Felhőalapú elemzési terv kidolgozása
A felhőadaptálási keretrendszer Terv módszertana segítségével átfogó felhőbevezetési tervet hozhat létre, amely végigvezeti a felhőalapú digitális átalakításban részt vevő összes programot és csapatot. A Terv módszertan sablonokat is tartalmaz, amelyek segítenek létrehozni a hátralékot és a terveket, hogy segítsenek a csapatoknak a szükséges készségek fejlesztésében. A létrehozott hátraléknak és terveknek a felhőben tervezett műveleteken kell alapulnia.
Ez a cikk további útmutatást nyújt a felhőalapú elemzésekre jellemző adattulajdon-észszerűsítési és készségfejlesztési tervekhez.
Adattulajdon észszerűsítése
A Terv módszertani útmutatójának nagy része a digitális tulajdon észszerűsítésének öt rúdjára összpontosít.
A felhőalapú elemzési forgatókönyvek használata az észszerűsítés elsődleges fókuszát az adattulajdonra, a teljes digitális tulajdon egy részhalmazára helyezi. A szervezetnek szélesebb körben és mélyebben kell értékelnie az adattulajdont, mint más forgatókönyvek. A kívánt érettség támogatásához szükséges átfogó elemzési és adatszabályozási terveket is belefoglalhatja.
Stratégiai kezdeményezések
Kezdje el megfelelően észszerűsíteni az adattulajdont úgy, hogy az üzleti eredményeket az egyes adatkezdeményezésekhez igazítja. Ezzel az igazítással rangsorolhatja és világosan megértheti, hogy milyen érték származhat az egyes adatkezdeményezetekből.
A felhőbe való migrálási tervben a kisvállalati hatásokkal és a kisebb migrálási összetettséggel rendelkező kezdeményezések gyors hatékonyságnövekedést érhetnek el. A nagy üzleti hatásokkal vagy nagyobb technikai összetettséggel rendelkező kezdeményezések részletesebb tervezést igényelnek, de hosszú távú innovációs értéket biztosíthatnak.
Rangsorolás
Az adatprojektek rangsorolásának megkezdéséhez végezze el az adattulajdon leltárát és teljesítménytesztét. Az Azure Migrate-hez hasonló eszközökkel gazdag teljesítménymérési adatokat rögzíthet a birtokában lévő infrastruktúrából és adategységekből. Ezek a teljesítménymérési adatok segítenek nyomon követni az előrehaladást és mérni a sikert. Emellett segít számszerűsíteni az emberek, a folyamatok és a technológia számára szükséges pontos befektetést.
Az üzleti hatás (a stratégiai üzleti eredményekből) és a műszaki összetettség (az adatvagyon-leltárból) leképezése segíthet az adatprojektek rangsorolásában. A leképezés ezt úgy éri el, hogy segít azonosítani a felhőbevezetési erőfeszítések hullámait. A hullámok végigvezetik önt az adatprojektek rangsorolása során. Az alábbi táblázat részletesebben ismerteti ezeket a felhőbevezetési hullámokat.
| Hullám | Észszerűsítés | Eredmények |
|---|---|---|
| Migrálás és modernizálás | Újratárolás és újrabontás | A gyors, taktikai győzelem más alkalmazások és infrastruktúra mellett a standard migrálási projektekbe is belefoglalható. Az Azure Migrate-hez hasonló eszközökkel automatizálhatja az ilyen típusú egyszeri felhőbeli migrálást. Ez a megközelítés lehetővé teszi az adatplatformok modernizálását az Azure SQL Database-be, az Azure Cosmos DB-be vagy más tranzakciós adatstruktúrákba. |
| Átalakítás és modernizálás | Újratárolás és újrabontás | Amikor az üzleti érték növekszik, az adatvagyon-kezelés összetettsége is nőhet. Bizonyos mennyiségű átvitelre, átalakításra és szinkronizálásra valószínűleg szükség van a helyszíni folyamatok futtatásához, miközben a felhőben gazdagabb funkciókat is lehetővé tesz. Az Azure Data Factoryhez hasonló eszközökkel segíthet az adategység migrálása és modernizálása utáni folyamatban lévő átalakításban. |
| Innováció magabiztosan | Újratervezés vagy újraépítés | A magas üzleti érték eléréséhez magabiztos innovációra van szükség. Natív felhőbeli adateszközökkel demokratizálhatja az adatokat, elemezheti az információkat és előrejelezheti az eredményeket. |
Számítási feladatok azonosítása
A stratégiai kezdeményezéseket az adatkörnyezeten futó számítási feladatok végzik. A számítási feladatok megfelelő megtervezéséhez először azonosítania kell az adattulajdonban futó számítási feladatokat. Az azonosítási folyamat összetett lehet. Az adatterhelések egy vagy több adatforrást is tartalmazhatnak. Több folyamatot is tartalmazhatnak az adatok előkészítéséhez, az információk elemzéséhez vagy az eredmények előrejelzéséhez.
