Integrowanie analizy w skali chmury ze strategią wdrażania chmury
Utwórz pojedynczą, scentralizowaną strategię wdrażania chmury dla swojej organizacji, korzystając z metodologii Strategii w Azure Cloud Adoption Framework. Jeśli jeszcze nie zanotowałeś swojej strategii wdrażania chmury, użyj strategii i szablonu planu, by to zrobić.
Ten artykuł zawiera zagadnienia dotyczące scenariuszy analizy w skali chmury, które mają wpływ na szerszą strategię.
Przed wdrożeniem analizy w skali chmury należy zaplanować strategię danych. Można rozpocząć od jednego przypadku użycia lub mieć większy zestaw przypadków użycia, które wymagają priorytetyzacji. Posiadanie strategii ułatwia ustalenie procesów i zainicjowanie początkowych rozmów na temat filarów, na których należy skupić się.
Określanie priorytetów wyników biznesowych dla strategii danych
Pomyślna strategia danych zapewnia przewagę konkurencyjną. Zawsze należy dostosować strategię danych do żądanych wyników biznesowych. Większość wyników biznesowych można podzielić na jedną z następujących czterech kategorii:
Zwiększanie możliwości pracowników: zapewnić pracownikom wiedzę w czasie rzeczywistym na temat klientów, urządzeń i maszyn. Ta wiedza ułatwia im wydajną współpracę w celu spełnienia potrzeb klientów lub firm z elastycznością.
Zaangażuj się w relacje z klientami: Dostarcz bogate, spersonalizowane i połączone doświadczenie inspirowane Twoją marką. Wykorzystaj możliwości danych i szczegółowych informacji, aby zwiększyć lojalność klientów na każdym etapie podróży klienta.
Optymalizowanie operacji: Zwiększ przepływ informacji w całej organizacji. Zsynchronizuj procesy biznesowe i użyj podejścia opartego na danych, aby każda interakcja jest cenna.
Przekształć swoje produkty i cykl życia rozwoju: Zbieraj dane telemetryczne dotyczące usług i ofert. Użyj danych telemetrycznych, aby określić priorytety wydania lub utworzyć nową funkcję oraz ocenić skuteczność i ciągłe wdrażanie.
Po określaniu priorytetów wyników biznesowych sprawdź bieżące projekty i długoterminowe inicjatywy strategiczne i odpowiednio je klasyfikuj. Rozważ połączenie czterech kategorii wyników biznesowych w formacie macierzy opartym na złożoności i wpływie. Należy również rozważyć dodanie filarów architektury, aby lepiej poznać twój scenariusz.
Odblokowywanie wartości strategicznej
Tworzenie kultury opartej na danych, która napędza działalność biznesową w spójny, przyszłościowy, zwinny i świadomy sposób ma pewne nieodłączne złożoność i realia naziemne. Przed rozpoczęciem fazy wdrażania skoncentruj się na tworzeniu spójnej strategii danych, która może pomóc w osiągnięciu pożądanych wyników biznesowych.
Analizy w skali chmury są zgodne z motywacjami ukierunkowanymi na innowacje. Następujące typowe czynniki motywują klientów do zintegrowania tego scenariusza ze strategią wdrażania chmury:
- Skalowalna struktura analizy, która umożliwia tworzenie platformy danych przedsiębiorstwa
- Samoobsługa, która umożliwia użytkownikom eksplorowania danych, tworzenia zasobów danych i tworzenia produktów
- Kultura oparta na danych z zasobami danych do ponownego wykorzystania, społecznościami danych, bezpieczną wymianą zewnętrzną i udostępnianiem danych na miejscu
- Udostępnianie danych z ufnością, używanie zasad, wspólnej tożsamości, poufności i szyfrowania
- Ulepszone doświadczenia i zaangażowania klientów
- Przekształcanie produktów lub usług
- Zaburzenia rynku przez nowe produkty lub usługi
Poniższy diagram zawiera kluczowe motywy, które ułatwiają realizację tych motywacji we własnej strategii. Starannie przeanalizuj te motywy i sposób, w jaki przyczyniają się one do spójnej strategii danych. Należy również rozważyć, w jaki sposób mogą one odblokować wartość strategiczną danych i umożliwić spójny rozwój firmy.
