Förbereder sig för att flytta till molnet

Vi är nu inne på det andra decenniet av molnadoption. Så många som 92 % av företagen använder cloud computing till viss del. Pandemin har nyligen varit en drivkraft för organisationer att ta till sig molnteknik. Att framgångsrikt flytta ytterligare data, projekt och applikationer till molnet beror på förberedelser, planering och problemföregripande.  

1. FÖRBEREDNING handlar om data och mänsklig hantering av data och stödjande infrastruktur.
2. Planering är väsentligt. Planen måste innehålla specifika nyckelelement.
3. Problemhantering är förmågan att förutse potentiella problemområden och förmågan att navigera i dem om de stöter på.  

Fyra saker som ett företag måste göra för att bli framgångsrika i molnet, plus 7 Gotchas

Ditt företag kommer att flytta till molnet. Tja, låt mig omformulera att om ditt företag ska bli framgångsrikt kommer det att flytta till moln – detta är, om det inte redan finns där. Om du redan är där, skulle du förmodligen inte läsa det här. Ditt företag tänker framåt och har för avsikt att dra nytta av alla molnets fördelar som vi diskuterade i en annan artikel. Från och med 2020 använder 92 % av företagen molnet i viss utsträckning och 50 % av all företagsdata finns redan i molnet.

Silverkanten på COVID-molnet: pandemin har tvingat företag att titta närmare på molnkapaciteten för att stödja det nya paradigmet med en avlägsen arbetsstyrka. Molnet avser både stor data lagring och applikationer som behandlar dessa data.  En av de främsta anledningarna till att gå över till molnet är att få en konkurrensfördel genom att vara flexibel och få nya insikter från båtmängderna av data.   

Analytikerföretaget Gartner publicerar regelbundet en rapport som diskuterar "teknologier och trender som visar lovande när det gäller att leverera en hög grad av konkurrensfördelar under de kommande fem till 10 åren." Tio år sedan, Gartners 2012 hypecykel för Cloud Computing placerar Cloud Computing och Public Cloud Storage i "Desillusionens dal" strax bortom "Peak of Inflated Expectations". Dessutom var Big Data precis på väg in i "Peak of Inflated Expectations". Alla tre med en förväntad platå om 3 till 5 år. Software as a Service (SaaS) placerades av Gartner i "Slope of Enlightenment"-fasen med en förväntad platå på 2 till 5 år.

2018, sex år senare, befann sig "Cloud Computing" och "Public Cloud Storage" i "Slope of Enlightenment"-fasen med en projicerad platå på mindre än 2 år. "Software as a Service" hade nått platån.  Poängen är att det fanns en betydande användning av det offentliga molnet under denna period.  

Idag, 2022, är cloud computing nu inne på sitt andra decennium av adoption och är nu standardtekniken för nya applikationer.  As Gartner uttrycker det, "Om det inte är moln, är det arv." Gartner fortsätter med att säga att molnets inverkan på en organisation är transformerande. Hur ska då organisationer närma sig denna omvandling?

Detta diagram beskriver mer i detalj vad det innebär att en teknik befinner sig i en viss fas. 

Hur ska organisationer närma sig organisationstransformation?

I sin process för antagandet av molnet har organisationer varit tvungna att fatta beslut, upprätta nya policyer, skapa nya procedurer och ta itu med specifika utmaningar. Här är en lista över specifika områden som du måste lösa för att vara säker på att ditt hus är i ordning: 

1. Utbildning, omskolning eller nya roller.  Genom att använda det offentliga molnet för datalagring eller utnyttja applikationerna har du lagt ut support och underhåll av infrastrukturen på entreprenad. Du behöver fortfarande intern expertis för att hantera leverantören och komma åt data. Dessutom måste du veta hur du kan utnyttja de nya verktyg du har tillgängliga för kognitiv analys och datavetenskap.     
2. Data.  Allt handlar om data. Data är den nya valutan. Vi pratar om Big Data – data som uppfyller åtminstone några av de V i definitionen. När du flyttar till molnet kommer åtminstone en del av dina data att finnas i molnet. Om du är "all-in" kommer din data att lagras i molnet och bearbetas i molnet.

A. Tillgänglighet för data. Kan dina befintliga on-prem-applikationer komma åt data i molnet? Finns din data där den behöver vara för behandling? Behöver du budgetera tid i ditt molnmigreringsprojekt för att flytta din data till molnet? Hur lång tid kommer det att ta? Behöver du utveckla nya processer för att få din transaktionsdata till molnet? Om du tänker utföra AI eller maskininlärning måste det finnas tillräckligt med träningsdata för att uppfylla önskad nivå av noggrannhet och precision.

