クラウド規模の分析に向けた計画を作成する
クラウド導入フレームワークの計画方法論は、クラウド導入計画全体を作成して、クラウドベースのデジタル変革に関わるすべてのプログラムとチームをガイドするのに役立ちます。 この計画方法論では、バックログを作成するのに役立つテンプレートと、チームが必要なスキルを構築するのに役立つ計画も提供されます。 作成するバッグログと計画は、お客様がクラウドで行おうと計画している内容に基づいている必要があります。
この記事では、クラウド規模の分析に固有のデータ資産の合理化とスキル計画のための詳細なガイダンスを提供します。
データ資産の合理化
この計画方法論のガイダンスの多くは、デジタル資産を合理化するための 5 R に焦点を当てています。
クラウド規模の分析シナリオでは、合理化の重点がデジタル資産全体のサブセットであるデータ資産に移ります。 組織は、他のシナリオで必要とされるよりも広く、深くデータ資産を評価する必要があります。 目的の成熟度をサポートするために必要となる全体的な分析とデータ ガバナンスの計画を含めます。
戦略的イニシアティブ
データ資産を適切に合理化するには、まず、ビジネスの成果を各データ イニシアティブに合わせて調整します。 この調整により、各データ イニシアティブから得られる価値を優先順位付けして、明確に理解することができます。
クラウド移行計画では、ビジネスへの影響が小さく、移行がそれほど煩雑でないイニシアティブですぐに効率向上を実現できます。 ビジネスへの影響が大きいイニシアティブや技術的に煩雑なイニシアティブはより詳細な計画が必要ですが、長期的なイノベーション価値をもたらします。
優先順位付け
データ プロジェクトの優先順位付けを開始するには、データ資産のインベントリとベンチマークを完了します。 Azure Migrate などのツールを使用すると、資産内のインフラストラクチャやデータ資産から豊富なベンチマーク データをキャプチャできます。 このベンチマーク データは、進捗状況の追跡と成功の測定に役立ちます。 また、人材、プロセス、テクノロジに必要な投資を正確に定量化するのにも役立ちます。
ビジネスへの影響 (戦略的なビジネス成果から) と技術的な複雑さ (データ資産インベントリから) のマッピングは、データ プロジェクトの優先順位付けに役立ちます。 このマッピングでは、クラウド導入作業のウェーブを特定することによって、これを実現します。 ウェーブは、データ プロジェクトに優先順位を付ける際に役立ちます。 次の表で、これらのクラウド導入ウェーブについて詳しく説明します。
| Wave | 合理化 | 結果 |
|---|---|---|
| 移行と最新化 | 再ホストとリファクター | 迅速な戦術的成功は、他のアプリケーションやインフラストラクチャと共に標準の移行プロジェクトに含めることができます。 Azure Migrate などのツールを使用すると、この種の 1 回限りのクラウド移行を自動化できます。 この手法では、データ プラットフォームを Azure SQL Database、Azure Cosmos DB、またはその他のトランザクション データ構造に最新化できます。 |
| 変換と最新化 | 再ホストとリファクター | ビジネス価値が高まると、データ資産管理が複雑になる可能性があります。 オンプレミスのプロセスを実行し続けながら、クラウドでより豊富な機能を有効にするために、ある程度の転送、変換、同期が必要となる可能性があります。 Azure Data Factory などのツールは、データ資産が移行および最新化された後の継続的な変換に役立ちます。 |
| 自信を持ってイノベーションを行う | 再設計または再構築 | 高いビジネス価値を実現するには、自信を持ってイノベーションを行うことができる必要があります。 クラウドネイティブのデータ ツールを使用して、データの民主化、情報の分析、結果の予測を行います。 |
ワークロードの識別
戦略的イニシアティブは、データ環境上で実行されるワークロードによって実現されます。 ワークロードを適切に設計するには、最初にデータ資産内で実行されるワークロードを特定する必要があります。 この特定プロセスは、複雑になる場合があります。 データ ワークロードには、1 つ以上のデータ ソースが含まれる可能性があります。 また、データの準備、情報の分析、または結果の予測のための複数のプロセスが含まれる場合もあります。
前述のウェーブ プランニング アプローチを使用すると、ワークロードの特定を簡略化できます。 ウェーブごとに、戦略的イニシアティブを実現するために必要なデータ ソース、アプリケーション、インフラストラクチャを特定します。 Azure 移行ツールを使用して、それらの依存関係を評価し、ワークロードのグループ化を明確に理解します。
通常、トランザクション データ資産は、既存のアプリケーションに関連付けられるため、ワークロードの識別が容易になります。
分析、および AI または機械学習ソリューションはさらに複雑になる可能性があり、それぞれによって実現される結果のより詳細なレビューが必要になります。 分析および AI ソリューションを、そのソリューションの出力を使用して、多くの場合、アプリケーション レベルのマッピングを作成するビジネス プロセスに関連付けます。 クロスアプリケーション BI、AI、または機械学習ソリューションの場合、新しいワークロード名を作成して、それらが影響を与えるビジネス プロセスにデータ資産をマッピングします。
デジタル資産の評価で特定されたワークロードは、導入全体を通じて、ビジネスへの影響の分類を推進するために使用できます。 派生値を、すべての Azure クラウド導入作業に適用される名前付けとタグ付けの標準を使用して記録します。
ワークロードを特定することは、チームが成功するために必要なスキルについての理解を深めるのにも役立ちます。
スキル計画を作成する
スキル計画の作成は、データ戦略を推進する能力の構築の一部です。 製品、サービス、またはツールと、組織の人材スキルの明確なマッピングを作成することは重要です。 次の点は、早期に準備をし、アジリティを実践することにより、スキル計画を作成するのに役立ちます。
これらのヒントを参考にして計画を準備する
このセクションでは、スキル計画の作成に役立つヒントについて説明します。
潜在的な課題と障害に早期に備える
データの力を安全かつ準拠した方法で活用することは難しい課題です。 プロセス全体で次のようなさまざまな困難に直面する可能性があります。
- 組織を分断している組織サイロ
- データ ドリブンのカルチャを構築する取り組みの障害
- 組織全体で使用されている複数のツールとテクノロジ
市場投入までの時間は、どの企業にとっても最重要な要因の 1 つです。 優れたアイデアとそれを実現するためのデータを組織が持っていても、課題や障害によって市場投入が大幅に遅れる場合があります。 予期していない課題により、データから分析情報やビジネス価値を得られるようになるまでに数週間から数か月かかる場合があります。 潜在的な課題や障害に備えて早期に準備することが重要です。そうすることにより、それらが与える時間的影響を最小限に抑えることができます。
アジャイル デリバリー方法の採用
アジャイルは、変化を生み出し、それに対応する能力です。 これは、不確実で混乱した環境に対処し、最終的に成功する方法です。
アジリティを実現するには、現在の環境で何が生じているかを考え、不確実性を特定し、進展に合わせてどう適応するかを計画する必要があります。
次の手順
次の記事では、クラウド導入の取り組みについて説明し、クラウド導入シナリオを成功させるのに役立つ情報を提供します。