"Strategia danych jest podstawą używania danych jako zasobu i prowadzenia działalności biznesowej. Nie jest to zadanie poprawki problemów z danymi. Jest to długoterminowy, przewodni plan, który definiuje ludzi, procesy i technologie, które należy wprowadzić w celu rozwiązywania wyzwań związanych z danymi.
Tworzenie strategii jest jednym krokiem. Wykonywanie strategii w skali przedsiębiorstwa stanowi ogromne wyzwanie dla istniejącej kultury organizacji, osób, procesów i wyborów technologicznych. Realizacja wymaga zaangażowania i wyraźnej odpowiedzialności na wszystkich poziomach Twojej organizacji.
Zwiększenie wydajności
Elastyczność chmury wymaga od organizacji szybkiego dostosowania się i zwiększenia wydajności we wszystkich obszarach działalności biznesowej. Zgodnie z raportem na temat pojawiających się zagrożeń firmy Gartner, pomimo że organizacje nadal koncentrują się na inicjatywach cyfrowych i inwestują w nie, dwie trzecie z tych organizacji wykazuje słabości przedsiębiorstwa i nie osiąga oczekiwań, mimo że nadal koncentrują się na inicjatywach cyfrowych i inwestują w nie.
Operacjonalizacja zarządzania danymi
Wiele organizacji powoli zdecentralizowało centralne dział IT, aby umożliwić elastyczność. Organizacje chcą szybko wprowadzać innowacje, a dostęp do ujednoliconych danych w całym przedsiębiorstwie w sposób samodzielny pomaga im sprostać ambitnym wymaganiom biznesowym.
Istnieje wiele powodów, dla których firmy nie mogą wykorzystać pełnego potencjału swoich danych. Może to być spowodowane tym, że funkcje biznesowe działają w silosach, gdzie każdy zespół korzysta z różnych narzędzi i standardów do analizy danych. Może to być spowodowane brakiem powiązania kluczowych wskaźników wydajności z ogólnymi celami biznesowymi.
Demokratyzacja danych pomaga dostarczać wartość z powrotem do firmy i osiągać trudne cele rozwoju biznesowego.
- Zrozum i ustal priorytety potrzeb swoich działów biznesowych.
- Dystrybuuj dane między domenami, aby umożliwić własność i przybliżyć dane użytkownikom.
- Wdrażaj samoobsługowe produkty danych, aby uzyskać wglądy i wartość biznesową.
Aby zapewnić nadzór nad danymi, należy zachować właściwą równowagę w zdecentralizowanym świecie demokratyzacji danych. Jeśli wymusisz zbyt ścisłe stosowanie ładu, możesz stłumić innowacje. Jeśli jednak nie masz co najmniej podstawowych zasad i procesów, prawdopodobnie skończysz z silosami danych. Te silosy mogą zaszkodzić reputacji organizacji i potencjalnym przychodom. Całościowe podejście do zapewniania ładu danych jest fundamentalne, aby odblokować strategiczną wartość danych w spójny sposób.
Brak dobrze przemyślanej strategii danych prowadzi do konieczności po prostu rozpoczęcia działania i szybkiego dostarczania wartości Twojej organizacji. Rozwiąż bieżące problemy biznesowe, działając na wcześniej wymienionych kluczowych tematach lub używając ich jako zasad strategicznych w ramach ram. Użycie tych kluczowych motywów może również pomóc w utworzeniu całościowej strategii danych, która jest iteracyjna z walidacją, ale nadal zapewnia terminowe wyniki. Liderzy biznesowi i technologiczni muszą opracować strategie i nastawienie wymagane do generowania wartości na podstawie danych i szybkiego skalowania w uproszczony, ustrukturyzowany sposób.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Co to jest nadzór nad danymi?.
Opracowywanie kultury opartej na danych
Aby utworzyć pomyślną strategię danych, potrzebna jest kultura oparta na danych. Opracuj kulturę, która konsekwentnie wspiera otwarte, wspólne uczestnictwo. W tej kulturze wszyscy pracownicy mogą uczyć się, komunikować się i ulepszać wyniki biznesowe organizacji. Opracowywanie kultury opartej na danych zwiększa również zdolność każdego pracownika do generowania wpływu lub wpływu wspieranego przez dane.
