Pag-andam Aron Mobalhin Sa Panganod

Anaa na kita karon sa ikaduhang dekada sa pagsagop sa panganod. Mokabat sa 92% sa mga negosyo ang naggamit sa cloud computing sa pila ka degree. Ang pandemya usa ka bag-o nga drayber alang sa mga organisasyon sa pagsagop sa mga teknolohiya sa panganod. Ang malampusong pagbalhin sa dugang data, proyekto ug aplikasyon ngadto sa panganod nagdepende sa pagpangandam, pagplano ug pagpaabot sa problema.  

1. Pagpangandam mahitungod sa datos ug sa pagdumala sa tawo sa datos ug pagsuporta sa imprastraktura.
2. pagplano hinungdanon. Ang plano kinahanglan nga adunay mga piho nga yawe nga elemento.
3. Pagdumala sa suliran mao ang abilidad sa pagtan-aw sa mga potensyal nga mga lugar sa kasamok ug ang abilidad sa pag-navigate niini kung masugatan.  

Upat ka Butang nga Kinahanglang buhaton sa usa ka Negosyo aron Magmalampuson sa Panganod, Plus 7 Gotchas

Ang imong negosyo mobalhin sa panganod. Aw, tugoti ako nga i-rephrase kana, kung ang imong negosyo magmalampuson, kini mobalhin sa panganod - kini mao, kon kini wala na didto. Kung naa ka didto, lagmit dili nimo kini basahon. Ang imong kompanya nag-una nga naghunahuna ug nagtinguha nga pahimuslan ang tanan nga mga benepisyo sa panganod nga among gihisgutan sa laing artikulo. Hangtud sa 2020, 92% sa mga negosyo ang naggamit sa panganod sa pila ka sukod ug 50% sa tanan nga datos sa korporasyon naa na sa panganod.

Ang pilak nga linya sa panganod sa COVID: ang pandemya nagpugos sa negosyo nga tan-awon pag-ayo ang mga kapabilidad sa panganod aron suportahan ang bag-ong paradigma sa usa ka hilit nga trabahante. Ang panganod nagtumong sa duha ka dagkong datos pagtipig ug mga aplikasyon nga nagproseso sa kana nga datos.  Usa sa mga nag-unang rason sa pagbalhin ngadto sa panganod mao ang pag-angkon og competitive advantage pinaagi sa pagka-flexible ug pag-angkon og bag-ong mga insight gikan sa boatloads sa data.   

Ang analista nga kompanya Gartner kanunay nga nagpatik sa usa ka taho nga naghisgot sa "mga teknolohiya ug uso nga nagpakita sa saad sa paghatud sa usa ka taas nga lebel sa kompetisyon nga bentaha sa sunod nga lima hangtod 10 ka tuig." Napulo ka tuig na ang milabay, Ang 2012 Hype Cycle ni Gartner alang sa Cloud Computing nagbutang sa Cloud Computing ug Public Cloud Storage sa "Trough of Disillusionment" nga labaw pa sa "Peak of Inflated Expectations." Dugang pa, ang Big Data bag-o lang nagsulod sa "Peak of Inflated Expectations". Ang tanan nga tulo adunay gipaabot nga patag sa 3 hangtod 5 ka tuig. Ang Software as a Service (SaaS) gibutang ni Gartner sa "Slope of Enlightenment" nga hugna nga adunay gipaabot nga talampas nga 2 hangtod 5 ka tuig.

Sa 2018, unom ka tuig ang milabay, ang "Cloud Computing" ug "Public Cloud Storage" naa sa yugto sa "Slope of Enlightenment" nga adunay giplano nga talampas nga wala’y 2 ka tuig. Ang "Software isip usa ka Serbisyo" nakaabot sa talampas.  Ang punto mao nga adunay mahinungdanong pagsagop sa publikong panganod niining panahona.  

