מתכוננים לעבור לענן
אנו נמצאים כעת בעשור השני של אימוץ הענן. עד 92% מהעסקים משתמשים במחשוב ענן במידה מסוימת. המגיפה הייתה מניע לאחרונה לארגונים לאמץ טכנולוגיות ענן. העברת נתונים, פרויקטים ואפליקציות נוספים לענן מוצלחת תלויה בהכנה, בתכנון ובציפייה לבעיה.
- הכנה עוסק בנתונים ובניהול אנושי של הנתונים והתשתית התומכת.
- תכנון זה חיוני. התוכנית צריכה להכיל מרכיבי מפתח ספציפיים.
- ניהול בעיות היא היכולת לחזות אזורי צרות פוטנציאליים והיכולת לנווט בהם אם נתקלים בהם.
ארבעה דברים שעסק חייב לעשות כדי להצליח בענן, פלוס 7 Gotchas
העסק שלך הולך לעבור לענן. ובכן, תן לי לנסח מחדש שאם העסק שלך הולך להצליח, הוא יעבור ל 
ענן - זהו, אם הוא לא קיים כבר. אם אתה כבר שם, כנראה שלא היית קורא את זה. החברה שלך חושבת קדימה ומתכוונת לנצל את כל היתרונות של הענן שדיברנו עליהם במאמר אחר. נכון לשנת 2020, 92% מהעסקים משתמשים בענן במידה מסוימת ו-50% מכל הנתונים הארגוניים כבר נמצאים בענן.
כיסוי הכסף בענן ה-COVID: המגיפה אילצה את העסקים לבחון מקרוב את יכולות הענן כדי לתמוך בפרדיגמה החדשה של כוח עבודה מרוחק. הענן מתייחס לשני נתונים גדולים אחסון ויישומים המעבדים את הנתונים הללו. אחת הסיבות העיקריות לעבור לענן היא להשיג יתרון תחרותי על ידי גמישות וקבלת תובנות חדשות מתוך המון נתונים.
חברת האנליסטים גרטנר מפרסם בקביעות דו"ח שדן ב"טכנולוגיות ומגמות שמראות הבטחה במתן רמה גבוהה של יתרון תחרותי במהלך חמש עד 10 השנים הבאות". לפני עשר שנים, מחזור ההייפ של גרטנר 2012 עבור מחשוב ענן שים את מחשוב ענן ואחסון ענן ציבורי ב"שוקת ההתפכחות" ממש מעבר ל"שיא הציפיות המנופחות". יתרה מכך, ביג דאטה רק נכנס ל"שיא הציפיות המנופחות". שלושתם עם רמה צפויה בעוד 3 עד 5 שנים. תוכנה כשירות (SaaS) הוקמה על ידי גרטנר בשלב "מדרון ההארה" עם רמה צפויה של שנתיים עד 2 שנים.
בשנת 2018, שש שנים מאוחר יותר, "מחשוב ענן" ו"אחסון ענן ציבורי" היו בשלב "מדרון ההארה" עם רמה צפויה של פחות משנתיים. "תוכנה כשירות" הגיעה לרמה. הנקודה היא שהיה אימוץ משמעותי של הענן הציבורי בתקופה זו.
כיום, בשנת 2022, מחשוב ענן נמצא כעת בעשור השני לאימוץ וכעת הוא טכנולוגיית ברירת המחדל עבור יישומים חדשים. 
As גרטנר מנסח זאת, "אם זה לא ענן, זה מורשת." גרטנר ממשיכה ואומרת שההשפעה של מחשוב ענן על ארגון היא שינוי. כיצד אם כן צריכים ארגונים לגשת לשינוי הזה?
תרשים זה מתאר ביתר פירוט מה זה אומר שטכנולוגיה נמצאת בשלב מסוים.
כיצד ארגונים צריכים לגשת לשינוי ארגוני?
בתהליך אימוץ הענן, ארגונים נאלצו לקבל החלטות, לקבוע מדיניות חדשה, ליצור נהלים חדשים ולטפל באתגרים ספציפיים. להלן רשימה של אזורים ספציפיים שתצטרך לפתור כדי לוודא שהבית שלך מסודר:
- הכשרה, הכשרה מחדש או תפקידים חדשים. באימוץ הענן הציבורי לאחסון נתונים או מינוף היישומים, הוצאת את התמיכה והתחזוקה של התשתית במיקור חוץ. אתה עדיין צריך מומחיות פנימית כדי לנהל את הספק ולגשת לנתונים. יתר על כן, עליך לדעת כיצד למנף את הכלים החדשים שיש לך לניתוח קוגניטיבי ומדעי נתונים.
