Mākonis biznesa procesiem

Autori: Jānis Tupulis, Latvijas atvērto tehnoloģiju asociācijas valdes priekšsēdētājs, Rasa Gulbe, DATI Group valdes locekle

Datu laikmetā datu īstā vērtība ir atkarīga no mūsu spējas tos apstrādāt un lietderīgi izmantot. Mazākiem uzņēmumiem parasti pietiek ar Excel tabulu, bet lielākiem neatsverams palīgs ir biznesa analītikas programmatūra un lietotnes. Līdz ar to ieviešanu rodas arī vajadzība pēc papildu skaitļošanas jaudas. Te var palīdzēt mākonis, kas nodrošinās resursus, sabalansējot tos ar citiem uzņēmuma procesiem.

Arvien biežāk pirms programmatūras iegādes mums piedāvā to izmēģināt bez maksas. Savukārt pēc izmēģinājuma varam pirkt risinājumu kā pakalpojumu (as a Service) vai izvietot savā infrastruktūrā (On Premises). Kā izvēlēties atbilstošāko izmitināšanas veidu jūsu uzņēmuma vajadzībām?

Apziniet vajadzību
Pirmkārt, vajadzību pēc biznesa analītikai specifiskiem infrastruktūras risinājumiem rada datu glabāšanas apjoms. Lai uzņēmuma vadība varētu operatīvi izmantot analīzes rīku, informācijai jābūt atbilstoši strukturētai. IBM veiktie pētījumi rāda, ka līdz pat 80% no datu analīzei pašlaik veltītā laika aizņem datu izgūšana un strukturēšana analīzes vajadzībām [1]. Turklāt uzņēmumiem mēdz būt vairākas dimensijas, kā tie vēlas redzēt savus datus, piemēram, laika periodos, apgabalos, biznesa veidos u.tml. Tādēļ operatīvo sistēmu izejas dati var būt viena tabula, taču analīzes veikšanai sagatavoto datu apjoms var palielināties pat vairākas reizes, jo katram datu griezumam tiek izveidota sava datu kopa.

Otrkārt, infrastruktūras vajadzības nosaka datu atjaunošanas regularitāte, kas gadījumos, kad nepieciešams gūt operatīvu ieskatu, var prasīt lielākus skaitļošanas resursus. Svarīgi sabalansēt skaitļošanas jaudas, piemēram, operatīvās sistēmas noslogojot pamatā dienas laikā un analītiku veicot naktī. Ja tas nav iespējams, analītikas gatavošanai jāparedz papildus resursi. To var nodrošināt, piemēram, izmantojot mākoņpakalpojumus.

Rēķiniet atdevi
Ne vienmēr sarežģītu datu analītikas rīku izmantošana paredz, ka organizācijai ir jābūt savam datu centram. Pāreja no CAPEX uz OPEX pēdējo desmit gadu laikā bieži nozīmē arī IT risinājumu abonēšanu jeb programmatūras iegādi kā pakalpojumu (Software as a Service, SaaS). Mazie un vidējie uzņēmumi bieži izvēlas šādu ceļu. SaaS gadījumā par infrastruktūru nav jādomā, jo gala lietotne tiek abonēta no piegādātāja, kurš nodrošina tās uzturēšanu.

Tomēr daļa risinājumu var nebūt pieejami kā pakalpojums. Tad uzņēmumam ir jāspēj kombinēt sastāvdaļas, lai to ieviestu un uzturētu. Ja nav iespējams risinājumu iegādāties kā pakalpojumu, uzņēmumam vai nu jāmeklē nepieciešamās infrastruktūras piegādātāji, jāīrē mākonī skaitļošanas jaudas biznesa lietotnes darbināšanai, vai jānodrošina daļa no risinājuma pašiem - sava uzņēmuma IT saimniecībā.

Izvēloties iegādes modeli, biznesa analītikas gadījumā īpaši jāizvērtē datu pārraide no operatīvajām sistēmām uz biznesa analītikas infrastruktūru. Proti, ja visas sistēmas atrodas vienā datu centrā, īsu pārraides un gaidīšanas laiku (latency) ir samērā viegli nodrošināt. Savukārt, ja uzņēmums infrastruktūras resursus pilnībā iegādājas kā pakalpojumu vai izmanto hibrīdu modeli, tad datu pārraidei jāparedz gan specifiska infrastruktūra, gan funkcionālie risinājumi.
Pirms iegādāties  savu mākoni vai veidot datu centru, uzņēmumam jāaprēķina iegūtā apstrādes ātruma un jaudas investīciju atdeve.

Ņemiet vērā sistēmu un drošības riskus
Biznesa analītikas dati ir viens no vērtīgākajiem uzņēmuma resursiem, tādēļ jāizvērtē visi drošības aspekti. Ne tikai tas, cik drošs mākonis tiek iegādāts, bet arī tas, cik droši ir paša uzņēmuma procesi.
Risinājuma kā pakalpojuma iegāde sākotnēji var sniegt drošu bāzi, bet, palielinoties datu vai iesaistīto personu lokam, pašu pārvaldīta infrastruktūra sniegs jums plašākas pārvaldības iespējas.

Izvēloties ārējo mākoņa pakalpojuma sniedzēju, ļoti liela uzmanība jāpievērš tā reputācijai un ieviestajiem drošības standartiem. Noskaidrojiet no programmatūras izstrādātāja, kādā infrastruktūrā, kurā valstī tiktu izvietots jūsu risinājums. Pārbaudiet, ar kādiem IKT drošības standartiem piegādātājs strādā, un vai jūs interesējošos pakalpojumus ir sertificējis ārējs drošības auditors. Ja risinājumu plānots izvietot citā valstī, pievērsiet uzmanību konkrētās valsts likumdošanai, kas saistīta ar datu drošību.

Lai kādu izmitināšanas veidu jūs izvēlētos, nevajadzētu aizmirst par savu darbinieku apmācībām. Pasaules ekonomikas foruma 2022. gada globālo risku ziņojumā 95% no kiberdrošības riskiem bija saistīti ar cilvēka kļūdu. [2] Lai mazinātu analītikā izmantoto datu un ieskata noplūdi, būtu jāpārliecinās, ka visi komandas locekļi spēj ievērot digitālo higiēnu - parūpēties par parolēm, rezerves kopijām, divu līmeņu autentifikāciju utt.

Lai izvēlētos atbilstošāko risinājumu, pietiek ar to, ka definējat, kādu ieskatu vēlaties gūt, un kādi dati tam būs nepieciešami. Savukārt, lai saprastu, vai iegādāties programmatūru kā SaaS vai izvietot risinājumu jūsu izvēlētā infrastruktūrā, jāizvērtē analītikas process.
   • Vai ieskata gūšanai nepieciešams glabāt un apstrādāt lielu datu apjomu?
   • Vai precīzu ieskatu iespējams gūt, tikai bieži piekļūstot datiem, atjaunojot tos?
   • Vai datu izvietošana infrastruktūrā, kuru nepārvaldāt, palielina datu noplūdes riskus?
Ja jūsu gadījumā atbildes uz visiem jautājumiem ir “jā”, tad pirms sākat abonēt resursus, iespējams, ir nepieciešams izvērtēt savas infrastruktūras (On Premises) sniegtās iespējas.