クラウド移行を正しく行う方法

Amazon は 15 年前に Amazon Web Services (AWS) プラットフォームを立ち上げ、2 年後にはこのプラットフォーム上に 100 を超えるアプリケーションを構築しました。この話がどう終わるかは、今では誰もが知っています。事実上すべての企業が、何らかの形でクラウドにアプリケーションを展開しています。しかし、特にオンプレミスで大規模な運用を行っている企業にとって、クラウド サービスの企業導入は依然として困難です。多くの企業にとって、継続的な運用と分析をサポートするために重要なビジネス データとメタデータをクラウドに移行する最適な方法は依然として課題となっています。

近年、クラウド移行の戦略的価値に対する認識が高まっているにもかかわらず、多くの企業は依然として直感に反し、コストがかかりすぎるアプローチを採用しています。企業は、アプローチをいくつかの部分に分割する傾向があります。「新しい情報をクラウドに移行するだけで、オンプレミスにある現在のデータについては心配する必要はありません」または「ガバナンスとセキュリティについては後で考えます」。このアプローチは予算に関する懸念を抑え、範囲を明確にするのに役立ちますが、長期的には面倒になり、クラウド移行の潜在的な投資収益が遅れる可能性があります。さらに、企業が一部のデータをオンプレミスで保持すると、最終的には将来の最新のデータ スタックでの分析におけるそのデータの有用性が制限されます。現実には、最新のデータ スタックを最大限に活用するには、クラウドに移行するユース ケースと成功に必要なデータを明確に理解する必要があります。

アジャイル手法の採用

ビジネス リーダーにオンプレミスからクラウドに移行していない理由を尋ねると、多くの場合、データ ガバナンスに関する懸念が答えになります。ガバナンスは、データを保護し、適切な使用を保証するために確かに重要ですが、アジャイルなデータ ガバナンスを真に採用するには、それ以上のことが求められます。データには、混乱の時期にもビジネスを継続させ、繁栄させる力があり、今日の企業はガバナンスの問題によりデータの停止を許容することはできません。

アジャイル データ ガバナンスに先行投資するか、既存のプロセスに再投資することで、データと分析のブロックを防ぎ、企業がより最新のツールを使用して投資収益率を加速できるようになります。さらに、データ チーム間のコラボレーションを促進し、企業が作業しながら知識を獲得できるようにします。特にクラウド移行では、これにより、データ生成者は、企業がクラウドに移行する理由と、最新のデータ スタックで実行したいデータ主導の取り組みを理解しやすくなります。この知識を身に付けることで、データ エンジニアは移行を待っているオンプレミスのデータ資産の優先順位付けされたバックログを作成できます。

分析を整理する

クラウド移行を最初からやり直す場合でも、未熟なテクノロジーをアップグレードする場合でも、組織化と一貫性が鍵となります。現在の進路と将来の成功の方向性を示す指標を確立するために、大きな質問をしてください。その後、データは一貫したスキーマとスタイルに構造化され、よりスムーズな操作が保証されます。

企業では、既存のスキーマ タイプに従ってデータを整理したい場合があります。時間が経つにつれて、階層型データ モデルが検討される可能性があります。たとえば、企業ではデータを事業部門別に整理しているかもしれませんが、将来的には顧客、製品、注文などのエンティティごとにデータを統合したいと考えるかもしれません。おそらく、企業では現在スター スキーマを使用していますが、将来的に分析を容易にするためにテーブルを階層化したいと考えています。何を選択したとしても、アーキテクチャ スタイルを一貫して適用することで、プラットフォームがデータ プロデューサーだけでなくデータ コンシューマーにとっても機能することが保証されます。

プロセスに適したツールを使用する

適切なツールに投資せずに最善のアプローチをとっても、完全に成功することはありません。もちろん、景気後退とインフレ懸念が予算に圧力をかけているため、この分野は多くの企業にとってこれまでも、そしてこれからもさらに困難な状況が続くでしょう。ただし、この新しい現実によってクラウドへの移行を制限する必要はありません。エンドツーエンドのプロセスを理解することで、組織は適切なツールを優先し、効​​率性を向上させ、真のビジネス価値を生み出すことができます。

これらの選択肢の多くは、ビジネスのユースケースによって異なります。企業が予算を増やして移行を拡大するにつれて、優先順位が戦略的なものになったときに、データ ガバナンス、データ品質、分析、系統などのプラットフォームを稼働させることができます。たとえば、企業が複雑な依存関係と最もよく使用される資産を特定しようとしている場合、系統が重要になります。あるいは、企業が所有するデータを追跡し、それが新しい環境にも表示されるようにしたい場合は、メタデータ インベントリと比較分析が明らかに優先されます。企業の短期的および長期的な目標が何であれ、データ カタログはメタデータをまとめる接着剤の役割を果たして、メタデータが検出可能、検索可能、分析可能であり、セルフサービスがサポートされることを保証します。

データリーダー

データリーダーなら誰でも知っているように、移行において最も難しい部分の 1 つは、適切な関係者を適切なタイミングで関与させることです。本当に成功するには、すべての関係者がクラウド移行に関与し、単なる仮定ではなく現実的な分析を実施する必要があります。消費者が実際に達成する必要のあるタスクと一致する分析ユースケースを選択し、明確な期限を設定することで、企業は価値を測定し、そもそも行き詰まりを防ぐことができます。

さらに、データ カタログ上にクラウド移行基盤を構築する利点の 1 つは、すべての関係者間で調整され、一貫性があり、集中化された取り組みが可能になることです。データ コンシューマーはデータをリアルタイムで処理し、モデルが質問にどの程度うまく答えているかを評価できます。管理者は、データとともにビジネス用語集とメトリック定義を文書化できます。これらすべてが 1 つのプラットフォームを中心に展開されるため、調整が簡単になり、将来の知識負債を防ぐことができます。

結局のところ、適切なアジャイル データ ガバナンス アプローチ、分析方法、ツール、および人的プロセスを使用してクラウドに移行するのに遅すぎるということはありません。データの需要が飛躍的に増加するにつれて、たとえ断片的なアプローチであっても、このプロセスに取り組むことで利益が得られるでしょう。