クラウドへの移行の準備
現在、クラウドの採用は92年になります。 XNUMX％もの企業がある程度クラウドコンピューティングを使用しています。 パンデミックは、組織がクラウドテクノロジーを採用するための最近の推進力となっています。 追加のデータ、プロジェクト、およびアプリケーションをクラウドに正常に移動するには、準備、計画、および問題の予測が必要です。
- 準備 データとデータの人的管理およびサポートインフラストラクチャに関するものです。
- 計画 不可欠です。 計画には特定の重要な要素が含まれている必要があります。
- 問題管理 潜在的な問題領域を予測する機能と、遭遇した場合にそれらをナビゲートする機能です。
クラウドで成功するためにビジネスがしなければならない7つのこととXNUMXつの落とし穴
あなたのビジネスはクラウドに移行します。 さて、言い換えると、あなたのビジネスが成功するなら、それは 
クラウド–これは、まだ存在しない場合です。 あなたがすでにそこにいるなら、あなたはおそらくこれを読んでいないでしょう。 あなたの会社は前向きに考えており、別の記事で説明したクラウドのすべてのメリットを活用する予定です。 2020年の時点で、企業の92％がある程度クラウドを使用しており、すべての企業データの50％がすでにクラウドに含まれています。
COVIDクラウドの銀色の裏打ち：パンデミックにより、企業はリモートワーカーの新しいパラダイムをサポートするためにクラウド機能をより綿密に検討する必要がありました。 クラウドは両方の大きなデータを指します そのデータを処理するストレージとアプリケーション。 クラウドに移行する主な理由のXNUMXつは、柔軟性があり、大量のデータから新しい洞察を得ることで、競争上の優位性を獲得することです。
アナリスト会社 ガートナー 「今後10年からXNUMX年にわたって高度な競争優位性を提供する可能性を示す技術とトレンド」について説明するレポートを定期的に発行しています。 XNUMX年前、 ガートナーの2012年の誇大宣伝サイクル for Cloud Computingは、クラウドコンピューティングとパブリッククラウドストレージを「期待のピーク」を超えた「幻滅の谷」に置きました。 さらに、ビッグデータはちょうど「膨らんだ期待のピーク」に入っていました。 3〜5年でプラトーが予想される2つすべて。 Software as a Service（SaaS）は、Gartnerによって「Slopeof Enlightenment」フェーズに置かれ、5〜XNUMX年の停滞が予想されます。
2018年後の2年、「クラウドコンピューティング」と「パブリッククラウドストレージ」は「啓蒙のスロープ」フェーズにあり、XNUMX年未満のプラトーが予測されていました。 「サービスとしてのソフトウェア」は頭打ちになりました。 ポイントは、この時期にパブリッククラウドが大幅に採用されたことです。
今日、2022年に、クラウドコンピューティングは、採用からXNUMX年が経過し、新しいアプリケーションのデフォルトテクノロジーになりました。 
As ガートナー 「クラウドでなければ、レガシーです」と述べています。 ガートナーはさらに、クラウドコンピューティングが組織に与える影響は変革的であると述べています。 では、組織はこの変革にどのように取り組むべきでしょうか？
このチャートは、テクノロジーが特定のフェーズにあることの意味をより詳細に説明しています。
組織は組織の変革にどのように取り組むべきですか？
クラウドを採用する過程で、組織は意思決定を行い、新しいポリシーを確立し、新しい手順を作成し、特定の課題に対処する必要がありました。 これがあなたの家が整頓されていることを確認するために解決する必要がある特定の領域のリストです：
- トレーニング、再トレーニング、または新しい役割。 データストレージにパブリッククラウドを採用したり、アプリケーションを活用したりすることで、インフラストラクチャのサポートとメンテナンスをアウトソーシングしました。 ベンダーを管理し、データにアクセスするには、社内の専門知識が必要です。 さらに、コグニティブ分析とデータサイエンスに利用できる新しいツールを活用する方法を知る必要があります。
- データ。 それはすべてデータに関するものです。 データは新しい通貨です。 ビッグデータについて話している-少なくともいくつかを満たすデータ 定義のV。 クラウドに移行すると、データの少なくとも一部がクラウドに保存されます。 「オールイン」の場合、データはクラウドに保存され、クラウドで処理されます。
A. データの可用性。 既存のオンプレミスアプリケーションはクラウド内のデータにアクセスできますか？ データは処理に必要な場所にありますか？ データをクラウドに移動するために、クラウド移行プロジェクトに時間を費やす必要がありますか？ それはどのくらいかかりますか？ トランザクションデータをクラウドに取り込むために新しいプロセスを開発する必要がありますか？ AIまたは機械学習を実行する場合は、必要なレベルの精度と精度を満たすのに十分なトレーニングデータが必要です。
