Six étapes clés pour une migration réussie des données vers le nuage

Par Ryan Levman, Directeur de l'ingénierie des données, Bell Canada

Les systèmes traditionnels, autrefois fiables, rencontrent maintenant des difficultés à suivre le rythme du monde axé sur les données et alimenté par l'intelligence artificielle. Ils sont souvent lents, inflexibles et incapables de gérer le volume et la vitesse croissants des données. De plus, ils ont tendance à être accablés par la dette technique. J'ai participé à un projet où 33 % des processus au sein d'un système de données ont été identifiés comme n'apportant aucune valeur et ont donc été désaffectés. Le résultat : des opérations rationalisées, des coûts réduits et une performance améliorée. Quelle belle réussite ! 

De nombreuses entreprises sont également confrontées à la tâche intimidante de migrer de ces systèmes en raison des échéanciers de fin de vie pour le matériel et les logiciels essentiels.  

Le nuage offre une voie claire à suivre. Il offre l’agilité, l’évolutivité et la puissance de calcul nécessaires pour soutenir les charges de travail de données modernes et libérer tout le potentiel de l’IA. 

La migration vers le nuage ne se limite pas au transfert de données 

Mon expérience en soutien à plusieurs migrations de données m’a montré que le transfert des données des anciens systèmes sur place vers le nuage n’est que le début. Considérez-le comme la base de votre stratégie élargie de modernisation des données et d’intelligence artificielle. Lorsqu’elle est exécutée efficacement, la migration de vos charges de travail vers le nuage peut réduire considérablement les coûts, accroître la productivité des employés et améliorer la fiabilité, accélérer les temps de traitement et améliorer le rendement. En fait, chez Bell, nous avons obtenu des résultats impressionnants. Voici quelques exemples :  

• • • Jusqu’à 20 % de réduction du coût total de possession des plateformes de données  
    • Réduction de 25 % des défaillances des pipelines  
    • Réduction de 95 % du temps de traitement pour certaines charges de travail  
    • Augmentation de 30 % de la performance du modèle d’intelligence artificielle avec des modèles plus grands et plus de données  

Simplifiez votre parcours de migration vers le nuage

Bien que les projets de migration vers le nuage soient prometteurs, nous rendons souvent le processus inutilement complexe, ce qui entraîne des obstacles inattendus. Des échéances irréalistes et des surprises de dernière minute en raison d’une planification inadéquate peuvent perturber même les meilleurs plans.  

Pour aider vos équipes à relever ces défis, voici six considérations essentielles que je recommande pour une migration transparente vers le nuage :  

1. Définir le « pourquoi »  

Avant de plonger dans les détails, il est essentiel de comprendre les forces motrices de la migration.  

Posez-vous les questions suivantes :  

• • • Quels sont vos résultats souhaités? Quels problèmes essayez-vous de résoudre?  
    • Y a-t-il des échéances précises en matière de conformité à la sécurité ou des problèmes de rendement qui entraînent le changement?  
    • Des facteurs externes comme l’adoption de l’intelligence artificielle influencent-ils vos décisions?
    • Y a-t-il une stratégie en nuage d’entreprise en place pour s’aligner sur celle-ci?  

Ne pas définir le « pourquoi » peut entraîner une planification et des solutions mal alignées qui n’offrent pas les résultats d’affaires souhaités. Le projet peut devenir un exercice réactif plutôt qu’une initiative stratégique.  

2. Réaliser une phase de découverte approfondie 

Avant la migration, une phase de découverte approfondie est essentielle pour comprendre vos données. La phase de découverte aide à cerner les lacunes potentielles et à découvrir les cas d’utilisation clés, ce qui vous permet d’y remédier de façon proactive.  

Pendant cette phase :  

• • • Évaluer la portée et la complexité des données que vous souhaitez migrer. 
    • Identifiez tous les référentiels de code source pour vous aider à convertir et à mapper efficacement votre code au nouvel environnement.  
    • Effectuer la découverte des métadonnées pour comprendre la lignée et les dépendances des modèles d’utilisation des données.  
    • Vous pouvez tirer parti de l’intelligence artificielle dans cette phase pour réduire considérablement les erreurs potentielles pendant la migration. 