Punkt wyjścia twojej podróży zależy od organizacji, twojej branży i bieżącej lokalizacji wzdłuż krzywej dojrzałości. Na poniższym diagramie przedstawiono przykładowy model dojrzałości przedstawiający poziomy dojrzałości użycia sztucznej inteligencji w organizacji:
Poziom 0
Dane nie są wykorzystywane programowo i spójnie. Skupienie organizacji na danych jest pod kątem tworzenia aplikacji.
Na poziomie 0 organizacja często ma nieplanowane projekty analityczne. Każda aplikacja jest wysoce wyspecjalizowana w unikatowych danych i potrzebach uczestników projektu. Każda aplikacja ma również znaczące bazy kodu i zespoły inżynieryjne, z wieloma inżynierami spoza IT. Wsparcie przypadków użycia i analiza są od siebie oddzielone.
Poziom 1
Na Poziomie 1 tworzone są zespoły i strategia jest tworzona, ale analityka pozostaje działowa. Organizacja zwykle dobrze nadaje się do tradycyjnego przechwytywania i analizy danych. Może to mieć pewien poziom zaangażowania w podejście w skali chmury. Na przykład może już uzyskiwać dostęp do danych z chmury.
Poziom 2
Platforma innowacji organizacji jest prawie gotowa. Przepływy pracy zostały wdrożone, aby zadbać o jakość danych. Organizacja może odpowiedzieć na kilka pytań "dlaczego".
Na poziomie 2 organizacja aktywnie szuka kompleksowej strategii danych, która używa centralnie zarządzanych magazynów typu data lake do kontrolowania rozrastania magazynu danych i zwiększania możliwości odnajdywania danych. Organizacja jest gotowa do obsługi inteligentnych aplikacji, które umożliwiają przetwarzanie w centralnie zarządzanych magazynach danych. Te inteligentne aplikacje zmniejszają ryzyko prywatności, koszty obliczeń i potrzebę federacyjnych kopii ważnych danych.
Na tym poziomie organizacja jest również gotowa do korzystania z wielodostępnych, centralnie hostowanych udostępnionych usług danych na potrzeby typowych zadań przetwarzania danych. Te udostępnione usługi danych umożliwiają szybkie uzyskiwanie szczegółowych informacji z usług analizy opartej na danych.
Poziom 3
Organizacja korzysta z całościowego podejścia do danych. Projekty związane z danymi są zintegrowane w wynikach biznesowych. Organizacja używa platform analitycznych do przewidywania.
Na poziomie 3 organizacja odblokuje innowacje cyfrowe zarówno z punktu widzenia infrastruktury danych, jak i tworzenia aplikacji. Podstawowe usługi danych są dostępne, w tym jeziora danych i wspólne usługi danych.
Wiele zespołów w całej organizacji z powodzeniem realizuje kluczowe projekty biznesowe, kluczowe przypadki użycia biznesu oraz mierzalne rezultaty. Nowe usługi danych udostępnionych są identyfikowane przy użyciu danych telemetrycznych. Dział IT jest zaufanym doradcą dla zespołów w całej firmie przy użyciu zaufanej i połączonej kompleksowej strategii danych, aby pomóc w ulepszaniu krytycznych procesów biznesowych.
Poziom 4
Na poziomie 4 cała organizacja używa struktur, standardów, przedsiębiorstw i kultury opartej na danych. Automatyzacja, pętle informacji zwrotnej oparte na danych i centra doskonałości związane z analizą lub automatyzacją można zaobserwować w praktyce.
Opracowywanie celów dostosowanych do działalności
Identyfikowanie priorytetów zgodnie z wizją biznesową i utrzymywanie ideologii "myśl na dużą skalę, zacznij od małego i działaj szybko" są kluczami do sukcesu. Wybranie właściwego przypadku użycia nie zawsze musi być długotrwałym, trudnym procesem weryfikacji. Może to być ciągły problem w każdej jednostce biznesowej, w której jest wystarczająco dużo danych, aby zweryfikować zwrot z inwestycji, zwiększyć chęci i uzyskać łatwą akceptację. Rzeczy mogą się szybko zmieniać, i właśnie wtedy większość organizacji może mieć trudności z rozpoczęciem.
Omówienie atrybutów danych
Aby utworzyć silną strategię danych, musisz zrozumieć, jak działają dane. Znajomość podstawowych cech danych pomaga w tworzeniu zasadowej praktyki radzenia sobie z danymi.
Dane szybko się przemieszczają, ale szybkość nie może przeciwstawić się prawom fizyki. Dane muszą być zgodne z prawami gruntów i branży, która ją utworzyła.
