組織在將商業智能(BI)和數據分析業務遷移到云端時，需要將現有分析流程、軟件評估、數據保護和成本控制納入一個深思熟慮的行動計劃中。這是因為必須考慮許多問題：檢查現有的分析流程、選擇正確的云計算工具、保護信息、確保數據質量，而最重要的是設立精心設計的目標。

對云中的商業智能(BI)和數據分析而言，成本估算尤其具有挑戰性。雖然運營工作負載通常由可重復的業務流程驅動，這可以使它們更具可預測性，但商業智能(BI)和分析可能受到用戶和數據科學家的推動。Pasqua說，“總有一些分析要做，而采用云計算使得消耗更多資源變得非常容易。使用能夠有效分析使用模式并控制使用情況的平臺獲得可預測的成本，這一點非常重要。”

控制數據和成本

云計算提供了內部替代方案難以比擬的優勢——更靈活、更快的開發和部署新技術，以及更大的潛在成本節約。SAP公司商業智能(BI)和混合分析產品營銷總監Steve McHugh說：“大多數成功將業務遷移到云端的組織都有明確的愿景和戰略，他們希望商業智能(BI)和分析在他們的智能企業中發揮作用。這對他們來說是一種創新，并不一定是將他們目前的業務轉移到云端，盡管一些企業對此很感興趣。”

有許多基于SaaS的商業智能(BI)和分析工具需要考慮，它們在功能、價格、性能、地理可用性、行業和應用程序方面都有廣泛的應用。設定目標有助于創建提供者的候選名單，以便在遷移計劃的早期階段實現目標。Kobielus說，“在決定哪一個將是組織的遷移目標之前，對這些提供商和產品功能進行盡職調查比較評估。組織決定是否只是在移動運營報告，或者是否也在將預測建模、數據挖掘、機器學習和其他高級分析應用程序遷移到云端，這一點很重要。”

下一步是為云中的數據分析設定有價值的、可實現的目標，例如降低商業智能(BI)和分析成本、加快查詢速度、提高用戶并發性、提高決策支持的質量，以及自動提供數據驅動的業務流程洞察力。SiliconAngle Media公司首席分析師James Kobielus說，“如果組織不能很好地確定想要實現的目標，就不要將其商業智能/分析工具從內部平臺遷移出去。”

Zendesk公司產品戰略副總裁Sam Boonin說：“最好從云中可能存在的數據開始，例如數字客戶旅程數據或與現有SaaS投資相關的數據。”這將有助于獲得一些快速并熟悉基于云計算的商業智能(BI)環境。然后，將云計算轉換計劃構建到整體商業智能(BI)策略中，并隨時間的推移遷移其余數據。