Merasionalisasi properti digital

Rasionalisasi cloud adalah proses mengevaluasi aset untuk menentukan pendekatan terbaik untuk menghostingnya di cloud. Setelah Anda menentukan pendekatan dan menggabungkan inventaris, rasionalisasi cloud dapat dimulai. Rasionalisasi cloud membahas opsi rasionalisasi yang paling umum.

Tonton video berikut untuk mendapatkan ikhtisar singkat tentang menyelesaikan penilaian komprehensif yang akan membantu Anda merencanakan dan memprioritaskan upaya migrasi Anda.

Pandangan tradisional tentang rasionalisasi

Sangat mudah untuk memahami rasionalisasi ketika Anda memvisualisasikan proses rasionalisasi tradisional sebagai pohon keputusan yang kompleks. Setiap aset di kawasan digital diberi makan melalui proses yang menghasilkan salah satu dari lima jawaban (lima Rs rasionalisasi). Untuk perkebunan kecil, proses ini bekerja dengan baik. Untuk perkebunan yang lebih besar, ini tidak efisien dan dapat menyebabkan penundaan yang signifikan. Mari kita periksa prosesnya untuk mengetahui alasannya. Kemudian kami akan menyajikan model yang lebih efisien.

Inventaris: Inventarisasi aset yang menyeluruh, termasuk aplikasi, perangkat lunak, perangkat keras, sistem operasi, dan metrik performa sistem, diperlukan untuk menyelesaikan rasionalisasi penuh dengan menggunakan model tradisional.

Analisis kuantitatif: Dalam pohon keputusan, pertanyaan kuantitatif mendorong lapisan pertama keputusan. Pertanyaan umum termasuk yang berikut:

• Apakah aset tersebut digunakan hari ini?
• Jika ya, apakah sudah dioptimalkan dan ukurannya tepat?
• Ketergantungan apa yang ada di antara aset? Pertanyaan-pertanyaan ini sangat penting untuk klasifikasi inventaris.

Analisis kualitatif: Rangkaian keputusan berikutnya membutuhkan kecerdasan manusia dalam bentuk analisis kualitatif. Seringkali, pertanyaan yang muncul di sini adalah solusi yang unik dan hanya dapat dijawab oleh pemangku kepentingan bisnis dan pengguna listrik. Keputusan ini biasanya menunda proses, memperlambat segalanya. Analisis ini umumnya menghabiskan 40 hingga 80 jam FTE per aplikasi.

Untuk panduan tentang menyusun daftar pertanyaan analisis kualitatif, lihat Pendekatan pada perencanaan kawasan digital.

Keputusan rasionalisasi: Di tangan tim rasionalisasi yang berpengalaman, data kualitatif dan kuantitatif menghasilkan keputusan yang jelas. Sayangnya, tim dengan tingkat pengalaman rasionalisasi yang tinggi membutuhkan biaya yang mahal untuk disewa atau membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk dilatih.

Rasionalisasi pada skala perusahaan

Jika upaya ini memakan waktu dan berat untuk real digital 50-Mesin Virtual, bayangkan upaya yang diperlukan untuk mendorong transformasi bisnis di lingkungan dengan ribuan Mesin Virtual dan ratusan aplikasi. Upaya manusia yang dibutuhkan dapat dengan mudah melebihi 1.500 jam FTE dan sembilan bulan perencanaan.

Sementara rasionalisasi penuh adalah keadaan akhir dan arah yang bagus untuk bergerak, jarang menghasilkan ROI (pengembalian investasi) yang tinggi relatif terhadap waktu dan energi yang dibutuhkan.

Ketika rasionalisasi sangat penting untuk keputusan keuangan, ada baiknya mempertimbangkan organisasi layanan profesional yang berspesialisasi dalam rasionalisasi cloud untuk mempercepat proses. Bahkan kemudian, rasionalisasi penuh dapat menjadi upaya yang mahal dan memakan waktu yang menunda transformasi atau hasil bisnis.

Sisa artikel ini menjelaskan pendekatan alternatif, yang dikenal sebagai rasionalisasi inkremental.

Rasionalisasi tambahan

Rasionalisasi lengkap dari digital estate besar rentan terhadap risiko dan dapat mengalami penundaan karena kerumitannya. Asumsi di balik pendekatan inkremental adalah bahwa keputusan yang tertunda akan membebani bisnis untuk mengurangi risiko hambatan. Seiring waktu, pendekatan ini menciptakan model organik untuk mengembangkan proses dan pengalaman yang diperlukan untuk membuat keputusan rasionalisasi yang berkualitas secara lebih efisien.

