Les plateformes EDW traditionnelles éprouvent souvent des difficultés avec des performances de requête lentes, une mise à l’échelle rigide et une lourde charge de maintenance. Amazon Redshift répond à ces trois enjeux : il élimine la complexité de l’infrastructure, permet une croissance à l’échelle exaoctet et accélère le délai d’obtention des analyses. Chez HCLTech, nous avons vu des clients réduire de façon spectaculaire le fardeau opérationnel et les coûts en migrant vers cet entrepôt de données infonuagique AWS entièrement géré.

Amazon Redshift prend en charge le SQL standard et se connecte facilement à la plupart des principales plateformes de BI—including Tableau, Power BI, Looker et QuickSight. Cette large compatibilité est l'une des raisons pour lesquelles nos clients constatent que la migration à partir de solutions EDW traditionnelles est beaucoup moins perturbatrice qu'ils ne l'avaient prévu. Nous aidons à veiller à ce que vos investissements existants en matière de rapports continuent de fonctionner dans votre nouvel environnement de données et d'analytique sur AWS.

Nos mises en œuvre Amazon Redshift sont conçues pour évoluer horizontalement jusqu’à des volumes de données de l’ordre de l’exaoctet, de sorte que la croissance ne devienne jamais un obstacle. Que vous commenciez avec des téraoctets ou que vous gériez déjà d’énormes ensembles de données, nous appliquons des modèles éprouvés issus de déploiements réels afin d’assurer la fiabilité de l’évolutivité de votre EDW—sans perte de performance ni hausses de coûts inattendues.

Nous nous engageons à garantir un SLA de disponibilité du service de 99,9 % pour nos solutions Amazon Redshift EDW. Cela reflète à la fois la résilience de l’infrastructure AWS sous-jacente et la rigueur opérationnelle que nous apportons à chaque mandat — y compris la surveillance proactive, l’intervention lors d’incidents clairement définie et la gestion continue de la performance afin d’assurer la fiabilité de votre entrepôt de données d’entreprise.

Absolument. Un modèle de données centré sur l’entreprise est essentiel à la façon dont nous concevons les solutions Amazon Redshift. Nous élaborons des schémas spécialement conçus pour traiter des requêtes complexes et multidimensionnelles qui reflètent le fonctionnement réel de votre organisation—afin que les analystes obtiennent rapidement des réponses précises aux questions d’affaires qui comptent le plus, sans solutions de rechange ni compromis sur la performance.

Dans de nombreux scénarios, oui. L'intégration native d'Amazon Redshift avec l'analyse de données AWS S3 signifie que vous pouvez interroger directement les données à partir de votre lac de données—ce qui réduit la dépendance à des processus ETL lourds. Cela dit, nous travaillons avec chaque client pour évaluer leurs flux de données spécifiques et concevoir le juste équilibre entre l'ingestion, la transformation et l'interrogation directe selon leur environnement.

Grâce à Redshift ML, vous pouvez créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique directement dans votre entrepôt de données en utilisant des requêtes SQL familières—aucune expertise en science des données requise. Chez HCLTech, nous exploitons cette capacité pour aider les clients à débloquer des cas d’utilisation de prévision, de classification et de prédiction qui nécessitaient auparavant des outils distincts complexes et des équipes spécialisées.

La sécurité est intégrée à chaque étape de notre approche, et non ajoutée après coup. Nous mettons en œuvre les fonctionnalités de sécurité natives d'AWS — y compris le chiffrement, l’isolation de VPC, les contrôles IAM et la journalisation d’audits — tout en assurant une intégration harmonieuse avec votre environnement sur site. Nos services d’ingénierie des données AWS sont conçus pour protéger vos données, satisfaire vos exigences de conformité et donner à votre équipe un contrôle total.

Nos recommandations pour l’optimisation des coûts sont fondées sur une expertise approfondie d’AWS et des repères de performance réels—pas sur des pratiques exemplaires génériques. Nous dimensionnons adéquatement l’informatique et le stockage, utilisons les fonctionnalités sans serveur de Redshift lorsque cela est approprié, et surveillons en continu les tendances d’utilisation. Le résultat : une performance de requête exceptionnelle et une grande évolutivité sans dépenses inutiles qui grugent votre rendement analytique.

Nos mises en œuvre Amazon Redshift se connectent à l'ensemble de l’écosystème AWS, y compris AWS S3 pour l’intégration du lac de données, AWS Glue pour la catalogage des données, Amazon SageMaker pour l’apprentissage automatique avancé et Amazon QuickSight pour la visualisation. Nous concevons délibérément ces intégrations afin de créer une base cohérente de données et d’analytique sur AWS, adaptée aux exigences d’affaires et techniques propres à chaque client.