Vorbereitung auf den Wechsel in die Cloud

Wir befinden uns jetzt im zweiten Jahrzehnt der Cloud-Einführung. Bis zu 92 % der Unternehmen nutzen Cloud Computing bis zu einem gewissen Grad. Die Pandemie war in jüngster Zeit ein Grund für Unternehmen, Cloud-Technologien einzuführen. Das erfolgreiche Verschieben zusätzlicher Daten, Projekte und Anwendungen in die Cloud hängt von der Vorbereitung, Planung und Antizipation von Problemen ab.  

1. Vorbereitung geht es um Daten und die menschliche Verwaltung der Daten und der unterstützenden Infrastruktur.
2. Planung ist bedeutsam. Der Plan muss bestimmte Schlüsselelemente enthalten.
3. Problem-Management ist die Fähigkeit, potenzielle Problembereiche vorherzusehen und sie zu navigieren, wenn sie angetroffen werden.  

Vier Dinge, die ein Unternehmen tun muss, um in der Cloud erfolgreich zu sein, plus 7 Fallstricke

Ihr Unternehmen wird in die Cloud verlagert. Nun, lassen Sie mich das umformulieren, wenn Ihr Unternehmen erfolgreich sein soll, wird es in die USA wechseln Wolke – das ist, wenn es nicht schon da ist. Wenn Sie bereits dort sind, würden Sie dies wahrscheinlich nicht lesen. Ihr Unternehmen denkt voraus und beabsichtigt, alle Vorteile der Cloud zu nutzen, die wir in einem anderen Artikel besprochen haben. Bis 2020 nutzen 92 % der Unternehmen die Cloud in gewissem Umfang und 50 % aller Unternehmensdaten befinden sich bereits in der Cloud.

Der Silberstreif am Horizont der COVID-Cloud: Die Pandemie hat Unternehmen dazu gezwungen, Cloud-Fähigkeiten genauer zu betrachten, um das neue Paradigma einer Remote-Belegschaft zu unterstützen. Die Cloud bezieht sich sowohl auf große Datenmengen Speicherung und Anwendungen, die diese Daten verarbeiten.  Einer der Hauptgründe für den Wechsel in die Cloud ist der Wettbewerbsvorteil, indem man flexibel ist und aus den Schiffsladungen von Daten neue Erkenntnisse gewinnt.   

Das Analystenhaus Gartner veröffentlicht regelmäßig einen Bericht, in dem „Technologien und Trends diskutiert werden, die vielversprechend sind, um in den nächsten fünf bis zehn Jahren einen hohen Grad an Wettbewerbsvorteil zu erzielen“. Vor zehn Jahren, Gartners Hype Cycle 2012 für Cloud Computing versetzen Cloud Computing und Public Cloud Storage in das „Tal der Ernüchterung“ knapp hinter dem „Höhepunkt überhöhter Erwartungen“. Außerdem trat Big Data gerade in den „Peak of Inflated Expectations“ ein. Alle drei mit einem erwarteten Plateau in 3 bis 5 Jahren. Software as a Service (SaaS) wurde von Gartner in die „Slope of Enlightenment“-Phase mit einem erwarteten Plateau von 2 bis 5 Jahren eingeordnet.

2018, sechs Jahre später, befanden sich „Cloud Computing“ und „Public Cloud Storage“ in der „Slope of Enlightenment“-Phase mit einem prognostizierten Plateau von weniger als 2 Jahren. „Software as a Service“ hatte das Plateau erreicht.  Der Punkt ist, dass die Public Cloud in dieser Zeit stark angenommen wurde.  

Heute, im Jahr 2022, befindet sich Cloud Computing nun im zweiten Jahrzehnt seiner Einführung und ist nun die Standardtechnologie für neue Anwendungen.  As Gartner drückt es aus: „Wenn es keine Cloud ist, ist es Legacy.“ Gartner sagt weiter, dass die Auswirkungen von Cloud Computing auf ein Unternehmen transformierend sind. Wie sollten Organisationen diese Transformation angehen?

Dieses Diagramm beschreibt detaillierter, was es bedeutet, dass sich eine Technologie in einer bestimmten Phase befindet. 

Wie sollten Organisationen die organisatorische Transformation angehen?