3. Établir un plan stratégique  

Une fois que vous comprenez vos données, élaborez un plan stratégique pour votre migration. Cela comprend :  

• • • Choisir votre approche de migration : allez-vous déplacer et déplacer, reconstruire ou utiliser un modèle hybride? Tenez compte des avantages et des inconvénients de chaque approche et sélectionnez celle qui correspond le mieux à vos besoins et objectifs spécifiques. 
    • Constituer une équipe qualifiée : vous aurez besoin d'une équipe dotée d'une expertise en réseau, sécurité, confidentialité, ingénierie des données, IA et plus encore pour collaborer sur toutes les dépendances en amont et en aval.  
    • Prendre des décisions essentielles en matière d'outillage : quelle plateforme de données, quelles mesures de sécurité, quel « hyperscaler » et quelles solutions d'IA prendront en charge au mieux vos objectifs de migration?  
    • Sécurité et conformité des données : comment allez-vous vous assurer que les données sont sécurisées et protégées, conformes aux réglementations pertinentes et répondent aux exigences de confidentialité de votre organisation?  

Ne pas prendre ces décisions tôt peut entraîner des retards, des reprises de travail, des dépassements de coûts, donc une planification proactive est essentielle. 

4. Créer un écosystème provisoire et cible 

Votre architecture cible doit être conçue en tenant compte de l’évolutivité et de l’innovation futures. Tenez compte de ce qui suit : 

• • • Comment les données passeront-elles au nuage : quels outils et processus utiliserez-vous pour une migration sécurisée?  
    • Solutions exécutées en parallèle : Comment assurerez-vous une transition sans heurts tout en minimisant les perturbations pour votre entreprise lors de la mise en œuvre de solutions en parallèle?
    • Planification du transfert : Comment passerez-vous à la nouvelle plateforme?  
    • Définition de l’architecture cible : Quelles sont les exigences fonctionnelles pour votre pile de données et d’intelligence artificielle, et comment assurerez-vous l’alignement sur vos objectifs stratégiques globaux? 

5. Équilibrer les modèles et les pratiques exemplaires avec des cas d’utilisation réels  

Il est facile de s’enliser dans la création de cadres parfaits, mais ce qui compte vraiment, c’est de migrer les cas d’utilisation qui offrent de la valeur commerciale. Les modèles devraient s’accélérer et ne pas entraver votre concentration sur les cas d’utilisation hautement prioritaires.  

Posez-vous les questions suivantes :  

• • • Quelles fonctionnalités existantes doivent être modélisées pour l’efficacité des développeurs?  
    • La modélisation et la migration des cas d’utilisation peuvent-elles avoir lieu en parallèle?  
    • Quelles pratiques existantes en matière d’intelligence artificielle et de gestion des données devraient être conservées et améliorées après la migration?  
    • Votre objectif devrait être d’équilibrer les cadres avec des cas d’utilisation réels pour vous assurer que la migration génère une valeur immédiate.   

6. Créer une équipe d’exécution hautement performante 

Une migration réussie de la plateforme de données nécessite une équipe ayant les compétences et l’état d’esprit appropriés. Créer une équipe qui :  

• • • Livre rapidement : Ils devraient être en mesure d’effectuer des tâches efficacement et d’obtenir des résultats de haute qualité.   
    • Gère les projets de bout en bout : Cela signifie avoir une équipe qui maîtrise la gestion de l’ensemble du cycle de vie du projet, de la conception à la mise en œuvre. Cela évitera les transferts inutiles et les batailles de priorisation.  

Une équipe sous-équipée ou un mauvais alignement organisationnel peut entraver la capacité de l’équipe à respecter les échéances et à obtenir des résultats positifs. Assurez-vous que l’équipe possède les compétences, les ressources et le soutien nécessaires.  

Faites progresser votre parcours vers le nuage avec Bell 

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À propos de l’auteur 

Ryan Levman travaille chez Bell depuis 11 ans, en commençant comme analyste de données après avoir obtenu son diplôme du programme d’ingénierie de gestion de l’Université de Waterloo. Il dirige maintenant l’équipe ingénierie des données des consommateurs et IA et est passionné par les intersections entre les personnes, les données, la technologie et la valeur commerciale.