Karon, sa 2022, ang cloud computing anaa na sa ikaduhang dekada sa pagsagop ug mao na karon ang default nga teknolohiya para sa mga bag-ong aplikasyon.  As Gartner nagbutang niini, "Kung dili kini panganod, kini usa ka kabilin." Si Gartner nagpadayon sa pag-ingon nga ang epekto sa cloud computing sa usa ka organisasyon kay transformational. Sa unsa nga paagi nga ang mga organisasyon moduol niini nga pagbag-o?

Kini nga tsart naghulagway sa mas detalyado kung unsa ang gipasabut nga ang usa ka teknolohiya naa sa usa ka partikular nga yugto. 

Sa unsa nga paagi nga ang mga organisasyon moduol sa pagbag-o sa organisasyon?

Sa ilang proseso sa pagsagop sa panganod, ang mga organisasyon kinahanglang maghimog mga desisyon, magtukod ug bag-ong mga polisiya, maghimo ug bag-ong mga pamaagi ug motubag sa mga piho nga mga hagit. Ania ang usa ka lista sa mga piho nga mga lugar nga kinahanglan nimong sulbaron aron masiguro nga ang imong balay hapsay: 

1. Pagbansay, pagbansay pag-usab o bag-ong mga tahas.  Sa pagsagop sa publikong panganod alang sa pagtipig sa datos o paggamit sa mga aplikasyon, imong gi-outsource ang suporta ug pagmentinar sa imprastraktura. Kinahanglan pa nimo ang inhouse nga kahanas sa pagdumala sa vendor ug pag-access sa datos. Dugang pa, kinahanglan nimo mahibal-an kung giunsa ang paggamit sa bag-ong mga himan nga magamit nimo alang sa cognitive analytics ug data science.     
2. Data  Kini tanan mahitungod sa datos. Ang datos mao ang bag-ong currency. Naghisgot kami bahin sa Dakong Data– data nga nagtagbo sa labing menos pipila sa V sa kahulugan. Sa pagbalhin ngadto sa panganod, labing menos pipila sa imong mga datos anaa sa panganod. Kung ikaw "all-in", ang imong data itago sa panganod ug iproseso sa panganod.

A. Pagkaanaa sa datos. Ma-access ba sa imong kasamtangan nga on-prem nga mga aplikasyon ang datos sa panganod? Ang imong datos ba kung asa kini kinahanglan para sa pagproseso? Kinahanglan ba nimo nga magbadyet sa oras sa imong proyekto sa paglalin sa panganod aron mabalhin ang imong datos sa panganod? Unsa ka dugay kana? Kinahanglan ba nimo nga maghimo bag-ong mga proseso aron makuha ang imong transactional data sa panganod? Kung gusto nimo nga himuon ang AI o pagkat-on sa makina, kinahanglan adunay igo nga datos sa pagbansay aron maabot ang gitinguha nga lebel sa katukma ug katukma.

B. Pagkagamit sa datos. Ang imong datos ba sa usa ka format nga mahimong magamit sa mga tawo ug mga himan nga maka-access sa datos? Makahimo ka ba og "lift-and-shift" sa imong data warehouse? O, mahimo ba kini nga ma-optimize alang sa pasundayag? 

C. Kalidad sa datos. Ang kalidad sa datos nga gisaligan sa imong mga desisyon mahimong makaapekto sa kalidad sa imong mga desisyon. Ang pagdumala, mga tinugyanan sa datos, pagdumala sa datos, tingali ang usa ka data curator mahimong adunay dakong papel sa pagsagop sa cognitive analytics sa panganod. Paggahin ug panahon sa dili pa nimo ibalhin ang datos ngadto sa panganod aron masusi ang kalidad sa imong datos. Wala nay labaw nga makapahigawad kay sa pagdiskobre nga imong gibalhin ang datos nga wala nimo kinahanglana.

D. Pagkalainlain ug kawalay kasiguruhan sa dagkong datos. Ang datos mahimong dili managsama o dili kompleto. Sa pagtimbang-timbang sa imong datos ug kung giunsa nimo kini gamiton, aduna bay mga kal-ang? Karon na ang panahon sa pag-ayo sa nahibal-an nga mga isyu nga may kalabutan sa mga sumbanan sa tibuuk nga negosyo sa datos. Pag-standardize sa mga sentro sa pagreport sa yano nga mga butang sama sa mga sukat sa oras, hierarchy sa geograpiya. Ilha ang bugtong tinubdan sa kamatuoran.   