Bei der Einführung der Cloud mussten Unternehmen Entscheidungen treffen, neue Richtlinien aufstellen, neue Verfahren erstellen und sich spezifischen Herausforderungen stellen. Hier ist eine Liste spezifischer Bereiche, die Sie lösen müssen, um sicherzustellen, dass Ihr Haus in Ordnung ist: 

1. Ausbildung, Umschulung oder neue Rollen.  Durch den Einsatz der Public Cloud für die Datenspeicherung oder die Nutzung der Anwendungen haben Sie den Support und die Wartung der Infrastruktur ausgelagert. Sie benötigen weiterhin internes Fachwissen, um den Anbieter zu verwalten und auf die Daten zuzugreifen. Darüber hinaus müssen Sie wissen, wie Sie die neuen Tools nutzen können, die Ihnen für Cognitive Analytics und Data Science zur Verfügung stehen.     
2. Ihre Daten.  Es geht um die Daten. Daten sind die neue Währung. Wir sprechen von Big Data – Daten, die zumindest einige der Anforderungen erfüllen V der Definition. Beim Wechsel in die Cloud befinden sich zumindest einige Ihrer Daten in der Cloud. Wenn Sie „all-in“ sind, werden Ihre Daten in der Cloud gespeichert und in der Cloud verarbeitet.

A. Verfügbarkeit von Daten. Können Ihre vorhandenen On-Prem-Anwendungen auf die Daten in der Cloud zugreifen? Sind Ihre Daten dort, wo sie zur Verarbeitung benötigt werden? Müssen Sie in Ihrem Cloud-Migrationsprojekt Zeit einplanen, um Ihre Daten in die Cloud zu verschieben? Wie lange wird das dauern? Müssen Sie neue Prozesse entwickeln, um Ihre Transaktionsdaten in die Cloud zu bringen? Wenn Sie beabsichtigen, KI oder maschinelles Lernen durchzuführen, müssen genügend Trainingsdaten vorhanden sein, um das gewünschte Maß an Genauigkeit und Präzision zu erreichen.

B. Nutzbarkeit der Daten. Liegen Ihre Daten in einem Format vor, das von den Personen und Tools genutzt werden kann, die auf die Daten zugreifen? Können Sie in Ihrem Data Warehouse ein „Lift-and-Shift“ durchführen? Oder kann es auf Leistung optimiert werden? 

C. Qualität der Daten. Die Qualität der Daten, auf denen Ihre Entscheidungen basieren, kann die Qualität Ihrer Entscheidungen beeinflussen. Governance, Datenverwalter, Datenmanagement und vielleicht ein Datenkurator können eine wichtige Rolle bei der Einführung von Cognitive Analytics in der Cloud spielen. Nehmen Sie sich die Zeit, bevor Sie die Daten in die Cloud migrieren, um die Qualität Ihrer Daten zu beurteilen. Nichts ist frustrierender, als festzustellen, dass Sie Daten migriert haben, die Sie nicht benötigen.

D. Variabilität und Unsicherheit bei Big Data. Daten können inkonsistent oder unvollständig sein. Gibt es Lücken bei der Auswertung Ihrer Daten und der beabsichtigten Nutzung? Jetzt ist es an der Zeit, bekannte Probleme im Zusammenhang mit unternehmensweiten Datenstandards zu beheben. Standardisieren Sie über Berichtszentren hinweg einfache Dinge wie Zeitdimensionen, geografische Hierarchien. Identifizieren Sie diese einzige Quelle der Wahrheit.   

E. Beschränkungen, die Big Data selbst innewohnen. Eine große Anzahl potenzieller Ergebnisse erfordert möglicherweise einen Domänenexperten, um die Ergebnisse auf Signifikanz zu bewerten. Mit anderen Worten, wenn Ihre Abfrage viele Datensätze zurückgibt, wie werden Sie sie als Mensch verarbeiten? Um sie weiter zu filtern und die Anzahl der Datensätze zu reduzieren, damit sie von einem gewöhnlichen Nicht-Supermenschen verwendet werden können, müssen Sie das Geschäft hinter den Daten kennen.

     3. Unterstützung der Gründung/Infrastruktur der IT. Betrachten Sie alle beweglichen Teile. Es ist wahrscheinlich, dass sich nicht alle Ihre Daten in der Cloud befinden. Einige befinden sich möglicherweise in der Cloud. Einige vor Ort. Es können noch andere Daten enthalten sein ein anderer Cloud des Anbieters. Haben Sie ein Datenflussdiagramm? Sind Sie bereit, von der Verwaltung physischer Hardware zur Verwaltung von Anbietern zu wechseln, die physische Hardware verwalten? Verstehen Sie die Einschränkungen der Cloud-Umgebung? Haben Sie die Fähigkeit berücksichtigt, unstrukturierte Daten sowie wichtige plattformermöglichende Technologien zu unterstützen? Können Sie weiterhin dieselben SDKs, APIs und Datendienstprogramme verwenden, die Sie lokal verwendet haben? Wahrscheinlich müssen sie umgeschrieben werden. Was ist mit Ihrem bestehenden ETL, um das Data Warehouse aus Transaktionssystemen zu laden? ETL-Skripte müssen neu geschrieben werden.