B. Användbarhet av data. Är din data i ett format som kan konsumeras av personerna och verktygen som kommer att få åtkomst till datan? Kan du utföra ett "lyft-och-skift" på ditt datalager? Eller kan den optimeras för prestanda? 

C. Kvaliteten på data. Kvaliteten på de uppgifter som dina beslut bygger på kan påverka kvaliteten på dina beslut. Styrning, dataförvaltare, datahantering, kanske en datakurator kan spela en betydande roll i antagandet av kognitiv analys i molnet. Ta dig tid innan du migrerar data till molnet för att bedöma kvaliteten på din data. Det finns inget mer frustrerande än att upptäcka att du har migrerat data som du inte behöver.

D. Variabilitet och osäkerhet i big data. Data kan vara inkonsekventa eller ofullständiga. Finns det luckor när du utvärderar din data och hur du tänker använda den? Nu är det dags att fixa kända problem relaterade till företagsomfattande standarder för data. Standardisera över rapporteringscentra på enkla saker som tidsdimensioner, geografihierarkier. Identifiera den enda källan till sanning.   

E. Begränsningar som är inneboende i själva big data. Ett stort antal potentiella resultat kan kräva en domänexpert för att utvärdera resultaten för betydelse. Med andra ord, om din fråga returnerar många poster, hur kommer du som människa att bearbeta den? För att filtrera det ytterligare och minska antalet poster, så att det kan konsumeras av en vanlig icke-supermänniska, behöver du känna till verksamheten bakom datan.

     3. Stödja grunden/infrastrukturen för IT. Tänk på alla rörliga delar. Det är troligt att inte all din data kommer att finnas i molnet. Vissa kan vara i molnet. Några på plats. Ytterligare andra uppgifter kan finnas i annan säljarens moln. Har du ett dataflödesdiagram? Är du beredd att gå från att hantera fysisk hårdvara till att hantera leverantörer som hanterar fysisk hårdvara? Förstår du begränsningarna i molnmiljön? Har du redogjort för förmågan att stödja ostrukturerad data samt nyckelteknologier som möjliggör plattformar. Kommer du fortfarande att kunna använda samma SDK, API, dataverktyg som du har använt på plats? De kommer sannolikt att behöva skrivas om. Hur är det med din befintliga ETL för att ladda datalagret från transaktionssystem? ETL-skript kommer att behöva skrivas om.

     4. Förfina roller. Användare kan behöva omskolas om de nya applikationerna och hur man kommer åt data i molnet. Ofta kan en stationär eller nätverksapplikation ha samma eller liknande namn som en dedikerad till molnet. Den kan dock fungera annorlunda eller till och med ha en annan funktionsuppsättning.  

Om din organisation menar allvar med att flytta till molnet och få ut det mesta av analyserna, finns det ingen diskussion om att flytten kan ge betydande affärs- och ekonomiskt värde. Rent praktiskt, för att komma dit härifrån, måste du: 

1. Upprätta en charter.  

A. Har du definierat omfattningen av ditt projekt?  

B. Har du exekutiv sponsring?

C. Vilka – vilka roller – ska ingå i projektet? Vem är chefsarkitekt? Vilken expertis behöver du för att lita på molnleverantören?

D. Vad är slutmålet? Målet är förresten inte att "flytta till molnet". Vilka problem försöker du lösa?

E. Definiera dina framgångskriterier. Hur vet du att du är framgångsrik?

2. Upptäck. Börja från början. Inventera. Ta reda på vad du har. Svara på frågorna:

A. Vilka uppgifter har vi?

B. Var finns uppgifterna?

C. Vilka affärsprocesser behöver stödjas? Vilken data behöver dessa processer?

D. Vilka verktyg och applikationer använder vi för närvarande för att manipulera data?

E. Vilken är storleken och komplexiteten på data?

F. Vad kommer vi att ha? Vilka applikationer finns tillgängliga i molnet från vår leverantör?

G. Hur ansluter vi till datan? Vilka portar måste vara öppna i molnet?

H. Finns det några regler eller krav som dikterar integritets- eller säkerhetskrav? Finns det SLA med kunder som behöver underhållas?  

I. Vet du hur kostnaderna kommer att beräknas för molnanvändning?

3. Bedöm och utvärdera. 

A. Vilken data tänker vi flytta?

B. Bedöma kostnader. Nu när du vet omfattningen och volymen av data har du bättre förutsättningar att definiera en budget.

C. Definiera klyftor som finns mellan vad du för närvarande har och förväntningarna på vad du förväntar dig att ha. Vad är det vi saknar?

