Die Prognose von Cloud-Ausgaben mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz
Das präzise Vorhersagen von Cloud-Ausgaben ist für viele Unternehmen entscheidend, um das Budget effizient zu verwalten und Überraschungen zu vermeiden. Mit den Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) stehen neue Möglichkeiten zur Verfügung, um diese Prognosen zuverlässiger und genauer zu gestalten. Dennoch gibt es häufig Fehler, die vermieden werden können, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen.
Typische Fehler und deren Korrektur
- Unzureichende Datenbasis
Ein häufiges Problem bei der Vorhersage von Cloud-Kosten ist eine unzureichende oder qualitativ minderwertige Datenbasis. Unternehmen verlassen sich oft auf unvollständige Daten, was zu ungenauen Prognosen führt. Um dieses Problem zu beheben, sollten Unternehmen sicherstellen, dass alle relevanten Datenpunkte gesammelt werden. Dazu gehören Nutzungsdaten, historische Abrechnungen und Änderungen in der Infrastruktur. Daten sollten aus unterschiedlichen Quellen aggregiert werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten.
- Ignorieren von variablen Kostenfaktoren
Oft werden bei der Vorhersage von Cloud-Kosten variable Kostenfaktoren übersehen. Beispielsweise können Schwankungen im Nutzungsverhalten der Nutzer oder saisonale Änderungen, wie z.B. ein erhöhtes Datenvolumen während gewisser Geschäftsspitzen, unberücksichtigt bleiben. Um dieses Problem zu korrigieren, sollten Unternehmen variable Faktoren identifizieren und in ihre Modelle integrieren. Anpassbare Modelle, die auf maschinellem Lernen basieren, können helfen, diese Variabilität besser einzufangen.
- Falsche Gewichtung historischer Daten
Manche Unternehmen legen zu viel Gewicht auf historische Daten, ohne externe Faktoren oder geplante Änderungen zu berücksichtigen. Dies kann zu Fehleinschätzungen führen, insbesondere wenn bedeutende Änderungen, wie eine Erhöhung der Benutzeranzahl oder die Einführung neuer Dienste, bevorstehen. Hier ist es ratsam, historische Daten mit Prognosen über zukünftige Entwicklungen zu kombinieren und regelmässige Anpassungen der Modelle vorzunehmen, um aktuelle Trends abzubilden.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
- Datensammlung und Bereinigung (1–7 Tage)
Beginnen Sie mit einer umfassenden Erfassung der relevanten Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass Sie Zugang zu vollständigen historischen Nutzungsdaten sowie zu aktuellen Abrechnungen haben. Bereinigen Sie diese Daten, um Inkonsistenzen zu beseitigen und sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind.
- Modellierung und Analyse (8–21 Tage)
Setzen Sie ein KI-gestütztes Modell zur Vorhersage Ihrer Cloud-Kosten ein. Wählen Sie ein Modell, das für die Integration variabler Kostenfaktoren ausgelegt ist. Beginnen Sie mit der Modellierung, indem Sie die gesammelten Daten verwenden und die Modelle entsprechend trainieren.
- Validierung und Anpassung (22–30 Tage)
Überprüfen Sie die Genauigkeit der Vorhersagen durch Validierung mit aktuellen Rechnungsdaten. Vergleichen Sie die Prognosen mit den tatsächlichen Werten und passen Sie die Modelle bei Bedarf an. Entwickeln Sie einen Plan zur regelmässigen Überprüfung und Anpassung der Modelle, um sicherzustellen, dass diese an sich ändernde Bedingungen angepasst werden.
Durch die systematische Anwendung dieser Schritte können Unternehmen ihre Cloud-Kosten besser kontrollieren und mit den Vorhersagen fundierte Entscheidungen treffen, die auf datengetriebenen Erkenntnissen basieren.