     4. Rollen verfeinern. Benutzer müssen möglicherweise für die neuen Anwendungen und den Zugriff auf Daten in der Cloud umgeschult werden. Häufig kann eine Desktop- oder Netzwerkanwendung denselben oder einen ähnlichen Namen haben wie eine, die der Cloud gewidmet ist. Es kann jedoch anders funktionieren oder sogar einen anderen Funktionsumfang haben.  

Wenn es Ihrem Unternehmen ernst ist, in die Cloud zu wechseln und das Beste aus Analytics zu machen, steht außer Frage, dass der Schritt einen erheblichen geschäftlichen und wirtschaftlichen Wert bieten kann. Um von hier aus dorthin zu gelangen, müssen Sie praktisch Folgendes tun: 

1. Erstelle eine Charta.  

A. Haben Sie den Umfang Ihres Projekts definiert?  

B. Haben Sie Sponsoring durch Führungskräfte?

C. Wer – welche Rollen – sollte in das Projekt einbezogen werden? Wer ist der Chefarchitekt? Für welches Fachwissen müssen Sie sich auf den Cloud-Anbieter verlassen?

D. Was ist das Endziel? Das Ziel ist übrigens nicht der „Wechsel in die Cloud“. Welche(s) Problem(e) versuchen Sie zu lösen?

E. Definieren Sie Ihre Erfolgskriterien. Wie werden Sie wissen, dass Sie erfolgreich sind?

2. Entdecken. Beginnen Sie am Anfang. Machen Sie eine Bestandsaufnahme. Finden Sie heraus, was Sie haben. Beantworte die Fragen:

A. Welche Daten haben wir?

B. Wo sind die Daten?

C. Welche Geschäftsprozesse müssen unterstützt werden? Welche Daten benötigen diese Prozesse?

D. Welche Tools und Anwendungen verwenden wir derzeit, um die Daten zu manipulieren?

E. Wie groß und komplex sind die Daten?

F. Was werden wir haben? Welche Anwendungen sind in der Cloud von unserem Anbieter verfügbar?

G. Wie stellen wir eine Verbindung zu den Daten her? Welche Ports müssen in der Cloud geöffnet sein?

H. Gibt es Vorschriften oder Anforderungen, die Datenschutz- oder Sicherheitsanforderungen vorschreiben? Gibt es SLAs mit Kunden, die eingehalten werden müssen?  

I. Wissen Sie, wie die Kosten für die Cloud-Nutzung berechnet werden?

3. Bewerten und bewerten. 

A. Welche Daten beabsichtigen wir zu verschieben?

B. Kosten einschätzen. Jetzt, da Sie den Umfang und die Menge der Daten kennen, können Sie besser ein Budget festlegen.

C. Definieren Sie Lücken zwischen dem, was Sie derzeit haben, und den Erwartungen an das, was Sie erwarten. Was fehlt uns?

D. Schließen Sie eine Testmigration ein, um aufzuzeigen, was Sie theoretisch übersehen haben.

E. Benutzerakzeptanztests sowohl in dieser Phase als auch in der Endphase einbeziehen.

F. Welche Herausforderungen können Sie vorhersehen, damit Sie in der nächsten Phase Eventualitäten berücksichtigen können?

G. Welche Risiken wurden identifiziert?

4. Planen. Einrichtung einer road Karte. 

A. Was sind die Prioritäten? Was kommt zuerst? Was ist die Reihenfolge?

B. Was können Sie ausschließen? Wie können Sie den Umfang reduzieren?

C. Wird es eine Zeit für Parallelverarbeitung geben?

D. Was ist der Ansatz? Teilweiser/stufenweiser Ansatz?

E. Haben Sie den Sicherheitsansatz definiert?

F. Haben Sie Datensicherungs- und Notfallwiederherstellungspläne definiert?

G. Wie sieht der Kommunikationsplan aus – projektintern, an Stakeholder, an Endnutzer?

5. Bauen. Wandern. Prüfen. Starten.

A. Arbeiten Sie den Plan ab. Überarbeiten Sie es dynamisch basierend auf neuen Informationen.

B. Bauen Sie auf Ihren historischen Stärken und Erfolgen auf Ihrer Legacy-IT-Grundlage auf und beginnen Sie, die Vorteile von Big Data und Cognitive Analytics zu nutzen.       