Inventaris: Kurangi poin data penemuan

Beberapa organisasi menginvestasikan waktu, energi, dan biaya dalam memelihara inventaris real-time yang akurat dari real digital lengkap. Kehilangan, pencurian, siklus penyegaran, dan orientasi karycloud sering kali membenarkan pelacakan aset terperinci dari perangkat pengguna akhir. ROI dalam mempertahankan server dan inventaris aplikasi yang akurat di pusat data lokal tradisional seringkali rendah. Sebagian besar organisasi TI memiliki masalah yang lebih mendesak untuk ditangani daripada melacak penggunaan aset tetap di pusat data.

Dalam transformasi cloud, inventaris berkorelasi langsung dengan biaya operasi. Data persediaan yang akurat diperlukan untuk perencanaan yang tepat. Sayangnya, opsi pemindaian lingkungan saat ini dapat menunda keputusan selama berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Untungnya, beberapa trik dapat mempercepat pengumpulan data.

Pemindaian berbasis agen adalah penundaan yang paling sering dikutip. Data kuat yang diperlukan untuk rasionalisasi tradisional seringkali hanya dapat dikumpulkan dengan agen yang menjalankan setiap aset. Ketergantungan pada agen ini sering memperlambat kemajuan, karena dapat memerlukan umpan balik dari fungsi keamanan, operasi, dan administrasi.

Dalam proses rasionalisasi inkremental, solusi tanpa agen dapat digunakan untuk penemuan awal guna mempercepat keputusan awal. Bergantung pada tingkat kerumitan di lingkungan, solusi berbasis agen mungkin masih diperlukan, tetapi dapat dihilangkan dari jalur kritis menuju perubahan bisnis.

Analisis kuantitatif: Merampingkan keputusan

Terlepas dari pendekatan penemuan inventaris, analisis kuantitatif dapat mendorong keputusan dan asumsi awal. Ini terutama benar ketika mencoba mengidentifikasi beban kerja pertama atau ketika tujuan rasionalisasi adalah perbandingan biaya tingkat tinggi. Dalam proses rasionalisasi inkremental, tim strategi cloud dan tim adopsi cloud membatasi rasionalisasi lima Rs menjadi dua keputusan singkat dan hanya menerapkan faktor kuantitatif tersebut. Ini menyederhanakan analisis dan mengurangi jumlah data awal yang diperlukan untuk mendorong perubahan.

Misalnya, jika sebuah organisasi sedang melakukan migrasi Infrastruktur sebagai layanan ke cloud, Anda dapat mengasumsikan bahwa sebagian besar beban kerja akan dihentikan atau di-host ulang.

Analisis kualitatif: Asumsi sementara

Dengan mengurangi jumlah hasil potensial, lebih mudah untuk mencapai keputusan awal tentang keadaan aset di masa depan. Saat Anda mengurangi opsi, Anda juga mengurangi jumlah pertanyaan yang diajukan kepada bisnis pada tahap awal ini.

Misalnya, jika pilihannya terbatas pada rehosting atau penghentian, bisnis hanya perlu menjawab satu pertanyaan selama rasionalisasi awal, yaitu apakah akan menghentikan aset.

"Analisis menunjukkan bahwa tidak ada pengguna yang secara aktif menggunakan aset ini. Apakah itu akurat, atau apakah kita mengabaikan sesuatu?" Pertanyaan biner seperti itu biasanya lebih mudah dijalankan melalui analisis kualitatif.

Pendekatan yang disederhanakan ini menghasilkan garis dasar, rencana keuangan, strategi, dan arah. Dalam aktivitas selanjutnya, setiap aset melewati rasionalisasi lebih lanjut dan analisis kualitatif untuk mengevaluasi opsi lain. Semua asumsi yang Anda buat dalam rasionalisasi awal ini diuji sebelum memindahkan beban kerja individu.

Tantang asumsi

Hasil dari bagian sebelumnya adalah rasionalisasi kasar yang penuh dengan asumsi. Selanjutnya, inilah saatnya untuk menantang beberapa asumsi tersebut.