- נתונים. הכל קשור לנתונים. נתונים הם המטבע החדש. אנחנו מדברים על נתונים ביג דאטה שעומדים לפחות בחלק מהנתונים V's של ההגדרה. במעבר לענן, לפחות חלק מהנתונים שלך יהיו בענן. אם אתה "כל-אין", הנתונים שלך יאוחסנו בענן ויעובדו בענן.
A. זמינות נתונים. האם היישומים המקומיים הקיימים שלך יכולים לגשת לנתונים בענן? האם הנתונים שלך נמצאים במקום בו הם צריכים להיות לעיבוד? האם אתה צריך להקציב זמן בפרויקט העברת הענן שלך כדי להעביר את הנתונים שלך לענן? כמה זמן זה יקח? האם אתה צריך לפתח תהליכים חדשים כדי להעביר את נתוני העסקאות שלך לענן? אם אתה מתכוון לבצע AI או למידת מכונה, חייב להיות מספיק נתוני אימון כדי לעמוד ברמת הדיוק והדיוק הרצויים.
B. שימושיות הנתונים. האם הנתונים שלך בפורמט שניתן לצרוך על ידי האנשים והכלים שייגשו לנתונים? האם אתה יכול לבצע "הרמה והסטה" במחסן הנתונים שלך? או, האם ניתן לבצע אופטימיזציה לביצועים?
C. איכות הנתונים. איכות הנתונים שעליהם מסתמכות ההחלטות שלך יכולה להשפיע על איכות ההחלטות שלך. ממשל, מנהלי נתונים, ניהול נתונים, אולי אוצר נתונים עשוי למלא תפקיד משמעותי באימוץ ניתוח קוגניטיבי בענן. קח את הזמן לפני שאתה מעביר את הנתונים לענן כדי להעריך את איכות הנתונים שלך. אין דבר מתסכל יותר מלגלות שהעברת נתונים שאינך צריך.
ד. שונות ואי ודאות בביג דאטה. הנתונים עשויים להיות לא עקביים או לא שלמים. האם יש פערים בהערכת הנתונים שלך וכיצד אתה מתכוון להשתמש בהם? עכשיו זה הזמן לתקן בעיות ידועות הקשורות לסטנדרטים כלל-ארגוניים בנושא נתונים. תקן בין מרכזי הדיווח על דברים פשוטים כמו ממדי זמן, היררכיות גיאוגרפיות. זהה את מקור האמת היחיד.
ה. מגבלות הגלומות בביג דאטה עצמו. מספר רב של תוצאות פוטנציאליות עשויות לדרוש ממומחה תחום להעריך את התוצאות למשמעותיות. במילים אחרות, אם השאילתה שלך תחזיר הרבה רשומות, איך אתה כאדם תעבד אותה? כדי לסנן אותו עוד יותר ולצמצם את מספר הרשומות, כך שניתן יהיה לצרוך אותו על ידי אדם לא-על רגיל, תצטרכו להכיר את העסק מאחורי הנתונים.
3. תמיכה בבסיס/תשתית ה-IT. שקול את כל החלקים הנעים. סביר להניח שלא כל הנתונים שלך יהיו בענן. חלקם עשויים להיות בענן. קצת בשטח. נתונים נוספים עשויים להיות בפנים אַחֵר הענן של הספק. יש לך דיאגרמת זרימת נתונים? האם אתה מוכן לעבור מניהול חומרה פיזית לניהול ספקים שמנהלים חומרה פיזית? האם אתה מבין את המגבלות של סביבת הענן? האם ידעת על היכולת לתמוך בנתונים לא מובנים כמו גם בטכנולוגיות מפתח המאפשרות פלטפורמה. האם עדיין תוכל להשתמש באותם SDK, API, כלי עזר לנתונים שבהם השתמשת במקום? כנראה יהיה צורך לשכתב אותם. מה לגבי ה-ETL הקיים שלך לטעינת מחסן הנתונים ממערכות טרנזקציות? יהיה צורך לשכתב סקריפטים של ETL.
