Подготовка к переходу в облако

Сейчас мы находимся во втором десятилетии внедрения облачных технологий. Целых 92% предприятий в той или иной степени используют облачные вычисления. Пандемия стала недавним фактором, побудившим организации внедрить облачные технологии. Успешный перенос дополнительных данных, проектов и приложений в облако зависит от подготовки, планирования и прогнозирования проблем.  

1. Подготовка к работе. речь идет о данных и человеческом управлении данными и поддерживающей инфраструктуре.
2. Меню важно. План должен содержать конкретные ключевые элементы.
3. Управление проблемами это способность предвидеть потенциальные области проблем и способность ориентироваться в них, если они встречаются.  

Четыре вещи, которые должен сделать бизнес, чтобы быть успешным в облаке, плюс 7 ошибок

Ваш бизнес переезжает в облако. Что ж, позвольте мне перефразировать: если ваш бизнес будет успешным, он переместится в облако — это если его еще нет. Если вы уже там, вы, вероятно, не читали бы это. Ваша компания мыслит дальновидно и намерена воспользоваться всеми преимуществами облака, которые мы обсуждали в другой статье. По состоянию на 2020 год 92% предприятий в той или иной степени используют облако, и 50% всех корпоративных данных уже находятся в облаке.

Положительный момент в облаке COVID: пандемия вынудила бизнес более внимательно присмотреться к возможностям облака для поддержки новой парадигмы удаленной рабочей силы. Облако относится как к большим данным хранилище и приложения, которые обрабатывают эти данные.  Одной из основных причин перехода в облако является получение конкурентного преимущества за счет гибкости и извлечения новых идей из огромного количества данных.   

Аналитическая фирма Gartner регулярно публикует отчет, в котором обсуждаются «технологии и тенденции, которые обещают обеспечить высокую степень конкурентного преимущества в течение следующих пяти-десяти лет». Десять лет назад, Цикл шумихи Gartner за 2012 г. для облачных вычислений поставили облачные вычисления и общедоступное облачное хранилище в «корыто разочарования» сразу после «пика завышенных ожиданий». Далее Big Data как раз вступали в «Пик завышенных ожиданий». Все три с ожидаемым плато через 3-5 лет. Программное обеспечение как услуга (SaaS) было отнесено Gartner к этапу «Наклон просвещения» с ожидаемым плато от 2 до 5 лет.

В 2018 году, шесть лет спустя, «облачные вычисления» и «общедоступное облачное хранилище» находились в фазе «наклона просветления» с прогнозируемым плато менее 2 лет. «Программное обеспечение как услуга» достигло плато.  Дело в том, что в этот период произошло значительное распространение публичного облака.  

Сегодня, в 2022 году, облачные вычисления переживают второе десятилетие своего внедрения и являются технологией по умолчанию для новых приложений.  As Gartner говорит: «Если это не облако, то это наследие». Далее Gartner отмечает, что влияние облачных вычислений на организацию носит трансформационный характер. Как же тогда организациям следует подходить к этой трансформации?

Эта диаграмма более подробно описывает, что означает, что технология находится на определенной стадии. 

Как организациям следует подходить к организационной трансформации?

В процессе внедрения облака организациям приходилось принимать решения, устанавливать новые политики, создавать новые процедуры и решать конкретные задачи. Вот список конкретных областей, которые вам нужно решить, чтобы убедиться, что ваш дом в порядке: 

1. Обучение, переподготовка или новые роли.  Применяя общедоступное облако для хранения данных или использования приложений, вы передаете поддержку и обслуживание инфраструктуры на аутсорсинг. Вам по-прежнему нужны собственные специалисты для управления поставщиком и доступа к данным. Кроме того, вам нужно знать, как использовать новые инструменты, доступные для когнитивной аналитики и науки о данных.     
2. Данные.  Все дело в данных. Данные — это новая валюта. Мы говорим о больших данных — данных, отвечающих хотя бы некоторым V определения. При переходе в облако по крайней мере часть ваших данных будет находиться в облаке. Если вы работаете по принципу «всё включено», ваши данные будут храниться в облаке и обрабатываться в облаке.

A. Доступность данных. Могут ли ваши существующие локальные приложения получить доступ к данным в облаке? Находятся ли ваши данные там, где они должны быть для обработки? Вам нужно выделить время в проекте миграции в облако, чтобы перенести данные в облако? Как долго это займет? Вам нужно разработать новые процессы для передачи транзакционных данных в облако? Если вы собираетесь использовать искусственный интеллект или машинное обучение, необходимо иметь достаточно обучающих данных для достижения желаемого уровня точности и воспроизводимости.

