在准备将遗留系统迁移到基于云的数据分析解决方案时，作为工程师，我们经常关注技术优势：查询将运行得更快，大数据是干嘛的，可以处理更多数据，存储不再有限制。对于IT团队来说，这些都是业务的重要、积极的发展。不过，最终用户可能不会立即看到这种技术（和内部文化）变化带来的好处。对于您的最终用户来说，在他们选择的电子表格软件中运行宏或期望查询在几天内返回数据（并围绕这一点规划他们的日历）是绝对正常的。这些用户通常不认为技术栈的变化是一种好处。相反，它们会成为一种障碍。他们现在需要学习新的工具，改变他们的工作流程，适应数据存储时间超过几毫秒的新世界，从他们的角度来看，这似乎是一个很大的问题。

在迁移到云服务的所有阶段，记住这些用户是很重要的。我曾与许多公司合作过，他们正在向云端迁移，我发现在云端迁移过程中，忘记最终用户是多么容易，直到你收到大量的支持票，让你知道他们久经考验的分析数据的方法不再有效。这些增加的工作票增加了支持和信息技术部门的操作开销，并减少了可以花在做有用的、变革性的工作上的小时数，也就是说，物联网管理平台，分析您现在拥有的大量数据。取而代之的是，你可能会浪费时间试图塑造这些旧的、不方便的流程来适应这个新的云世界，大数据啥意思，因为你没有时间转变为云优先的方法。

你可以采取一些必要的步骤来成功地将你的企业用户转移到云优先的方法。

1。了解范围

为避免此类问题，请与使用数据的团队进行面谈。设法了解他们如何使用和操纵他们可以访问的数据，以及他们如何首先访问这些数据。这些都需要在新的基于云的方法中复制，而且很可能不会直接映射。考虑不引人注目地使用IAM来授予团队访问当前所需数据的权限。这将使您在未来轻松轻松地扩展此范围。了解目前使用的工具，企业软件平台，并联系供应商澄清任何问题。。如果你没有文档和证据，不要假设一个工具做了什么。它看起来可能只是查询它所需的一小部分数据，返现网，但除非你自己编写，否则你无法知道幕后发生了什么！

收集这些信息后，制定明确的指导方针，说明云迁移后应使用哪些新的数据分析工具，以及它是作为现有工具的替代品还是补充。在这里坚持己见很重要。您的用户将期待您对新工具的指导和支持。因为您事先已经与他们进行了广泛的交谈，所以您将了解他们的用例，并可以对工具提出明智、实用的建议。这还允许您确定培训需求的范围。你不能指望用户只是拿起新的工具，并且像他们现在一样高效。在迁移之前让用户接受培训并熟悉新工具。