Pensiun aset

Dalam lingkungan lokal tradisional, menghosting aset kecil yang tidak digunakan jarang menyebabkan dampak signifikan pada biaya tahunan. Dengan beberapa pengecualian, upaya FTE yang diperlukan untuk menganalisis dan menghentikan aset yang sebenarnya melebihi penghematan biaya dari pemangkasan dan penghentian aset tersebut.

Saat Anda beralih ke model akuntansi cloud, aset yang dihentikan dapat menghasilkan penghematan yang signifikan dalam biaya operasional tahunan dan upaya migrasi di muka.

Bukan hal yang aneh bagi organisasi untuk menghentikan 20% atau lebih dari real digital mereka setelah menyelesaikan analisis kuantitatif. Kami merekomendasikan untuk melakukan analisis kualitatif lebih lanjut sebelum mengambil tindakan. Setelah dikonfirmasi, menghentikan aset tersebut dapat menghasilkan kemenangan ROI pertama dari migrasi cloud. Ini sering menjadi salah satu faktor penghematan biaya terbesar. Oleh karena itu, tim strategi cloud harus mengawasi validasi dan penghentian aset, secara paralel dengan pelaksanaan Metodologi Migrasi, untuk mencapai kemenangan finansial awal.

Penyesuaian program

Sebuah perusahaan jarang memulai hanya satu perjalanan transformasi. Pilihan antara pengurangan biaya, pertumbuhan pasar, dan aliran pendapatan baru jarang merupakan keputusan biner. Karena itu, kami merekomendasikan agar tim strategi cloud bekerja sama dengan TI untuk mengidentifikasi aset pada upaya transformasi paralel yang berada di luar cakupan perjalanan transformasi utama.

Dalam contoh migrasi Infrastruktur sebagai layanan yang diberikan dalam artikel ini:

• Minta tim DevOps untuk mengidentifikasi aset yang sudah menjadi bagian dari otomatisasi penerapan dan menghapus aset tersebut dari rencana migrasi inti.

• Minta data dan tim R&D untuk mengidentifikasi aset yang mendukung aliran pendapatan baru dan menghapusnya dari rencana migrasi inti.

Analisis kualitatif yang berfokus pada program ini dapat dijalankan dengan cepat dan menciptakan keselarasan di berbagai simpanan migrasi.

Anda mungkin masih perlu mempertimbangkan beberapa aset sebagai aset rehost untuk sementara waktu. Anda dapat bertahap dalam rasionalisasi selanjutnya setelah migrasi awal.

Pilih beban kerja pertama

Menerapkan beban kerja pertama adalah kunci untuk pengujian dan pembelajaran. Ini adalah kesempatan pertama untuk menunjukkan dan membangun mindset berkembang.

Kriteria bisnis

Untuk memastikan transparansi bisnis, identifikasi beban kerja yang didukung oleh anggota unit bisnis tim strategi cloud. Sebaiknya pilih salah satu di mana tim memiliki kepentingan dan motivasi kuat untuk pindah ke cloud.

Kriteria teknis

Pilih beban kerja yang memiliki dependensi minimum dan dapat dipindahkan sebagai sekelompok kecil aset. Kami merekomendasikan Anda memilih beban kerja dengan jalur pengujian yang ditentukan untuk mempermudah validasi.

Beban kerja pertama sering digunakan dalam lingkungan eksperimental tanpa kapasitas operasional atau tata kelola. Sangat penting untuk memilih beban kerja yang tidak berinteraksi dengan data yang aman.

Analisis kualitatif

Tim adopsi cloud dan tim strategi cloud dapat bekerja sama untuk menganalisis beban kerja kecil ini. Kolaborasi ini menciptakan peluang terkontrol untuk membuat dan menguji kriteria analisis kualitatif. Populasi yang lebih kecil menciptakan peluang untuk mensurvei pengguna yang terpengaruh, dan untuk menyelesaikan analisis kualitatif terperinci dalam waktu seminggu atau kurang. Untuk faktor analisis kualitatif umum, lihat target rasionalisasi spesifik di lima Rs rasionalisasi.