E. Mga limitasyon nga kinaiyanhon sa dagkong datos mismo. Ang usa ka dako nga gidaghanon sa mga potensyal nga resulta mahimong magkinahanglan og usa ka eksperto sa domain sa pagtimbang-timbang sa mga resulta alang sa kamahinungdanon. Sa laing pagkasulti, kung ang imong pangutana magbalik ug daghang mga rekord, unsaon nimo kini pagproseso isip usa ka tawo? Aron ma-filter pa kini ug makunhuran ang gidaghanon sa mga rekord, aron kini magamit sa usa ka ordinaryo nga dili super tawo, kinahanglan nimo mahibal-an ang negosyo sa luyo sa datos.

     3. Pagsuporta sa pundasyon/imprastraktura sa IT. Tagda ang tanang nagalihok nga mga bahin. Lagmit dili tanan sa imong data naa sa panganod. Ang uban tingali naa sa panganod. Ang uban on-premise. Ang ubang mga datos mahimong anaa laing panganod sa vendor. Aduna ka bay data flow diagram? Andam ka ba nga mobalhin gikan sa pagdumala sa pisikal nga hardware ngadto sa pagdumala sa mga vendor nga nagdumala sa pisikal nga hardware? Nakasabot ka ba sa mga limitasyon sa cloud environment? Giisip ba nimo ang katakus sa pagsuporta sa wala ma-istruktura nga datos ingon man sa mga yawe nga teknolohiya nga makapahimo sa plataporma. Magamit pa ba nimo ang parehas nga SDK, API, mga gamit sa datos nga imong gigamit sa lugar? Sila lagmit kinahanglan nga isulat pag-usab. Unsa man ang mahitungod sa imong kasamtangan nga ETL aron makarga ang data warehouse gikan sa mga transactional system? Ang mga script sa ETL kinahanglan nga isulat pag-usab.

     4. Pagdalisay sa mga tahas. Ang mga tiggamit mahimo’g kinahanglan nga bansayon ​​pag-usab sa bag-ong mga aplikasyon ug kung giunsa ang pag-access sa datos sa panganod. Kasagaran ang usa ka desktop o aplikasyon sa network mahimong adunay parehas o parehas nga ngalan sa usa nga gipahinungod sa panganod. Kini, bisan pa, mahimong lahi nga molihok, o bisan adunay lahi nga set sa feature.  

Kung seryoso ang imong organisasyon sa paglihok sa panganod ug pagpahimulos sa kadaghanan sa analytics, wala’y debate nga ang paglihok makahatag hinungdanon nga kantidad sa negosyo ug ekonomiya. Sa praktikal nga pagkasulti, aron makaabut didto gikan dinhi, kinahanglan nimo: 

1. Paghimo ug charter.  

A. Imo bang gihubit ang kasangkaran sa imong proyekto?  

B. Aduna ka bay executive sponsorship?

C. Kinsa – unsa nga mga tahas – ang angay iapil sa proyekto? Kinsa ang punoan nga arkitekto? Unsa nga kahanas ang kinahanglan nimo aron makasalig sa cloud vendor?

D. Unsa ang katapusan nga tumong? Pinaagi sa dalan, ang tumong dili "pagbalhin sa panganod". Unsang (mga) problema ang imong gisulayan pagsulbad?

E. Ipasabot ang imong sukdanan sa kalampusan. Unsaon nimo pagkahibalo nga malampuson ka?

2. Pagdiskobre. Pagsugod sa sinugdanan. Pag-imbentaryo. Hibal-i kung unsa ang naa nimo. Tubaga ang mga pangutana:

A. Unsang datos ang naa nato?

B. Asa ang datos?

C. Unsang mga proseso sa negosyo ang kinahanglan suportahan? Unsa nga datos ang gikinahanglan sa mga proseso?

D. Unsa nga mga himan ug aplikasyon ang atong gigamit karon sa pagmaniobra sa datos?

E. Unsa ang gidak-on ug pagkakomplikado sa datos?

F. Unsa may atong makuha? Unsa nga mga aplikasyon ang magamit sa panganod gikan sa among vendor?

G. Unsaon nato pagkonektar sa datos? Unsa nga mga pantalan ang kinahanglan nga ablihan sa panganod?

H. Aduna bay mga regulasyon o mga kinahanglanon nga nagdiktar sa pribasiya o mga kinahanglanon sa seguridad? Aduna bay mga SLA nga adunay mga kustomer nga kinahanglan nga ipadayon?  