D. Inkludera en testmigrering för att avslöja vad du har missat i teorin.

E. Inkludera testning av användaracceptans i denna fas såväl som i slutfasen.

F. Vilka utmaningar kan du förutse så att du kan bygga in oförutsedda händelser i nästa fas?

G. Vilka risker har identifierats?

4. Planen. Upprätta en road Karta. 

A. Vilka är prioriteringarna? Vad kommer först? Vad är sekvensen?

B. Vad kan du utesluta? Hur kan man minska omfattningen?

C. Kommer det att finnas tid för parallell bearbetning?

D. Vad är tillvägagångssättet? Delvis / etappvis tillvägagångssätt?

E. Har du definierat säkerhetsmetoden?

F. Har du definierat planer för datasäkerhetskopiering och katastrofåterställning?

G. Vad är kommunikationsplanen – internt till projektet, till intressenter, till slutanvändare?

5. Bygg. Flytta. Testa. Lansera.

A. Arbeta med planen. Revidera det dynamiskt baserat på ny information.

B. Bygg på dina historiska styrkor och framgångar med din äldre IT-grund och börja dra nytta av Big Data och fördelar med kognitiv analys.       

6. Iterera och förfina.  

S. När kan du avveckla de servrar som nu är inaktiva?

B. Vilken refaktorering har du upptäckt som behöver göras?

C. Vilka optimeringar kan göras av din data i molnet?  

D. Vilka nya dataapplikationer kan du nu använda i molnet?

E. Vilken är nästa nivå? AI, maskininlärning, avancerad analys?

gotchas

Några källor säga att så många som 70 % av teknikprojekten är totala eller partiella misslyckanden. Tydligen beror det på din definition av   fel. Annan källa fann att 75 % trodde att deras projekt var dömt från början. Det kan betyda att 5% lyckades trots att oddsen var emot dem. Min erfarenhet säger mig att det finns en betydande del av tekniska projekt som antingen aldrig kommer igång eller inte till fullo inser de utlovade förväntningarna. Det finns några gemensamma teman som dessa projekt delar. När du börjar planera din migrering till molnet, här är några gotchas att hålla utkik efter. Om du inte gör det, är de som dålig karma eller en dålig kreditpoäng – förr eller senare kommer de att bita dig i baken.:

1. Ägande. En enda person måste äga projektet ur ett ledningsperspektiv. Samtidigt måste alla deltagare känna sig investerade som intressenter.
2. Pris. Har budgeten avsatts? Känner du till storleksordningen för de kommande 12 månaderna samt en uppskattning av pågående kostnader? Finns det några potentiella dolda kostnader? Har du kastat bort eventuellt överskott av flytgods som förberedelse för flytten. Du vill inte migrera data som inte kommer att användas eller som inte är betrodda.       
3. Ledarskap. Är projektet helt sponsrat av ledningen? Är förväntningarna och definitionen av framgång realistiska? Stämmer målen överens med företagets vision och strategi?
4. Projektledning. Är tidslinjer, omfattning och budget realistiska? Finns det ”krafter” som kräver kortare leveranstider, ökad omfattning och/eller lägre kostnader eller färre personer? Finns det ett fast grepp om kraven? Är de realistiska och väldefinierade?
5. Human Resources. Teknik är den enkla delen. Det är människorna som kan vara en utmaning. Att migrera till molnet kommer att medföra förändringar. Folk gillar inte förändring. Du måste ställa förväntningar på rätt sätt. Har tillräcklig och lämplig personal ägnats åt initiativet? Eller har du försökt ta ut tid från människor som redan är för upptagna med sitt dagliga jobb? Kan du behålla ett stabilt team? Många projekt misslyckas på grund av omsättning av nyckelpersoner.  
6. Risker. Har risker identifierats och hanterats framgångsrikt?  
7. beredskaps~~POS=TRUNC. Har du kunnat identifiera saker som ligger utanför din kontroll men som kan påverka leveransen? Tänk på effekten av en förändring i ledarskap. Hur skulle en världsomspännande pandemi påverka din förmåga att hålla deadlines och få resurser?  

Cloud Computing Hype Cycle 2022

Så var finns Cloud Computing, Public Cloud Storage och Software as a Service på Gartners framväxande teknologihypecykel idag? Dom är inte. De är inte längre nya teknologier. De är inte längre vid horisonten. De är mainstream och väntar på att bli adopterade. Håll utkik efter tillväxt i det följande nya tekniker: AI-Augmented Design, Generativ AI, Fysik-informerad AI och Non Fungible Tokens.  

Idéerna i den här artikeln presenterades ursprungligen som slutsatsen till artikeln "Cognitive Analytics: Building on Your Legacy IT Foundation" som presenterades i TDWI Business Intelligence Journal, vol 22, nr 4.