6. Iterieren und verfeinern.  

A. Wann können Sie die Server, die jetzt im Leerlauf sind, stilllegen?

B. Welches Refactoring haben Sie entdeckt, das durchgeführt werden muss?

C. Welche Optimierungen können an Ihren Daten in der Cloud vorgenommen werden?  

D. Welche neuen Datenanwendungen können Sie jetzt in der Cloud nutzen?

E. Was ist das nächste Level? KI, maschinelles Lernen, Advanced Analytics?

Fallstricke

Manche Quellen sagen, dass bis zu 70 % der Technologieprojekte vollständig oder teilweise gescheitert sind. Anscheinend hängt es von Ihrer Definition von ab   Versagen. Andere Quelle fanden heraus, dass 75 % ihr Projekt von Anfang an zum Scheitern verurteilt hielten. Das könnte bedeuten, dass 5 % erfolgreich waren, obwohl die Chancen gegen sie standen. Meine Erfahrung sagt mir, dass es einen erheblichen Anteil an Technologieprojekten gibt, die entweder nie auf den Weg gebracht werden oder die versprochenen Erwartungen nicht vollständig erfüllen. Es gibt einige gemeinsame Themen, die diese Projekte teilen. Wenn Sie mit der Planung Ihrer Migration in die Cloud beginnen, sollten Sie auf die folgenden Fallstricke achten. Wenn Sie dies nicht tun, sind sie wie schlechtes Karma oder eine schlechte Kreditwürdigkeit – früher oder später beißen sie Sie in den Hintern.:

1. Impressum. Aus Managementsicht muss das Projekt einer einzigen Person gehören. Gleichzeitig müssen sich alle Beteiligten als Stakeholder eingebunden fühlen.
2. Kosten. Wurde das Budget zugewiesen? Kennen Sie die Größenordnung für die nächsten 12 Monate sowie eine Abschätzung der laufenden Kosten? Gibt es mögliche versteckte Kosten? Haben Sie zur Vorbereitung des Umzugs überschüssiges Treibgut und Strandgut entsorgt. Sie möchten keine Daten migrieren, die nicht verwendet werden oder denen Sie nicht vertrauen.       
3. Leadership. Wird das Projekt vollständig vom Management gesponsert? Sind Erwartungen und Erfolgsdefinition realistisch? Stimmen die Ziele mit der Unternehmensvision und -strategie überein?
4. Projektmanagement. Sind Zeitrahmen, Umfang und Budget realistisch? Gibt es „Kräfte“, die kürzere Liefertermine, mehr Umfang und/oder geringere Kosten oder weniger Personal fordern? Gibt es einen festen Überblick über die Anforderungen? Sind sie realistisch und gut definiert?
5. Human Resources . Technologie ist der einfache Teil. Es ist die Sache mit den Menschen, die eine Herausforderung sein kann. Die Migration in die Cloud bringt Veränderungen mit sich. Menschen mögen keine Veränderungen. Sie müssen die Erwartungen angemessen setzen. Wurde für die Initiative ausreichend und geeignetes Personal eingesetzt? Oder haben Sie versucht, Zeit von Menschen zu gewinnen, die bereits zu sehr mit ihrer täglichen Arbeit beschäftigt sind? Können Sie ein stabiles Team aufrechterhalten? Viele Projekte scheitern an der Fluktuation des Schlüsselpersonals.  
6. Risiken. Wurden Risiken identifiziert und erfolgreich gemanagt?  
7. Kontingenz. Konnten Sie Dinge identifizieren, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen, sich aber auf die Lieferung auswirken können? Betrachten Sie die Auswirkungen eines Führungswechsels. Wie würde sich eine weltweite Pandemie auf Ihre Fähigkeit auswirken, Fristen einzuhalten und Ressourcen zu beschaffen?  

Der Cloud Computing Hype Cycle im Jahr 2022

Wo befinden sich Cloud Computing, Public Cloud Storage und Software as a Service heute in Gartners neuem Technologie-Hype-Zyklus? Sie sind nicht. Sie sind keine aufstrebenden Technologien mehr. Sie sind nicht mehr am Horizont. Sie sind Mainstream und warten darauf, adoptiert zu werden. Achten Sie im Folgenden auf Wachstum aufkommende Technologien: AI-Augmented Design, Generative AI, Physik-informierte AI und Non Fungible Tokens.  

Die Ideen in diesem Artikel wurden ursprünglich als Abschluss des Artikels „Cognitive Analytics: Building on Your Legacy IT Foundation“ vorgestellt, der in TDWI Business Intelligence Journal, Bd. 22, Nr. 4.