Migration

Sejalan dengan rasionalisasi yang berkelanjutan, tim adopsi cloud dapat mulai memigrasikan beban kerja kecil untuk memperluas pembelajaran di area utama berikut:

• Perkuat keterampilan dengan platform penyedia cloud.
• Tentukan layanan inti dan standar Azure yang diperlukan agar sesuai dengan visi jangka panjang.
• Lebih memahami bagaimana operasi mungkin perlu berubah nanti dalam transformasi.
• Memahami risiko bisnis yang melekat dan toleransi bisnis terhadap risiko tersebut.
• Menetapkan produk dasar atau minimum yang layak (MVP) untuk tata kelola berdasarkan toleransi risiko bisnis.

Perencanaan rilis

Saat tim adopsi cloud menjalankan migrasi atau implementasi beban kerja pertama, tim strategi cloud dapat mulai memprioritaskan aplikasi dan beban kerja yang tersisa.

kekuatan 10

Pendekatan tradisional terhadap rasionalisasi berusaha untuk memenuhi semua kebutuhan yang dapat diperkirakan sebelumnya. Untungnya, rencana untuk setiap aplikasi seringkali tidak diperlukan untuk memulai perjalanan transformasi. Dalam model inkremental, pendekatan Kekuatan 10 memberikan titik awal yang baik. Dalam model ini, tim strategi cloud memilih 10 aplikasi pertama yang akan dimigrasikan. Kesepuluh beban kerja tersebut harus mengandung campuran beban kerja sederhana dan kompleks.

Bangun backlog pertama

Tim adopsi cloud dan tim strategi cloud dapat bekerja sama dalam analisis kualitatif untuk 10 beban kerja pertama. Upaya ini menciptakan backlog migrasi yang diprioritaskan pertama dan backlog rilis yang diprioritaskan pertama. Metode ini memungkinkan tim untuk mengulangi pendekatan dan menyediakan waktu yang cukup untuk menciptakan proses yang memadai untuk analisis kualitatif.

Dewasakan prosesnya

Setelah kedua tim menyepakati kriteria analisis kualitatif, penilaian dapat menjadi tugas dalam setiap iterasi. Mencapai konsensus tentang kriteria penilaian biasanya membutuhkan dua sampai tiga rilis.

Setelah penilaian beralih ke proses eksekusi tambahan migrasi, tim adopsi cloud dapat melakukan iterasi lebih cepat pada penilaian dan arsitektur. Pada tahap ini, tim strategi cloud juga diabstraksikan, sehingga mengurangi pemborosan waktu mereka. Hal ini juga memungkinkan tim strategi cloud untuk fokus dalam memprioritaskan aplikasi yang belum dirilis secara spesifik, memastikan keselarasan yang ketat dengan perubahan kondisi pasar.

Tidak semua aplikasi yang diprioritaskan akan siap untuk migrasi. Pengurutan kemungkinan akan berubah saat tim melakukan analisis kualitatif yang lebih dalam dan menemukan peristiwa bisnis dan dependensi yang mungkin mendorong penyusunan ulang prioritas simpanan. Beberapa rilis mungkin mengelompokkan sejumlah kecil beban kerja. Yang lain mungkin hanya berisi satu beban kerja.

Tim adopsi cloud kemungkinan akan menjalankan iterasi yang tidak menghasilkan migrasi beban kerja yang lengkap. Semakin kecil beban kerja, dan semakin sedikit ketergantungan, semakin besar kemungkinan beban kerja untuk masuk ke dalam satu sprint atau iterasi. Untuk alasan ini, kami merekomendasikan agar beberapa aplikasi pertama dalam backlog rilis berukuran kecil dan berisi sedikit dependensi eksternal.

Status akhir

Seiring waktu, tim adopsi cloud dan tim strategi cloud bersama-sama menyelesaikan rasionalisasi penuh inventaris. Pendekatan inkremental ini memungkinkan tim untuk terus-menerus lebih cepat dalam proses rasionalisasi. Ini juga membantu perjalanan transformasi untuk menghasilkan hasil bisnis yang nyata lebih cepat, tanpa banyak upaya analisis di muka.

Dalam beberapa kasus, model keuangan mungkin terlalu ketat untuk membuat keputusan tanpa rasionalisasi tambahan. Dalam kasus seperti itu, Anda mungkin memerlukan pendekatan rasionalisasi yang lebih tradisional.

Langkah berikutnya

Output dari upaya rasionalisasi adalah prioritas simpanan semua aset yang dipengaruhi oleh transformasi yang dipilih. Jaminan simpanan ini sekarang siap berfungsi sebagai dasar untuk model penetapan biaya layanan cloud.

Selaraskan model biaya dengan kawasan digital