4. חידוד תפקידים. ייתכן שמשתמשים יצטרכו להכשיר מחדש את היישומים החדשים וכיצד לגשת לנתונים בענן. לעתים קרובות ליישום שולחן עבודה או רשת עשוי להיות שם זהה או דומה לזה המוקדש לענן. עם זאת, הוא עשוי לתפקד אחרת, או אפילו לכלול מערך תכונות שונה.
אם הארגון שלך רציני לגבי מעבר לענן ולהפיק את המרב מהאנליטיקה, אין ויכוח שהמהלך יכול לספק ערך עסקי וכלכלי משמעותי. באופן מעשי, כדי להגיע לשם מכאן, תצטרך:
- קבע אמנה.
א האם הגדרת את היקף הפרויקט שלך?
ב. האם יש לך חסות מנהלים?
ג. מי – אילו תפקידים – צריכים להיכלל בפרויקט? מי האדריכל הראשי? לאיזו מומחיות אתה צריך לסמוך על ספק הענן?
ד מהי המטרה הסופית? אגב, המטרה היא לא "לעבור לענן". אילו בעיות אתה מנסה לפתור?
ה. הגדר את קריטריוני ההצלחה שלך. איך תדע שאתה מצליח?
2. גלה. תתחיל מההתחלה. קח מלאי. גלה מה יש לך. ענה על השאלות:
ת. אילו נתונים יש לנו?
ב.איפה הנתונים?
ג. באילו תהליכים עסקיים יש לתמוך? אילו נתונים צריכים תהליכים אלה?
ד. באילו כלים ויישומים אנו משתמשים כיום כדי לתפעל את הנתונים?
ה. מה גודל ומורכבות הנתונים?
ו.מה יהיה לנו? אילו יישומים זמינים בענן מהספק שלנו?
ז איך נתחבר לנתונים? אילו יציאות יצטרכו להיות פתוחות בענן?
ח. האם יש תקנות או דרישות המכתיבות דרישות פרטיות או אבטחה? האם יש SLAs עם לקוחות שצריך לתחזק?
א. האם אתה יודע כיצד יחושבו עלויות עבור שימוש בענן?
3. להעריך ולהעריך.
ת. אילו נתונים אנו מתכוונים להעביר?
ב. הערכת עלויות. כעת, כשאתה יודע את היקף ונפח הנתונים, אתה בעמדה טובה יותר להגדיר תקציב.
ג. הגדר פערים הקיימים בין מה שיש לך כרגע לבין הציפיות של מה שאתה מצפה לקבל. מה חסר לנו?
ד. כלול העברת מבחן כדי לחשוף את מה שהחמצת בתיאוריה.
ה. כלול בדיקות קבלת משתמשים בשלב זה כמו גם בשלב הסופי.
ו. אילו אתגרים אתה יכול לצפות כדי שתוכל לבנות את המקרים לשלב הבא?
ז. אילו סיכונים זוהו?
4. תכנן. לבסס road מפה
א. מהם סדרי העדיפויות? מה בא קודם? מה הרצף?
ב.מה אתה יכול לשלול? איך אפשר לצמצם את ההיקף?
ג.האם יהיה זמן לעיבוד מקביל?
ד.מהי הגישה? גישה חלקית/שלבית?
ה. הגדרת את גישת האבטחה?
ו. האם הגדרת גיבוי נתונים ושחזור מאסון?
ז.מהי תכנית התקשורת - פנימית לפרויקט, לבעלי עניין, למשתמשי קצה?
5. לבנות. להעביר. מִבְחָן. לְהַשִׁיק.
א. עבד את התוכנית. שנה אותו באופן דינמי על סמך מידע חדש.
ב. בנה על החוזקות ההיסטוריות וההצלחות שלך בסיס ה-IT מדור קודם שלך והתחל לנצל את היתרונות של Big Data וניתוח קוגניטיבי.
6. חזר ועידן.
ת. מתי אתה יכול לפרוש את השרתים שעכשיו יושבים בטל?
ב. איזה ריפקטורינג גילית שצריך לעשות?
ג. אילו אופטימיזציות ניתן לבצע לנתונים שלך בענן?
