Hoe multi-cloud organisaties helpt om betere analyses te maken

Analy­se­toe­pas­singen in één enkele cloudom­ge­ving kunnen het tempo, de schaal, de reik­wijdte en de complexi­teit van moderne data niet meer bijbenen. Datateams hebben behoefte aan flexi­bi­li­teit: de vrijheid om de juiste tools te kiezen, workloads dichter bij de bron van de data te draaien en te voldoen aan lokale regel­ge­ving. Daarom stappen steeds meer orga­ni­sa­ties over op een multi-cloudstrategie.

Multi-cloud houdt in dat orga­ni­sa­ties gebruik­maken van meerdere publieke cloud­plat­formen en per workload kiezen voor de omgeving die het meeste waarde oplevert. Die flexi­bi­li­teit is snel een noodzaak geworden. Uit een Forrester-enquête uit 2024 blijkt dat 79% van de bedrijven al met multi-cloud werkt of dat binnen afzien­bare tijd van plan is. Naarmate datavo­lumes toenemen en het aantal toepas­singen groeit, wordt een enkele aanbieder een belem­me­ring voor schaal­baar­heid, opti­ma­li­satie en aanpassingsvermogen.

In deze blog lees je hoe multi-cloud leidt tot slimmere analyses — en hoe je er een effec­tieve strategie voor opbouwt.

Waarom analytics multi-cloud nodig heeft

In een single-cloudom­ge­ving vertrouwen orga­ni­sa­ties op één leve­ran­cier voor opslag, reken­kracht en analy­se­mo­ge­lijk­heden. Maar analytics vraagt juist om toegang, flexi­bi­li­teit en controle. Eén aanbieder betekent vaak ook beper­kingen die snelle, bruikbare inzichten in de weg staan.

Datasilo’s blokkeren het overzicht

Volgens IBM wordt 68% van alle bedrijfs­data nooit geana­ly­seerd omdat die opge­sloten zit in gescheiden systemen. Als data is verspreid over meerdere omge­vingen of vastzit in gesloten systemen, kunnen teams geen volledig beeld vormen van processen of trends.

Vendor lock-in belemmert innovatie

Een enquête van Gartner onder IT-managers toont aan dat 30% zich al ‘opge­sloten’ voelt bij hun huidige leve­ran­cier, terwijl 67% verwacht dat over­stappen moeilijk is. Geen enkele aanbieder blinkt bovendien uit in alle aspecten van analytics. Bij één cloud blijven betekent vaak inleveren op pres­ta­ties, tools of kostenoptimalisatie.

Latency vertraagt real-time inzicht

Forrester stelt dat orga­ni­sa­ties die real-time inzichten nastreven, een toegangs­tijd tot dta van onder de 15 minuten als doel hanteren. In single-cloud­op­stel­lingen legt data vaak grote afstanden af naar gecen­tra­li­seerde systemen, wat vertra­ging veroor­zaakt — cruciaal nadeel voor realtime analyses.

Inconsistente governance verhoogt risico’s

PwC meldt dat slechts 52% van de leiding­ge­venden actief toezicht houdt op compli­ance binnen hun cloudom­ge­vingen. Eén op de drie grote bedrijven heeft zelfs géén risi­co­plan voor cloud­le­ve­ran­ciers. Zeker in gere­gu­leerde omge­vingen, zoals onder de aanko­mende AI Act, kan dat leiden tot non-compliance.

Hoe multi-cloud analytics verbetert

Een multi-cloud­be­na­de­ring maakt analytics flexi­beler, krach­tiger en beter schaal­baar. Orga­ni­sa­ties kunnen tools selec­teren op basis van pres­ta­ties, beter inspelen op lokale regel­ge­ving, en kosten en pres­ta­ties nauw­keu­riger beheren.