B. Удобство использования данных. Имеются ли ваши данные в формате, который могут использовать люди и инструменты, которые будут получать доступ к данным? Можете ли вы выполнить «подъем и сдвиг» в своем хранилище данных? Или его можно оптимизировать для производительности? 

C. Качество данных. Качество данных, на которых основаны ваши решения, может повлиять на качество ваших решений. Управление, распорядители данных, управление данными и, возможно, куратор данных могут сыграть важную роль во внедрении когнитивной аналитики в облаке. Потратьте время перед переносом данных в облако, чтобы оценить качество ваших данных. Нет ничего более неприятного, чем обнаружить, что вы перенесли данные, которые вам не нужны.

D. Изменчивость и неопределенность больших данных. Данные могут быть противоречивыми или неполными. Есть ли пробелы в оценке ваших данных и в том, как вы собираетесь их использовать? Настало время исправить известные проблемы, связанные с корпоративными стандартами данных. Стандартизируйте центры отчетности по таким простым вещам, как измерения времени, географические иерархии. Определите этот единственный источник истины.   

E. Ограничения, присущие самим большим данным. Большое количество потенциальных результатов может потребовать эксперта в предметной области для оценки значимости результатов. Другими словами, если ваш запрос возвращает много записей, как вы, как человек, будете его обрабатывать? Чтобы отфильтровать их дальше и уменьшить количество записей, чтобы их мог использовать обычный человек, не являющийся суперчеловеком, вам нужно знать бизнес, стоящий за данными.

     3. Поддержка основы/инфраструктуры ИТ. Рассмотрим все движущиеся части. Вполне вероятно, что не все ваши данные будут в облаке. Некоторые могут быть в облаке. Некоторые локальные. Другие данные могут быть в другой облако поставщика. У вас есть схема потока данных? Готовы ли вы перейти от управления физическим оборудованием к управлению поставщиками, которые управляют физическим оборудованием? Вы понимаете ограничения облачной среды? Учитывали ли вы возможность поддержки неструктурированных данных, а также ключевых технологий, поддерживающих платформу. Сможете ли вы по-прежнему использовать те же SDK, API и утилиты обработки данных, которые вы использовали локально? Скорее всего, их придется переписать. Как насчет вашего существующего ETL для загрузки хранилища данных из транзакционных систем? Сценарии ETL необходимо будет переписать.

     4. Уточнение ролей. Пользователям может потребоваться повторное обучение работе с новыми приложениями и доступу к данным в облаке. Часто настольное или сетевое приложение может иметь то же или похожее имя, что и приложение, предназначенное для облака. Однако он может функционировать по-другому или даже иметь другой набор функций.  

Если ваша организация серьезно относится к переходу в облако и максимальному использованию аналитики, нет никаких сомнений в том, что переход может принести значительную экономическую выгоду. Практически говоря, чтобы добраться туда отсюда, вам нужно: 

1. Учредить устав.  

А. Определили ли вы масштаб вашего проекта?  

B. Есть ли у вас исполнительное спонсорство?

C. Кого и какие роли следует включить в проект? Кто главный архитектор? Какой опыт вам нужен поставщику облачных услуг?

Д. Какова конечная цель? Кстати, цель не «переехать в облако». Какие проблемы вы пытаетесь решить?

E. Определите критерии успеха. Как вы узнаете, что добились успеха?

2. Откройте для себя. Начните с самого начала. Взять инвентарь. Узнайте, что у вас есть. Ответь на вопросы:

А. Какие данные у нас есть?

Б. Где данные?

C. Какие бизнес-процессы необходимо поддерживать? Какие данные нужны этим процессам?

D. Какие инструменты и приложения мы используем в настоящее время для обработки данных?

E. Каков размер и сложность данных?

F. Что у нас будет? Какие приложения доступны в облаке от нашего вендора?

G. Как мы будем подключаться к данным? Какие порты нужно будет открыть в облаке?

H. Существуют ли какие-либо правила или требования, которые диктуют требования конфиденциальности или безопасности? Существуют ли SLA с клиентами, которые необходимо поддерживать?  

I. Знаете ли вы, как будут рассчитываться затраты на использование облака?

3. Оценивать и оценивать. 

A. Какие данные мы собираемся перемещать?

Б. Оценить затраты. Теперь, когда вы знаете масштаб и объем данных, вы можете лучше определить бюджет.

C. Определите разрывы, существующие между тем, что у вас есть в настоящее время, и тем, что вы ожидаете получить. Что нам не хватает?