Dane nie zmieniają się samodzielnie, ale są podatne na zmiany i przypadkową utratę, chyba że wprowadzisz środki w celu ograniczenia takich wyzwań. Umieść środki antykorupcyjne dla kontrolek, baz danych i magazynu, aby można było radzić sobie z nieprzewidzianymi zmianami. Upewnij się również, że skonfigurowaliśmy monitorowanie, inspekcje, alerty i procesy podrzędne.
Dane nie generują żadnych szczegółowych informacji ani nie dają żadnej wartości. Aby uzyskać szczegółowe informacje lub wyodrębnić wartość, musisz umieścić większość lub wszystkie dane za pomocą czterech dyskretnych kroków:
- Spożycie
- Przechowywanie
- Przetwarzanie
- Analizy
Każdy z tych czterech kroków ma własne zasady, procesy, narzędzia i technologie.
Wstrzymanie zasobów danych i powiązanych szczegółowych informacji może mieć wpływ na decyzje społeczno-ekonomiczne, polityczne, badawcze i inwestycyjne. Ważne jest, aby organizacja mogła dostarczać szczegółowe informacje w bezpieczny i odpowiedzialny sposób. Wszystkie wygenerowane lub pozyskane dane muszą przejść przez ćwiczenie dotyczące klasyfikacji danych, chyba że określono inaczej. Szyfrowanie to złoty standard do obsługi poufnych danych magazynowanych i przesyłanych.
Wszystkie dane, aplikacje i usługi mają własne ściągania grawitacyjne, ale ściąganie danych jest największe. W przeciwieństwie do legendarnego jabłka Sira Isaaca Newtona, dane nie mają żadnej masy fizycznej, która wpływa na otaczające obiekty. Zamiast tego ma opóźnienie i przepływność, które działają jako akceleratory dla procesu analizy. Opóźnienie, przepływność i łatwość dostępu często wymagają duplikowania danych, nawet jeśli nie jest to pożądane. Odpowiednio skonfiguruj swoje osoby, procesy, narzędzia i technologie, aby można było odpowiednio zrównoważyć takie wymagania przy użyciu zasad danych organizacji.
Konstrukcje architektoniczne zarządzają szybkością przetwarzania danych. Konstrukcje są ułatwiane dzięki innowacjom w zakresie oprogramowania, sprzętu i sieci. Oto niektóre zagadnienia dotyczące architektury:
- Konfigurowanie dystrybucji danych
- Partycjonowanie
- Technologie pamięci podręcznych
- Przetwarzanie wsadowe i strumieniowe
- Równoważenie przetwarzania po stronie serwera i klienta
Definiowanie strategii danych
Korzystanie z danych jako przewagi konkurencyjnej w celu tworzenia lepszych produktów i usług o wyższej wartości nie jest nową koncepcją. Jednak ilość, szybkość i różnorodność danych łączonych przez przetwarzanie w chmurze są bezprecedensowe.
Projekt nowoczesnej platformy analizy danych w chmurze składa się z zabezpieczeń, zarządzania, monitorowania, skalowania na żądanie, operacji na danych i obsługi samoobsługowej. Zrozumienie wzajemnego współdziałania między tymi aspektami jest czymś, co odróżnia świetną strategię danych od dobrego. Użyj narzędzi takich jak Cloud Adoption Framework, aby zapewnić spójność architektury, integralność i najlepsze rozwiązania.
Aby zapewnić skuteczność, strategia danych musi zawierać przepisy dotyczące zarządzania danymi. Na poniższym diagramie przedstawiono główne etapy cyklu życia danych, z zarządzaniem danymi w centrum uwagi.
W poniższych sekcjach opisano zagadnienia, których należy użyć podczas podejmowania decyzji dotyczących zasad projektowania dla warstw strategii danych. Skoncentruj się na dostarczaniu wyników biznesowych i wartości z danych.
Pozyskiwanie danych
Kluczową kwestią podczas pozyskiwania danych jest możliwość szybkiego tworzenia potoku danych w bezpieczny i zgodny sposób, od wymagań przez całą drogę do środowiska produkcyjnego. Ważne elementy obejmują technologie oparte na metadanych, samoobsługowe i niskokodowe, które wspierają jezioro danych.
