre l'analytique dans le cloud et l'analytique traditionnelle ?
     L'analytique traditionnelle dépend de serveurs et d'outils en local qui doivent être dimensionnés et maintenus à l'avance. L'analytique dans le cloud s'appuie sur des plateformes cloud qui s'adaptent à la demande, ce qui facilite l'analyse d'un plus grand nombre de données, permet de réagir plus rapidement aux changements et d'accéder aux insights où que vous soyez.

    L'analytique dans le cloud est-elle réservée aux grandes organisations? L'analytique dans le cloud est efficace pour les organisations de toutes tailles. Elle réduit les coûts d'infrastructure initiaux et permet aux équipes de ne payer que pour la capacité de stockage et la puissance de calcul qu'elles utilisent réellement, ce qui rend l'analytique avancée plus accessible aux petites équipes et aux entreprises en croissance.

    L'analytique dans le cloud prend-elle en charge l'analytique avancée et l'IA ? La plupart des plateformes d'analytique dans le cloud prennent en charge ou intègrent le machine learning, l'IA et les outils analytiques en temps réel. Il est ainsi plus facile pour les équipes d'aller au-delà du reporting et d'appliquer l'analytique avancée au fur et à mesure de l'évolution de leurs besoins.

    Ressources complémentaires

    Sources et références

    Synonymes

    • Analytique basée dans le cloud
    • analytique dans le cloud

    Termes liés

     

    Dernière révision :

    Décembre 2025

    Normes éditoriales et révision d'Alteryx

    Cette entrée de glossaire a été créée et révisée par l'équipe chargée des contenus Alteryx pour garantir la clarté, l'exactitude et l'adéquation des textes avec notre expertise en matière d'automatisation de l'analytique des données.