D. Включите тестовую миграцию, чтобы выявить то, что вы пропустили в теории.

E. Включите пользовательское приемочное тестирование на этом этапе, а также на заключительном этапе.

F. Какие проблемы вы можете предвидеть, чтобы учесть непредвиденные обстоятельства на следующем этапе?

G. Какие риски были выявлены?

4. План. Создать road карта. 

А. Каковы приоритеты? Что на первом месте? Какова последовательность?

Б. Что вы можете исключить? Как можно уменьшить масштаб?

C. Будет ли время для параллельной обработки?

Д. Каков подход? Частичный/поэтапный подход?

E. Вы определили подход к обеспечению безопасности?

F. Вы определили планы резервного копирования данных и аварийного восстановления?

G. Каков план коммуникаций – внутри проекта, с заинтересованными сторонами, с конечными пользователями?

5. Стройте. Мигрировать. Тестовое задание. Запуск.

А. Работайте по плану. Динамически пересматривайте его на основе новой информации.

B. Опирайтесь на свои исторические сильные стороны и успехи в своей устаревшей ИТ-основе и начните пользоваться преимуществами больших данных и когнитивной аналитики.       

6. Итерация и уточнение.  

О. Когда вы сможете вывести из эксплуатации серверы, которые сейчас простаивают?

B. Какой рефакторинг, который необходимо выполнить, вы обнаружили?

C. Какие оптимизации можно выполнить для ваших данных в облаке?  

D. Какие новые приложения для работы с данными вы теперь можете использовать в облаке?

E. Какой следующий уровень? ИИ, машинное обучение, расширенная аналитика?

Попался

Некоторые источников говорят, что до 70% технологических проектов полностью или частично терпят неудачу. Видимо, это зависит от вашего определения   отказ. Другая источник обнаружили, что 75% думали, что их проект обречен с самого начала. Это может означать, что 5% добились успеха, несмотря на то, что шансы были против них. Мой опыт подсказывает мне, что есть значительная часть технологических проектов, которые либо так и не стартуют, либо не полностью реализуют обещанные ожидания. Есть некоторые общие темы, которые разделяют эти проекты. Когда вы начнете планировать миграцию в облако, обратите внимание на некоторые подводные камни. Если вы этого не сделаете, они как плохая карма или плохая кредитная история — рано или поздно они укусят вас за зад:

1. Собственность. Один человек должен владеть проектом с точки зрения управления. В то же время все участники должны чувствовать себя вовлеченными как заинтересованные стороны.
2. Цена. Бюджет выделен? Знаете ли вы порядок величины на следующие 12 месяцев, а также оценку текущих расходов? Есть ли потенциальные скрытые расходы? Отбросили ли вы за борт весь лишний мусор и мусор, готовясь к переезду? Вы не хотите переносить данные, которые не будут использоваться или не являются надежными.       
3. Наша команда. Полностью ли проект спонсируется руководством? Реалистичны ли ожидания и определение успеха? Соответствуют ли цели корпоративному видению и стратегии?
4. Управление проектом. Являются ли сроки, объем и бюджет реалистичными? Существуют ли «силы», требующие более коротких сроков поставки, увеличения масштабов и/или снижения затрат или сокращения числа людей? Есть ли твердое понимание требований? Являются ли они реалистичными и четко определенными?
5. Набор персонала. Технология — это легкая часть. Это люди, которые могут быть проблемой. Переход в облако принесет изменения. Люди не любят перемен. Вы должны установить ожидания соответственно. Было ли выделено достаточное количество соответствующего персонала для реализации инициативы? Или вы пытались выкроить время у людей, которые и так слишком заняты своей основной работой? Умеете ли вы поддерживать стабильную команду? Многие проекты терпят неудачу из-за текучести кадров.  
6. Риски. Были ли выявлены риски и успешно ли они ими управлялись?  
7. непредвиденные обстоятельства. Удалось ли вам определить вещи, которые находятся вне вашего контроля, но которые могут повлиять на доставку? Рассмотрим последствия смены руководства. Как всемирная пандемия повлияет на вашу способность укладываться в сроки и получать ресурсы?  

Цикл ажиотажа вокруг облачных вычислений в 2022 году

Так где же сегодня облачные вычисления, общедоступное облачное хранилище и программное обеспечение как услуга в новом технологическом цикле Gartner? Они не. Они больше не перспективные технологии. Их больше нет на горизонте. Они являются мейнстримом, ожидая принятия. Следите за ростом в следующем новые технологии: ИИ-дополненный дизайн, генеративный ИИ, физический ИИ и невзаимозаменяемые токены.  

Идеи, изложенные в этой статье, изначально были представлены в качестве заключения к статье «Когнитивная аналитика: построение на основе устаревшей ИТ-основы», представленной в Журнал бизнес-аналитики TDWIТом 22, № 4.