I. Nahibal-an ba nimo kung giunsa pagkuwenta ang mga gasto alang sa paggamit sa panganod?

3. Pagtimbang-timbang ug pagtimbang-timbang. 

A. Unsa nga datos ang gusto natong ibalhin?

B. Pagtimbang-timbang sa mga gasto. Karon nga nahibal-an na nimo ang kasangkaran ug gidaghanon sa datos, naa ka sa usa ka mas maayo nga posisyon aron mahibal-an ang usa ka badyet.

C. Ipasabot ang mga kal-ang nga anaa tali sa unsay anaa kanimo karon ug sa mga gipaabot sa imong gipaabot nga maangkon. Unsa may kulang nato?

D. Ilakip ang usa ka pagsulay nga paglalin aron ibutyag kung unsa ang imong gimingaw sa teorya.

E. Ilakip ang Pagsulay sa Pagdawat sa Gumagamit niini nga hugna ingon man sa katapusan nga hugna.

F. Unsa nga mga hagit ang imong madahom aron makahimo ka og mga contingencies ngadto sa sunod nga hugna?

G. Unsa nga mga risgo ang nahibal-an?

4. Pagplano. Pagtukod a road mapa 

A. Unsa ang mga prayoridad? Unsa ang una? Unsa ang pagkasunodsunod?

B. Unsa ang imong dili iapil? Sa unsang paagi nimo mapakunhod ang kasangkaran?

C. Aduna bay panahon alang sa parallel processing?

D. Unsa ang pamaagi? Partial / phased nga pamaagi?

E. Imo bang gihubit ang pamaagi sa seguridad?

F. Imo bang gihubit ang data backup ug disaster recovery plans?

G. Unsa ang plano sa komunikasyon - internal sa proyekto, sa mga stakeholder, sa mga end-user?

5. Pagtukod. Paglalin. Pagsulay. Paglusad.

A. Buhata ang plano. Usba kini sa dinamikong paagi base sa bag-ong impormasyon.

B. Pagtukod sa imong mga kalig-on sa kasaysayan ug mga kalampusan sa imong kabilin nga pundasyon sa IT ug sugdi ang pagpahimulos sa Big Data ug mga benepisyo sa pag-analisa sa panghunahuna.       

6. Pag-uli ug Pagdalisay.  

A. Kanus-a nimo ma-retire ang mga server nga naglingkod nga walay pulos?

B. Unsang refactoring ang imong nadiskobrehan nga kinahanglang buhaton?

C. Unsa nga mga pag-optimize ang mahimo sa imong data sa panganod?  

D. Unsang mga bag-ong aplikasyon sa datos ang imong magamit karon sa panganod?

E. Unsa ang sunod nga lebel? AI, pagkat-on sa makina, advanced analytics?

Gotchas

Ang ubang mga tinubdan nag-ingon nga kutob sa 70% sa mga proyekto sa teknolohiya ang kinatibuk-an o partial nga mga kapakyasan. Dayag, kini nagdepende sa imong kahulugan sa   kapakyasan. Lain tinubdan nakit-an nga 75% ang naghunahuna nga ang ilang proyekto nalaglag gikan sa sinugdanan. Kana mahimong magpasabot nga ang 5% milampos bisan pa sa mga kalisud nga batok kanila. Ang akong kasinatian nagsulti kanako nga adunay usa ka mahinungdanon nga tipik sa mga proyekto sa teknolohiya nga dili gayud mawala sa yuta o mapakyas sa hingpit nga pagkaamgo sa gisaad nga mga gilauman. Adunay pipila ka sagad nga mga tema nga gipaambit sa mga proyekto. Samtang nagsugod ka sa pagplano sa imong paglalin ngadto sa panganod, aniay pipila ka mga gotcha nga bantayan. Kung dili nimo buhaton, sama sila sa dili maayo nga karma, o usa ka dili maayo nga marka sa kredito - sa madugay o sa madali, sila mopaak kanimo sa butt.:

1. pagpanag-iya. Kinahanglang tag-iya sa usa ka tawo ang proyekto gikan sa panan-aw sa pagdumala. Sa samang higayon, ang tanang partisipante kinahanglang mobati nga namuhunan isip mga stakeholder.
2. gasto. Naa ba ang budget nga gigahin? Nahibal-an ba nimo ang han-ay sa magnitude alang sa sunod nga 12 ka bulan ingon man usa ka banabana sa nagpadayon nga gasto? Aduna bay mga potensyal nga gitago nga gasto? Gi-jettison ba nimo ang bisan unsang sobra nga flotsam ug jetsam agig pagpangandam sa paglihok. Dili nimo gusto nga ibalhin ang data nga dili magamit, o dili kasaligan.       
3. Pagpangulo. Ang proyekto ba hingpit nga gipasiugdahan sa pagdumala? Realistiko ba ang mga gilauman ug ang kahulugan sa kalampusan? Nahiuyon ba ang mga katuyoan sa panan-awon ug estratehiya sa korporasyon?
4. Pagdumala sa Proyekto. Realistiko ba ang mga timeline, kasangkaran ug badyet? Aduna bay mga "puwersa" nga nangayo og mas mubu nga mga deadline sa pagpadala, dugang nga sakup ug/o mas ubos nga gasto o mas gamay nga mga tawo? Aduna bay lig-on nga pagsabot sa mga kinahanglanon? Sila ba realistiko ug maayo ang pagkahubit?
5. Human Resources. Ang teknolohiya mao ang sayon ​​nga bahin. Kini ang butang sa mga tawo nga mahimong usa ka hagit. Ang paglalin ngadto sa panganod magdalag mga kausaban. Ang mga tawo dili ganahan og kausaban. Kinahanglan nimo nga magtakda og mga gilauman sa hustong paagi. Igo ba ug tukma nga kawani ang gipahinungod sa inisyatiba? O, gisulayan na ba nimo ang pagkulit sa oras gikan sa mga tawo nga puliki na kaayo sa ilang trabaho sa adlaw? Makahimo ka ba sa pagpadayon sa usa ka lig-on nga team? Daghang mga proyekto ang napakyas tungod sa turnover sa mga yawe nga kawani.  
6. risgo. Naila ba ug malampuson ang mga risgo?  
7. Pagkontrolar. Nakahimo ka ba sa pag-ila sa mga butang nga dili nimo makontrol apan mahimo’g makaapekto sa paghatud? Binagbinaga ang epekto sang pagbag-o sa pagpangulo. Sa unsang paagi nga ang usa ka tibuok kalibutan nga pandemya makaapekto sa imong abilidad sa pagkab-ot sa mga deadline ug pagkuha sa mga kapanguhaan?  

Ang Cloud Computing Hype Cycle sa 2022

Busa asa ang Cloud Computing, Public Cloud Storage ug Software isip Serbisyo sa nag-uswag nga teknolohiya sa hype cycle ni Gartner karon? Dili sila. Dili na sila mga bag-ong teknolohiya. Wala na sila sa kapunawpunawan. Mainstream na sila, naghulat nga ma-adopt. Tan-awa ang pagtubo sa mosunod mitumaw nga mga teknolohiya: AI-Augmented Design, Generative AI, Physics-informed AI ug Non Fungible Tokens.  

Ang mga ideya niini nga artikulo orihinal nga gipresentar isip konklusyon sa artikulong "Cognitive Analytics: Building on Your Legacy IT Foundation" nga gipresentar sa TDWI Business Intelligence Journal, Tomo 22, No. 4.