A korábban ismertetett hullámtervezési megközelítéssel egyszerűsítheti a számítási feladatok azonosítását. Minden hullám esetében azonosítsa a stratégiai kezdeményezés végrehajtásához szükséges adatforrásokat, alkalmazásokat és infrastruktúrát. Az Azure Migrate eszközzel kiértékelheti a függőségeket, és világosan megértheti a számítási feladatok csoportosítását.
A tranzakciós adategységek általában egy meglévő alkalmazáshoz lesznek társítva, ami megkönnyíti a számítási feladatok azonosítását.
Az elemzési és AI-/gépi tanulási megoldások összetettebbek lehetnek, és részletesebb áttekintést igényelnek az egyes eredményekről. Elemzési és AI-megoldások társítása a kimeneteket használó üzleti folyamatokkal, gyakran alkalmazásszintű leképezést hoz létre. Alkalmazásközi BI-, AI- vagy gépi tanulási megoldásokhoz hozzon létre új számítási feladatneveket az adategységek az általuk érintett üzleti folyamatokhoz való leképezéséhez.
A digitális tulajdon felmérésében azonosított számítási feladatok a bevezetés során az üzleti hatás besorolásának ösztönzésére használhatók. Jegyezze fel a származtatott értékeket az azure-felhőbevezetési erőfeszítésekre vonatkozó elnevezési és címkézési szabványok használatával .
A számítási feladatok azonosítása segít jobban megismerni a csapatok sikeréhez szükséges készségeket.
Készségfejlesztési terv kidolgozása
A készségfejlesztési terv kidolgozása része az adatstratégiát hajtó képesség fejlesztésének. Fontos, hogy egyértelmű leképezést hozzon létre a termékről, szolgáltatásokról vagy eszközökről, valamint a szervezet személyekkel kapcsolatos készségeiről. Az alábbi gyakorlat segít a készségfejlesztési terv kidolgozásában a korai felkészüléssel és az agilitás gyakorlásával.
A terv előkészítése ezekkel a tippekkel
Ez a szakasz hasznos tippeket nyújt a készségfejlesztési terv fejlesztéséhez.
Felkészülés a lehetséges kihívásokra és az útlezárásokra
Az adatok hatalmi erejének biztonságos és megfelelő módon történő kiaknázása kihívást jelent. A folyamat során különböző nehézségekbe ütközhet, például:
- Szervezeti silók osztják el a szervezetet
- Útlezárások az adatvezérelt kultúra kialakításához
- Több eszköz és technológia van használatban a szervezeten belül
A piacra kerülés az egyik legkritikusabb tényező minden vállalkozás számára. A szervezetnek kiváló ötlete és az ehhez használható adatok is lehetnek, de a kihívások és az útlezárások jelentősen megnövelhetik a piacra ható időt. Egy váratlan kihívás megakadályozhatja, hogy hetekig vagy hónapokig elemzéseket és üzleti értékeket szerezzen az adataiból. Fontos, hogy korai időben felkészüljön a lehetséges kihívásokra és útzárakra, így minimalizálhatja azokat a hatásokat, amelyek az ön idejére hatással lehetnek.
Agilis kézbesítési módszer bevezetése
Az agilis lehetőség a változások létrehozására és megválaszolására. Ez egy módja annak, hogy kezelni, és végül sikerül, minden bizonytalan és viharos környezetben.
Az agilitás megköveteli, hogy végiggondolja, mi történik a jelenlegi környezetben, azonosítsa a bizonytalanságokat, és tervezze meg, hogyan alkalmazkodhat útközben.
Következő lépések
Az alábbi cikkek útmutatást nyújtanak a felhőbevezetési folyamathoz, és segíthetnek a felhőbevezetési forgatókönyv sikerességében: