Pomimo rosnącego zapotrzebowania na spostrzeżenia oparte na danych, duży udział w krytyce misji zbliża się lub już o koniec życia.
Jedno 3200 ankiet wykonawczych z dostawcy usług infrastrukturalnych Kyndryl stwierdził, iż odsetek może wynosić choćby 44%. To samo głosowanie sugerowało, iż wiele organizacji, które zainwestowały w modernizację danych-infrastruktury, nie widzi jeszcze zwrotu z inwestycji (ROI) z tego, co może okazać się kosztownym ćwiczeniem.
Oczywiście, w przypadku wszelkiego rodzaju dużych projektów, które zwykle opłaca się z wyprzedzeniem przemyśleć priorytety, mówi Paul Henninger, partner i szef technologii i danych w KPMG UK.
Oczywistym pierwszym krokiem jest omówienie i decydowanie o kluczowych wynikach biznesowych, aby dowiedzieć się, co organizacja stara się osiągnąć w przyszłości. W końcu po to jest – a jeżeli to nie pomaga, jakiekolwiek wydane pieniądze są prawdopodobnie na dystansie.
„Spójrz na pożądane wyniki biznesowe, a następnie zdecyduj, jak kontynuować”, mówi Henninger. „Co naprawdę musisz naprawić i jak powinieneś upewnić się, iż jesteś gotowy Ai [artificial intelligence] zwłaszcza? Zidentyfikuj przypadki użycia i określone cele. ”
Działania danych o wartości napędzają określony wynik biznesowy; Udana modernizacja zaczyna się od wyników biznesowych i stamtąd działa wstecz. Mówi, iż to prawda, niezależnie od technologii i zachowania technicznych.
Petra Goude, globalna liderka praktyki, Core Enterprise i Cloud w Kyndryl, podziela ten pogląd, doradzając przedsiębiorstwom, aby rozróżnić swoją sytuację i priorytetowo traktować krytyczne zmiany. „Nie rób tego„ wszystko albo nic ” – mówi. „Jeśli nie spełnimy ROI, nie powiedziemy. Nie ma znaczenia, czy osiągniemy, gdy jest to zbyt drogie. Dlatego skup się na wynikach biznesowych. ”
Goude zauważa, iż wiele organizacji żałowało „w całości” w modernizacji technologii, na przykład podczas dokonywania binarnego wyboru chmura w porównaniu z lokalnym, które ostatecznie zasłały budżety.
Niedobory umiejętności danych
Ankieta Kyndryl wykazała również szkolenie technologiczne, a około 40% ankietowanych liderów zgłaszających się umiejętności Gapy utrudniają modernizację.
„Jeśli nie jesteś gotowy, mówisz, iż modernizacja może to rozwiązać, ale jeżeli nie masz przyszłych umiejętności, nie ma znaczenia, co robisz”, mówi Goude.
Seth Ravin, dyrektor generalny, prezes i przewodniczący dostawcy usług systemu i wsparcia Rimini Street, dodaje, iż brak architektów korporacyjnych, naukowcy danych lub integratorzy zamiast programistów mogą również okazać się restrykcyjne.
„Trudno jest ustrukturyzować dane w zestawach dużych danych bez zrozumienia, w jaki sposób te dane są połączone i ustrukturyzowane, naprawdę zrozumienie, jak najlepiej wykorzystać dane”, mówi Ravin. „Potrzebujemy ludzi, którzy mogą powiązać programy dzięki zestawów narzędzi integracji”.
Dodaje, iż kiedy ludzie widzą zwolnienia, tylko około połowa polega na obniżaniu kosztów-druga połowa to rotacja potrzebnych umiejętności, wyprowadzanie ludzi i przyciąganie ludzi w nowe zestawy umiejętności.
Dane potrzebne do osiągnięcia dobrych wyników
Po uzgodnieniu, zdefiniowaniu i opisaniu odpowiednich wyników biznesowych, zapytaj, jakie dane będą potrzebne, aby to osiągnąć i jak je zbierać, zarządzać i kontrolować. W ten sposób można zminimalizować to, co w przeciwnym razie potencjalnie spowodowałoby przytłaczającą lub kosztowną ilość danych do przechowywania, analizy i utrzymywania.
„Modernizacja danych dla modernizacji danych może sprawić, iż będziesz w jednym z tych cykli szumu”, dodaje Henninger.
Często chodzi o zdobycie 360-stopniowego widoku klientjednak organizacje mogą nie zbadać tego problemu z danymi. Zamiast tego wielu po prostu dodaje ERP, CRM lub inne rozwiązania IT.
Na przykład może się okazać, iż nie możesz odpowiedzieć na pozornie proste pytanie o aktualne liczby pracowników, ponieważ kiedy rozmawiasz z różnymi interesariuszami funkcjonalnymi, koncepcja „pracownika” jest różna.
„Liczba pracowników do celów płac może różnić się od liczby pracowników z powodów prawnych lub liczby w zakresie wynagrodzenia wakacyjnego”, dodaje Henninger.
Przedsiębiorstwa nie chcą być w sytuacji, w której próbują odpowiedzieć na sześć różnych pytań i próbować kurs średniej odpowiedzi wśród nich. Oznacza to, iż kończy się zestawem danych i skomplikowaną, drogą infrastrukturę danych zbudowaną dla wszystkich i przydatna dla nikogo. „To się dzieje w kółko” – mówi Henninger.
Zaufanie i bezpieczeństwo danych
Modernizacja infrastruktury danych jest kluczowa częściowo ze względu na rolę zaufanie a bezpieczeństwo bawi się teraz w ogóle wykorzystania danych.
„Częściowo wyzwanie sztucznej inteligencji sprawia, iż jest o wiele łatwiejszy do dostępu i przesłuchania zestawów danych, w tym potencjalnie osób, których nie chcesz”, mówi Henninger. „Ale na pewnym poziomie stopień, w jakim dane zostały zdezorganizowane i uwięzione w dokumentach, był w przeszłości naturalną formą bezpieczeństwa”.
Wcześniej, choćby jeżeli ktoś wszedł do sieci, przez cały czas będzie musiał przeczytać dokumenty – ale jest to znacznie łatwiejsze dla wszystkich z AI, w tym złośliwymi aktorami.
Sonda Kyndryl poinformowała również, iż 65% kadry kierowniczej martwi się cyberatakami, ale tylko 30% twierdzi, iż czuje się gotowe do zarządzania tym ryzykiem.
Organizacje muszą być w stanie pewnie wykorzystać swoje dane i mierzyć wartość tego, w tym identyfikację i ustalanie odpowiednich wskaźników. Następnie, gdy możesz go odpowiednio zmierzyć, możesz określić ilościowo postęp lub rozróżnianie dalszej interwencji, dodaje Henninger. Gdy przedsiębiorstwo wie, jakie dane potrzebują, kto je kontroluje i jak są utrzymywane w czasie, może zacząć ćwiczyć infrastrukturę potrzebną do niezbędnych analiz.
Goude przepisuje myślenie o tym jako „prawym obciążenie pracą na odpowiedniej platformie ”. Sprawdź każdą aplikację i zdecyduj, co chcą zrobić: przyspiesz, zmniejsz koszty lub cokolwiek innego. Niektórzy mogą choćby nie być utrzymywani.
Na przykład silnie transakcyjny system w banku może „gwałtownie zwiększyć koszty” bez zwiększania wartości. W takim przypadku sensowne może być oddzielenie danych od transakcji, być może przesuwanie danych gdzie indziej. To z kolei może oferować różne możliwości analizy chmur lub AI.
„Możesz ulepszyć aplikacje bez ich całkowitego przerażenia. Lub możesz wymyślić procesy biznesowe – mówi Goude. „Jeśli podejmiesz jedno podejście do wszystkiego, prawdopodobnie nie zoptymalizujesz”.
Henninger twierdzi, iż poza niewielką liczbą niewielkiej liczby problemów analitycznych, pytania technologiczne dla modernizacji danych infrastruktury stały się w dużej mierze pytania dotyczące oprogramowania.
Chodzi bardziej o inteligencję biznesową (BI) niż AI i Advanced Analytics – raportowanie zarządzania i potrzebne zasoby – i nie chodzi o to, w jaki sposób dane są przechowywane lub zapytane, strumieniowe lub w tabelach, ale tworzenie odpowiednich kontroli i zachęt do aktywnego zarządzania zestawami danych .
Problemy pojawiają się pomimo „prawidłowego uzyskiwania danych”, ponieważ jest dryf, lub degraduje się lub osoba zarządzająca go opuszcza. „Wtedy dane są niewiarygodne, a cały system rozpada się, a organizacja wraca do silosów”, mówi Henninger.
„Nowoczesna infrastruktura danych przypomina wiele innych rzeczy: prawdopodobnie oparte na chmurze”, mówi. „98% obliczeń jest potrzebne do podejmowania decyzji, jest w sferze rozsądnie dostępnego sprzętu towarowego”.
Obawy dotyczące kosztów w porównaniu z budżetem na innowacje
Ravin twierdzi, iż ważne jest również zachowanie budżetu na innowacje – i nie wydawanie tego wszystkiego na modernizacji wielu pakietów oprogramowania.
W tym momencie ważne jest, aby wziąć pod uwagę całe oprogramowanie i jego „prawdziwe okres użytkowania”. Następnie zacznij podejmować decyzję w sprawie inwestycji w automatyzację i wydajność w porównaniu do modernizacji lub migracji.
„Sprzedawcy systemu mogą powiedzieć ERP Musi być zmieniany co trzy do pięciu lat, ale to projekt pracy dla wszystkich ” – mówi Ravin. „Analiza użytkowania indywidualnego może ujawnić, iż jest to dobre na wiele dłużej”.
Zasadą jest wydanie nie więcej niż 60–70% rocznego budżetu na działalność i pozostawienie 30-40% na innowacje. „W przeciwnym razie nie żyjesz” – dodaje Ravin. „Koszty rosną. Nie możesz sprzedać za więcej z powodu konkurencji, a miejsce, które zostaje wyciska się, to zyski. ”
Gartner oszacował, iż być może 90% budżetów utrzymuje włączone światła, z zaledwie 10% modernizacji lub innowacji, mówi, dodając, iż jest to podobne w przypadku MŚP związanych z zasobami: „MŚP zwykle mają mniej produktów oprogramowania, ale ich Potrzeby są przez cały czas dość obszerne, zwłaszcza jeżeli pracują poza ich krajem. Koszt administratora staje się wyższy. ”
Sugeruje ponowne rozważenie potrzeby przebywania w chmurze, szczególnie bez wybuchu, sprężystego popytu, a zwłaszcza kosztów sprzętu na lokalne, coraz bardziej wykorzystane.
„Widzieliśmy wszystkie te firmy, które były„ pierwszymi w chmurze ”, dowiadując się, iż oszczędzają miliony dolarów, co przywróci”-mówi. „Chmura nie zawsze jest odpowiedzią”.
W ankiecie Kyndryla 76% firm zgłosiło inwestowanie w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, ale do tej pory tylko 42% widziało pozytywny zwrot z inwestycji. Jednak można mieć korzyści. Kyndryl widzi potencjał zautomatyzowanej rozdzielczości do 30% problemów IT, na przykład w porównaniu z 8% – oszczędzając masowo na konserwacji i przestojach.
Data-infrastruktura modernizacja starzejącego się majątku wymaga starannego zbadania każdego wyboru inwestycji poprzez soczewkę wyników biznesowych ROI.
„Możesz z łatwością wydać wystarczająco dużo pieniędzy, aby mieć niemal idealny zestaw danych, ale może to być niezwykle drogie”, mówi Henninger. „Jasne, infrastruktura danych może być tego warta, ale tylko wtedy, gdy rozwiązuje adekwatny problem”.