ד. באילו יישומי נתונים חדשים אתה יכול להשתמש כעת בענן?
ה. מה השלב הבא? AI, למידת מכונה, ניתוח מתקדם?
גוטצ'ס
כמה מקורות אומרים שעד 70% מהפרויקטים הטכנולוגיים הם כשלים מוחלטים או חלקיים. ככל הנראה, זה תלוי בהגדרה שלך של 
כישלון. אַחֵר מָקוֹר גילו ש-75% חשבו שהפרויקט שלהם נחרץ מההתחלה. זה אולי אומר ש-5% הצליחו למרות הסיכויים נגדם. הניסיון שלי אומר לי שיש חלק משמעותי של פרויקטים טכנולוגיים שאו לא יוצאים לדרך או לא מצליחים לממש את הציפיות שהובטחו במלואן. יש כמה נושאים משותפים שפרויקטים אלה חולקים. כשאתה מתחיל לתכנן את ההגירה שלך לענן, הנה כמה דברים שצריך לשים לב אליהם. אם לא, הם כמו קארמה רעה, או ציון אשראי גרוע - במוקדם או במאוחר, הם ינשכו אותך בישבן.:
- בעלות. אדם בודד חייב להיות הבעלים של הפרויקט מנקודת מבט ניהולית. יחד עם זאת, על כל המשתתפים להרגיש מושקעים כבעלי עניין.
- עלות. האם הוקצה תקציב? האם אתה יודע את סדר הגודל של 12 החודשים הבאים וכן אומדן עלויות שוטפות? האם יש עלויות נסתרות פוטנציאליות? האם זרקת עודפי משט וסילונים כהכנה למעבר. אינך רוצה להעביר נתונים שלא ישמשו, או שאינם מהימנים.
- מנהיגות. האם הפרויקט ממומן במלואו על ידי ההנהלה? האם הציפיות והגדרת ההצלחה מציאותיות? האם היעדים מתיישבים עם החזון והאסטרטגיה הארגונית?
- ניהול פרויקטים. האם לוחות זמנים, היקף ותקציב מציאותיים? האם יש "כוחות" הדורשים מועדי אספקה קצרים יותר, הגדלת היקף ו/או עלויות נמוכות יותר או פחות אנשים? האם יש אחיזה איתנה בדרישות? האם הם מציאותיים ומוגדרים היטב?
- משאבי אנוש. הטכנולוגיה היא החלק הקל. זה עניין האנשים שיכול להיות אתגר. הגירה לענן תביא לשינויים. אנשים לא אוהבים שינוי. אתה צריך להגדיר ציפיות כראוי. האם הוקדש צוות מספיק ומתאים ליוזמה? או, האם ניסית לנצל זמן מאנשים שכבר עסוקים מדי בעבודה היומיומית שלהם? האם אתה מסוגל לשמור על צוות יציב? פרויקטים רבים נכשלים בגלל תחלופה של אנשי מפתח.
- סיכונים. האם זוהו ונוהלו סיכונים בהצלחה?
- מגירה. האם הצלחת לזהות דברים שאינם בשליטתך, אך עשויים להשפיע על המשלוח? שקול את ההשפעה של שינוי במנהיגות. כיצד מגיפה כלל עולמית תשפיע על יכולתך לעמוד בזמנים ולקבל משאבים?
מחזור ההייפ של מחשוב ענן בשנת 2022
אז איפה מחשוב ענן, אחסון ענן ציבורי ותוכנה כשירות במחזור ההייפ הטכנולוגי המתפתח של גרטנר כיום? הם לא. הם כבר לא טכנולוגיות מתפתחות. הם כבר לא באופק. הם מהמיינסטרים, מחכים לאימוץ. צפו לצמיחה בהמשך טכנולוגיות מתפתחות: עיצוב מוגבר בינה מלאכותית, בינה מלאכותית גנרית, בינה מלאכותית מבוססת פיזיקה ואסימונים שאינם ניתנים לניתוק.
הרעיונות במאמר זה הוצגו במקור כמסקנה למאמר "ניתוח קוגניטיבי: בנייה על קרן ה-IT המורשת שלך" שהוצג ב- TDWI Business Intelligence Journal, כרך 22, מס' 4.