B. データの使いやすさ。 データは、データにアクセスする人やツールが利用できる形式になっていますか？ データウェアハウスで「リフトアンドシフト」を実行できますか？ または、パフォーマンスを最適化できますか？
C. データの品質。 意思決定が依存するデータの品質は、意思決定の品質に影響を与える可能性があります。 ガバナンス、データスチュワード、データ管理、おそらくデータキュレーターは、クラウドでのコグニティブ分析の採用において重要な役割を果たす可能性があります。 データをクラウドに移行する前に時間をかけて、データの品質を評価してください。 不要なデータを移行したことを発見することほどイライラすることはありません。
D.ビッグデータの変動性と不確実性。 データに一貫性がないか、不完全である可能性があります。 データとその使用目的を評価する際に、ギャップはありますか？ 今こそ、データに関する企業全体の標準に関連する既知の問題を修正するときです。 時間ディメンション、地理的階層などの単純なものについて、レポートセンター全体で標準化します。 その信頼できる唯一の情報源を特定します。
E.ビッグデータ自体に固有の制限。 潜在的な結果が多数ある場合は、ドメインの専門家が結果の有意性を評価する必要があります。 つまり、クエリが大量のレコードを返す場合、人間としてどのように処理しますか？ それをさらにフィルタリングしてレコード数を減らし、通常の非超人が消費できるようにするには、データの背後にあるビジネスを知る必要があります。
3.ITの基盤/インフラストラクチャをサポートする。 すべての可動部品を考慮してください。 すべてのデータがクラウドにあるとは限らない可能性があります。 一部はクラウドにある可能性があります。 一部のオンプレミス。 さらに他のデータが含まれている可能性があります 別の ベンダーのクラウド。 データフロー図はありますか？ 物理ハードウェアの管理から、物理ハードウェアを管理するベンダーの管理に移行する準備はできていますか？ クラウド環境の限界を理解していますか？ 非構造化データと主要なプラットフォーム対応テクノロジーをサポートする機能について説明しましたか。 オンプレミスで使用していたものと同じSDK、API、データユーティリティを引き続き使用できますか？ それらはおそらく書き直される必要があるでしょう。 トランザクションシステムからデータウェアハウスをロードするための既存のETLはどうですか？ ETLスクリプトを書き直す必要があります。
4.役割を洗練する。 ユーザーは、新しいアプリケーションとクラウド内のデータにアクセスする方法について再トレーニングする必要がある場合があります。 多くの場合、デスクトップまたはネットワークアプリケーションは、クラウド専用のアプリケーションと同じまたは類似の名前を持っている場合があります。 ただし、機能が異なる場合や、機能セットが異なる場合もあります。
組織がクラウドへの移行と分析の活用に真剣に取り組んでいる場合、その移行がビジネスと経済に大きな価値をもたらす可能性があることは議論の余地がありません。 実際には、ここからそこに到達するには、次のことを行う必要があります。
- 憲章を確立する.
A.プロジェクトの範囲を定義しましたか？
B.エグゼクティブスポンサーはありますか？
C.プロジェクトには誰が（どのような役割を）含める必要がありますか？ チーフアーキテクトは誰ですか？ クラウドベンダーにどのような専門知識を頼る必要がありますか？
D.最終目標は何ですか？ ちなみに、目標は「クラウドへの移行」ではありません。 どのような問題を解決しようとしていますか？
E.成功基準を定義します。 自分が成功していることをどうやって知ることができますか？
2.発見します。 最初から始めます。 在庫を取る。 あなたが持っているものを見つけてください。 質問に答える:
A.どのようなデータがありますか？
B.データはどこにありますか？
C.どのようなビジネスプロセスをサポートする必要がありますか？ それらのプロセスにはどのようなデータが必要ですか？
D.データを操作するために現在使用しているツールとアプリケーションは何ですか？
E.データのサイズと複雑さはどのくらいですか？
F.何がありますか？ ベンダーからクラウドで利用できるアプリケーションは何ですか？
G.どのようにデータに接続しますか？ クラウドでどのポートを開く必要がありますか？
H.プライバシーまたはセキュリティ要件を規定する規制または要件はありますか？ 維持する必要のある顧客とのSLAはありますか？
I.クラウド使用のコストがどのように計算されるか知っていますか？
3.評価および評価.