Podczas tworzenia potoków należy wziąć pod uwagę zarówno projekt, jak i możliwość zarządzania danymi, dystrybuowania danych i skalowania obliczeń. Musisz również upewnić się, że masz odpowiednią obsługę metodyki DevOps na potrzeby ciągłej integracji i dostarczania potoku.
Narzędzia takie jak Azure Data Factory obsługują mnóstwo lokalnych źródeł danych, źródeł danych oprogramowania jako usługi (SaaS) i innych źródeł danych z innych chmur publicznych.
Przechowywanie
Tagowanie i organizowanie danych zarówno w warstwach fizycznych, jak i logicznych. Data lakes są częścią wszystkich nowoczesnych architektur analityki danych. Twoja organizacja musi zastosować odpowiednie wymagania dotyczące prywatności, zabezpieczeń i zgodności danych, które spełniają wszystkie wymagania dotyczące klasyfikacji danych i zgodności z branży, w ramach których działasz. Katalogowanie i samoobsługowe wspomaganie demokratyzacji danych na poziomie organizacji, co sprzyja innowacjom przy jednoczesnym zachowaniu właściwej kontroli dostępu.
Wybierz odpowiednią pamięć dla obciążenia roboczego. Nawet jeśli za pierwszym razem nie zarządzisz danymi w chmurze idealnie, chmura umożliwia szybkie przełączenie awaryjne i ponowne rozpoczęcie procesu. Użyj wymagań aplikacji, aby wybrać najlepszą bazę danych. Pamiętaj, aby wziąć pod uwagę możliwość przetwarzania danych wsadowych i przesyłanych strumieniowo podczas wybierania platformy analitycznej.
Przetwarzanie danych
Wymagania dotyczące przetwarzania danych różnią się w zależności od obciążenia. Większość przetwarzania danych na dużą skalę zawiera elementy zarówno przetwarzania w czasie rzeczywistym, jak i przetwarzania wsadowego. Większość przedsiębiorstw ma również elementy dotyczące przetwarzania serii czasowych oraz potrzebę przetwarzania tekstu swobodnego w celu umożliwienia wyszukiwania w przedsiębiorstwie.
Przetwarzanie transakcji online (OLTP) zapewnia najbardziej popularne wymagania dotyczące przetwarzania organizacyjnego. Niektóre obciążenia wymagają wyspecjalizowanego przetwarzania, takiego jak obliczenia o wysokiej wydajności (HPC), czasami nazywane "dużymi obliczeniami". Te obciążenia umożliwiają rozwiązywanie złożonych zadań matematycznych przy użyciu wielu komputerów opartych na procesorze CPU lub procesorze GPU.
W przypadku niektórych wyspecjalizowanych obciążeń klienci mogą zabezpieczyć środowiska wykonywania, takie jak poufne przetwarzanie platformy Azure, co pomaga użytkownikom zabezpieczyć dane, gdy dane są używane na platformach chmury publicznej. Ten stan jest wymagany do wydajnego przetwarzania. Dane są chronione w zaufanym środowisku wykonywania (TEE), znanym również jako enklawa. Usługa TEE chroni kod i dane przed wszelkimi zewnętrznymi wyświetlaniem i modyfikowaniem. TeEs umożliwiają trenowanie modeli sztucznej inteligencji bez poświęcania poufności danych, nawet jeśli używasz źródeł danych z różnych organizacji.
Przetwarzanie analityczne
Konstrukcja wyodrębniania, przekształcania, ładowania (ETL) odnosi się do potrzeb przetwarzania analitycznego online (OLAP) i magazynowania danych. Model danych dostosowany do działania firmy i semantyczny model umożliwiający organizacjom implementowanie reguł biznesowych i kluczowych wskaźników wydajności (KPI) są często implementowane w ramach procesu analitycznego. Jedną z przydatnych funkcji jest automatyczne wykrywanie dryfu schematu.
Podsumowanie strategii danych
Przyjmując zasadnicze podejście do innych zagadnień, takich jak nadzór nad danymi i odpowiedzialne używanie sztucznej inteligencji, przynosi korzyści później.
W firmie Microsoft stosujemy cztery podstawowe zasady: sprawiedliwość, niezawodność i bezpieczeństwo, prywatność i bezpieczeństwo oraz inkluzywność. Dwie podstawowe zasady przejrzystości i odpowiedzialności stanowią podstawę wszystkich czterech podstawowych zasad.