1. Vrijheid om de beste tools te gebruiken – Niet elke workload vraagt hetzelfde: sommige vragen om snelle data whare­houses, andere om streaming in realtime of geavan­ceerde ML-modellen. Eén cloud­pro­vider blinkt zelden uit in al deze gebieden. Met multi-cloud kunnen orga­ni­sa­ties per workload de optimale oplossing kiezen — bijvoor­beeld AWS voor opslag en compute, Google Cloud voor AI en BigQuery, en Azure voor Microsoft-integratie.
2. Geüni­fi­ceerd data­toe­gang over plat­formen heen – Bij verspreide data vertraagt analytics. Multi-cloud maakt het mogelijk om data op locatie te analy­seren, zonder dat deze eerst verplaatst hoeft te worden. In combi­natie met virtual ware­houses en lake­houses krijgen analisten zo een volledig en actueel beeld, ook als de data op verschil­lende plaatsen en in diverse formaten staat.
3. Slimmer en flexi­beler opschalen – De vraag naar analytics fluc­tu­eert. Multi-cloud maakt het mogelijk om workloads te verplaatsen tussen clouds met beschik­bare capa­ci­teit of betere prijzen. Volgens Forrester ervaart 93% van de single-cloud­be­drijven storingen of pieken in kosten. Multi-cloud voorkomt dat en houdt pres­ta­ties stabiel, ook bij onver­wachte pieken.
4. Analytics dichter bij de databron – Steeds meer data komt van buiten klassieke data­cen­ters — van IoT-sensoren tot mobiele apps. Met multi-cloud kun je analytics dichter bij die bronnen draaien, bijvoor­beeld in regionale cloudregio’s, wat latency en band­breed­te­kosten verlaagt. Forrester stelt dat topbe­drijven streven naar een verwer­kings­tijd van strea­ming­data van minder dan vijf minuten.
5. Voldoen aan wetgeving en conti­nu­ï­teit garan­deren – Multi-cloud onder­steunt data­soe­ve­rei­ni­teit door bijvoor­beeld persoons­ge­ge­vens in een speci­fieke regio te houden, terwijl zware rekenwerk elders draait. Door beleid en failover over clouds heen te beheren, blijft analytics ook bij storingen operationeel.
6. Kosten opti­ma­li­seren – PwC berekende dat 27% van cloud­bud­getten wordt verspild, en dat kosten­be­heer­sing bij 84% van de bedrijven toppri­o­ri­teit is. Door workloads te plaatsen waar ze het meest kosten­ef­fec­tief zijn, helpt multi-cloud kosten te beperken.

Praktische toepassingen van multi-cloud analytics

Multi-cloud analytics heeft een grote impact in sectoren waar schaal­grootte, complexi­teit en regel­ge­ving met elkaar botsen. Van fabrieks­vloeren tot direc­tie­ka­mers: orga­ni­sa­ties gebruiken multi-cloud analytics om nieuwe vormen van opera­ti­o­nele intel­li­gentie te ontsluiten en tege­lij­ker­tijd te voldoen aan de eisen op het gebied van compli­ance en continuïteit.

Voorspellend onderhoud

Toyota en BMW analy­seren sensor­in­for­matie in realtime via AI-modellen in de cloud om storingen te voor­spellen. Toyota wist zo stilstand met 50% te reduceren. Data wordt verwerkt in de dichtst­bij­zijnde regio met de krach­tigste AI-omgeving.

Optimalisatie van toeleveringsketens

Federated clouds combi­neren data uit douane‑, transport- en voor­raad­bronnen. Zo kunnen bedrijven versto­ringen voor­spellen. Gevoelige data blijft lokaal, terwijl zware analyses in andere regio’s draaien.

ESG-rapportage

Voor CO₂- en ener­gie­ve­r­ant­woor­ding is data nodig uit IoT-sensoren, ERP-systemen en meer. Multi-cloud maakt het mogelijk om deze gegevens in samenhang te analy­seren en snel afwij­kingen te detecteren.

Centrale governance

Door een uniforme controle over workloads, logge­ge­vens en toegangs­be­heer, helpt multi-cloud bij het proactief beheren van risico’s en compli­ance — over alle clouds heen.

Best practices voor een succesvolle multi-cloudstrategie

1. Begin met een duide­lijke strategie – Laat elk technisch besluit aansluiten bij een bedrijfs­doel. Bepaal vooraf welke resul­taten je wilt bereiken en hoe je deze meet.
2. Kies voor open en inter­o­pe­ra­bele platforms – Zorg dat bestands­for­maten, APIs en engines werken over alle clouds heen. Dat voorkomt vendor lock-in.
3. Integreer gover­nance vanaf dag één – Security, privacy en compli­ance mogen geen nage­dachten zijn. Bouw ze direct in de archi­tec­tuur in.
4. Zorg voor centrale zicht­baar­heid – Conso­li­deer pres­ta­ties, gebruik en kosten in één over­zich­te­lijk dashboard.

Conclusie

Voor orga­ni­sa­ties met complexe, verspreide data is multi-cloud geen luxe maar noodzaak. Een platform zoals emma biedt datateams de tools om workloads slim te verdelen, compli­ance te waar­borgen en kosten in de hand te houden.

Door los te breken van single-cloud­be­per­kingen kunnen orga­ni­sa­ties betere inzichten genereren, sneller innoveren en schaal­baar groeien. Begin klein — kies een workload met hoge impact, bewijs de meer­waarde, en breid daarna gecon­tro­leerd uit.