A.どのデータを移動する予定ですか？
B.コストを評価します。 データの範囲と量がわかったので、予算を定義するのに適した立場になりました。
C.あなたが現在持っているものとあなたが期待しているものの期待との間に存在するギャップを定義します。 何が欠けていますか？
D.理論的に見逃したものを明らかにするために、テスト移行を含めます。
E.このフェーズと最終フェーズにユーザー受け入れテストを含めます。
F.不測の事態を次の段階に組み込むために、どのような課題を予測できますか？
G.どのようなリスクが特定されていますか？
4。 計画。 確立する road マップ
A.優先順位は何ですか？ 何が最初に来るのですか？ シーケンスは何ですか？
B.何を除外できますか？ どうすればスコープを縮小できますか？
C.並列処理の時間はありますか？
D.アプローチは何ですか？ 部分的/段階的アプローチ？
E.セキュリティアプローチを定義しましたか？
F.データのバックアップと障害復旧の計画を定義しましたか？
G.コミュニケーション計画とは何ですか？プロジェクト、利害関係者、エンドユーザーの内部ですか？
5.ビルドします。 移行します。 テスト。 発売.
A.計画を立ててください。 新しい情報に基づいて動的に改訂します。
B.過去の強みと成功を基に、レガシーIT基盤を構築し、ビッグデータとコグニティブ分析のメリットを活用し始めます。
6. 繰り返して洗練する.
A.現在アイドル状態になっているサーバーをいつ廃止できますか？
B.実行する必要があるリファクタリングを発見しましたか？
C.クラウド内のデータに対してどのような最適化を行うことができますか？
D.現在クラウドで使用できる新しいデータアプリケーションは何ですか？
E.次のレベルは何ですか？ AI、機械学習、高度な分析？
ガッチャ
一部 ソース テクノロジープロジェクトの70％が全体的または部分的な失敗であると言います。 どうやら、それはあなたの定義に依存します 
失敗。 別 source 75％が、プロジェクトは最初から運命にあると考えていたことがわかりました。 それは、5％が彼らに反対しているにもかかわらず成功したことを意味するかもしれません。 私の経験によれば、技術プロジェクトのかなりの部分が、決して軌道に乗らないか、約束された期待を完全に実現できないかのどちらかです。 それらのプロジェクトが共有するいくつかの共通のテーマがあります。 クラウドへの移行の計画を開始する際に注意すべき点がいくつかあります。 そうしないと、彼らは悪いカルマ、または悪いクレジットスコアのようになります-遅かれ早かれ、彼らはお尻にあなたを噛みます。
- 所有権。 管理の観点から、XNUMX人の人がプロジェクトを所有する必要があります。 同時に、すべての参加者は利害関係者として投資されていると感じなければなりません。
- 費用。 予算は割り当てられていますか？ 今後12か月の規模と、継続的なコストの見積もりを知っていますか？ 潜在的な隠れたコストはありますか？ 移動の準備として、余分な漂着物と漂着物を投棄しましたか。 使用されない、または信頼されていないデータを移行する必要はありません。
- リーダーシップ。 プロジェクトは経営陣によって完全に後援されていますか？ 期待と成功の定義は現実的ですか？ 目標は企業のビジョンと戦略と一致していますか？
- プロジェクト マネジメント。 タイムライン、範囲、予算は現実的ですか？ 納期の短縮、範囲の拡大、コストの削減、または人員の削減を要求する「力」はありますか？ 要件をしっかりと把握していますか？ それらは現実的で明確に定義されていますか？
- 人事。 テクノロジーは簡単な部分です。 挑戦することができるのは人々のことです。 クラウドへの移行は変化をもたらします。 人々は変化が好きではありません。 期待値を適切に設定する必要があります。 十分で適切なスタッフがイニシアチブに専念していますか？ それとも、すでに日常の仕事で忙しすぎている人たちから時間を割こうとしたことがありますか？ 安定したチームを維持できますか？ 多くのプロジェクトは、主要な人員の離職により失敗します。
- リスク。 リスクが特定され、正常に管理されていますか？
- 不測の事態。 制御できないが、配信に影響を与える可能性のあるものを特定できましたか？ リーダーシップの変化の影響を考慮してください。 世界的な大流行は、締め切りに間に合い、リソースを獲得する能力にどのように影響しますか？
2022年のクラウドコンピューティングの誇大宣伝サイクル
では、今日のガートナーの新たなテクノロジーの誇大宣伝サイクルにおいて、クラウドコンピューティング、パブリッククラウドストレージ、およびサービスとしてのソフトウェアはどこにあるのでしょうか。 彼らはそうではありません。 それらはもはや新進気鋭のテクノロジーではありません。 彼らはもう地平線上にありません。 それらは主流であり、採用されるのを待っています。 次の成長に注意してください 新技術：AI-拡張設計、ジェネレーティブAI、物理情報に基づくAI、非代替トークン。
この記事のアイデアは、元々、「コグニティブ分析：レガシーIT基盤に基づいて構築する」という記事の結論として提示されました。 TDWIビジネスインテリジェンスジャーナル、第22巻、第4号。