Wprowadziliśmy nasze zasady i odpowiedzialną sztuczną inteligencję w praktyce, opracowując zasoby i system zapewniania ładu. Niektóre z naszych wytycznych dotyczą interakcji człowieka ze sztuczną inteligencją, konwersacyjnej sztucznej inteligencji, inkluzywnego projektowania, listy kontrolnej równości dla sztucznej inteligencji oraz arkusza danych dotyczącego zestawów danych.
Opracowaliśmy również zestaw narzędzi, które ułatwiają innym zrozumienie, ochronę i kontrolowanie sztucznej inteligencji na każdym etapie innowacji. Te narzędzia są wynikiem wielodyscyplinarnych wysiłków współpracy w celu wzmocnienia i przyspieszenia odpowiedzialnego używania sztucznej inteligencji. Współpraca obejmowała inżynierię oprogramowania i rozwój, nauki społeczne, badania użytkowników, prawo i politykę.
Aby poprawić współpracę, udostępniliśmy jako open source wiele narzędzi, takich jak InterpretML i Fairlearn. Inne osoby mogą współtworzyć te narzędzia typu open source i korzystać z nich. Zdemokratyzowaliśmy również narzędzia za pośrednictwem usługi Azure Machine Learning.
Przekształcenie się w organizację opartą na danych jest kluczowe dla zapewnienia przewagi konkurencyjnej w nowej rzeczywistości. Chcemy pomóc naszym klientom w zmianie podejścia tylko do aplikacji i podejścia opartego na danych. Podejście koncentrujące się na aplikacjach i danych pomaga utworzyć kompleksową strategię danych, która zapewnia powtarzalność i skalowalność w bieżących i przyszłych przypadkach użycia, które wpływają na wyniki biznesowe.
Wspieraj poświęcenie, komunikację i zaangażowanie
Wszystkie kluczowe role związane z tworzeniem strategii danych muszą jasno zrozumieć przyjęte podejście i wspólne cele biznesowe. Kluczowe role mogą obejmować zespół kierowniczy (na poziomie C), jednostki biznesowe, IT, operacje i zespoły realizacji.
Komunikacja jest jedną z najważniejszych części tej struktury. Organizacja musi opracować proces efektywnej komunikacji między rolami. Komunikacja pomaga w skutecznym realizowaniu zadań w ramach bieżącego projektu. Ustanawia również forum, które pomaga wszystkim zaangażowanym pozostać na właściwej ścieżce, być na bieżąco i skupić się na ogólnym celu opracowania całościowej strategii danych dla przyszłości.
Zaangażowanie jest niezbędne między następującymi dwiema grupami:
- Członkowie zespołu, którzy projektują i implementują strategię danych
- Członkowie zespołu, którzy współtworzyją, wykorzystują i wykorzystują dane (takie jak jednostki biznesowe, które podejmują decyzje i tworzą wyniki na podstawie danych)
Inaczej mówiąc, strategie danych i związane z nimi platformy danych, które są tworzone bez zaangażowania użytkowników, narażone są na trudności w zakresie istotności i wdrażania.
Dwa procesy strategiczne pomagają w skutecznym wdrożeniu w tych ramach:
- Tworzenie centrum doskonałości
- Wdrażanie metody dostarczania agile
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Develop a plan for cloud-scale analytics.
Dostarcz wartość
Gdy dostarczasz produkty danych zgodnie z kryteriami sukcesu w ustandaryzowany i ustrukturyzowany sposób, dostarczanie weryfikuje platformę iteracyjną. Ponadto wykorzystanie uczenia się do ciągłego wprowadzania innowacji pomaga w budowaniu zaufania biznesowego i poszerzaniu celów strategii danych. Ten proces zapewnia jaśniejsze i szybsze wdrażanie w całej organizacji.
To samo dotyczy platformy danych. Jeśli masz konfigurację, w której wiele zespołów działa dość autonomicznie, należy dążyć do wprowadzenia struktury sieciowej. Dotarcie tam to proces iteracyjny. W wielu przypadkach wymaga to istotnych zmian w konfiguracji organizacji, gotowości i dostosowaniu firmy.
Następne kroki
Przeczytaj poniższe artykuły, aby znaleźć porady dotyczące procesu wdrażania chmury i zapewnić sukces swojego procesu wdrażania chmury.