Datenmigrationsstrategie 6 Schritte zu
Arten von Datenmigrationsstrategien Die
Datenmigration ist ein komplexes Projekt, das Fachwissen, Engagement und die richtige Datenmigrationssoftware erfordert. Eine Organisation sollte eine Reihe von Best Practices in jedes Migrationsprojekt integrieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Ohne eine Strategie und die richtige Migrationssoftware zur Handhabung von Big Data koennen Ingenieure wertvolle Informationen gefaehrden. Es ist wichtig, die Datenintegritaet und die Datenqualitaet aufrechtzuerhalten, bevor etwas von einem alten System in seine Zielumgebung uebergeht.
Ein effektiver Datenmigrationsplan stellt sicher, dass ein Unternehmen die Compliance aufrechterhaelt, sensible Unternehmensdaten schuetzt und waehrend des gesamten Datenmigrationsprozesses kein Geld verschwendet. Hier sind einige der Top-Strategien, um ein erfolgreiches Datenprojektergebnis sicherzustellen.
1. Big Bang Migrationsstrategie
Eine Organisation hat einen begrenzten Zeitrahmen, um jede Art von Datenmigrationsprojekt abzuschliessen. Zu viele Ausfallzeiten kosten Zeit, Geld und beeintraechtigen die Qualitaet der Kundenbeziehungen. Bei der Big Bang-Migration dauert jeder Datentransfer einen kurzen Zeitraum. Kunden und Mitarbeiter koennen nicht auf Informationen zugreifen, waehrend die Organisation Daten in ein Zielsystem migriert.
Waehrend es nicht lange dauert, Daten aus einem Legacy-System bei der Urknall-Datenmigration zu uebertragen, sind grosse Systeme immer noch nicht verfuegbar. Dies kann fuer Unternehmen schwierig sein, die ueber ein 24/7-Fenster arbeiten und keine alternative Moeglichkeit fuer Kunden haben, auf Quelldaten zuzugreifen. Benutzer muessen warten, bis die neuen Anwendungen live geschaltet sind, was zu Umsatzeinbussen fuehren kann.
2. Trickle Migration Strategy
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Trickle migration funktioniert genau so, wie es klingt. Der Migrationsprozess erfolgt in separaten Schritten und Phasen gemaess den Datenverwaltungsrichtlinien einer Organisation. Bevor Daten aus einem Quellsystem verschoben werden, arbeiten das Herkunftsziel und das neue System gleichzeitig. Dies verringert die Notwendigkeit von Ausfallzeiten und anderen geldverschwenderischen Stoerungen.
Alle Geschaeftsprozesse laufen weiterhin wie geplant, waehrend Informationen in Zielsysteme uebergehen. Diese Art der Datenbankmigration ist komplizierter als im Big Bang, aber normalerweise ist sie effektiver. Es minimiert menschliche Fehler und potenzielle Risiken, da Ingenieure Qualitaetsregeln befolgen und Migrationstests in jeder Phase durchfuehren.
6 Schluesselschritte bei der Entwicklung einer Datenmigrationsstrategie
Unabhaengig vom Ansatz einer Organisation folgt jeder Projektplan in der Regel einem aehnlichen Muster. Bei der Uebertragung von Daten ist es wichtig, auf Datenvalidierung zu testen, um die Datenqualitaet und -integritaet sicherzustellen.
Ingenieure muessen sicherstellen, dass sie das richtige Migrationstool und die richtigen Best Practices fuer die Migration verwenden, um Datenverlust und Doppelungen zu vermeiden. Um eine erfolgreiche Datenmigration zu gewaehrleisten, sollten Teams diese Best Practices fuer die Datenmigration befolgen -
1. Erkunden und Analysieren der alten
![1 explore and analyze the old system 1616779321 8055](https://zipreporting.com/assets/images/collections/1-explore-and-analyze-the-old-system-1616779321-8055-800-c41c20d24.webp)
Systemingenieure muessen die Quelldaten oder Cloud-Daten gruendlich verstehen, bevor sie Daten in eine neue Datenbank migrieren. Sie muessen auch wissen, wie die migrierten Daten in einer neuen Anwendung funktionieren. Sie koennen erkennen, welche Informationen bleiben sollen, welche hinterlassen werden koennen und ob es sich zunaechst um Qualitaetsdaten handelt.
Die meisten Teams fuehren Datensicherungen durch, um Datenverlust zu verhindern. Sie fuehren auch ein Audit durch, um festzustellen, ob es doppelte Datensaetze oder unvollstaendige Datensaetze gibt. Teams sollten diese Art von Informationen nicht im Datenspeicher uebertragen. Ein Mangel an Datenprofilerstellung kann nach der Migration zu kritischen Problemen fuehren. Im schlimmsten Fall koennte der gesamte Datenkonvertierungsprozess auseinanderfallen. Dies ist eine Verschwendung von Zeit und Geld.
2. Definieren und skizzieren Sie den Datenmigrationsprozess
Unternehmen werden in dieser Phase entscheiden, ob sie die Big Bang oder die Erhaltungsmigrationsstrategie nutzen moechten. Sie koennen die gesamte Infrastruktur einer Loesung abbilden und jeden Schritt von Migrationsprojekten dokumentieren.
Dabei entscheiden die Teams, wie lange das Projekt dauern soll, wie viel es kosten wird und ob es Probleme geben kann. Sie sollten alle diese Informationen dokumentieren, falls sie spaeter darauf verweisen muessen. Es ist auch wichtig, in dieser Phase des Migrationsplans Regeln und Sicherheitsmassnahmen fuer die Datenqualitaet festzulegen.
3. Erstellen Sie eine Datenmigrationsloesung
![3 build a data migration solution 1616779321 4956](https://zipreporting.com/assets/images/collections/3-build-a-data-migration-solution-1616779321-4956-800-0f5f92c4a.webp)
Es ist besser, zu viel zu planen und dann zu wenig zu planen, wenn es darum geht, Daten zu verschieben. Da der Prozess nur einmal stattfindet, muessen die Teams dies korrekt ausfuehren.
Viele Ingenieure teilen Integrationsdaten in verschiedene Kategorien auf und erstellen jeweils eine Teilmenge. Anschliessend fuehren sie einen Qualitaetstest fuer diese Teilmenge durch, um die Datenintegritaet zu wahren. Bei groesseren Migrationsprojekten arbeiten Teams parallel, um den Prozess zu beschleunigen.
4. Fuehren Sie einen Live-Test durch, bevor Data Migration
Engineers die Tests fortsetzen muessen, nachdem sie den Code in Phase 3 getestet haben. Sie muessen echte Systemdaten verwenden, um sicherzustellen, dass die Ausfuehrung korrekt ist und die Anwendung funktioniert.
Eine Organisation sollte sicherstellen, dass alle internen oder Drittanbieterteams ueber das erforderliche Fachwissen verfuegen, um einen Live-Test durchzufuehren. Dies wird die Datenintegritaet aufrechterhalten und verschwendete Zeit oder Muehe verhindern.
5. Implementierung des Datenmigrationsplans
Ingenieure sollten auf den Plan verweisen, um zu bestimmen, welche Strategie sie gewaehlt haben. Ob es sich um Big Bang oder Rinnsal Migration handelt, sie koennen es nach dem Testen implementieren. Es ist wichtig sicherzustellen, dass alle Schritte korrekt ausgefuehrt wurden, bevor Sie mit dieser Phase fortfahren. Sobald der Plan initiiert ist, ist es schwierig, auf Platz eins zurueckzukehren und von vorne zu beginnen.
6. Fuehren Sie ein Audit Post Migration durch, das
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Teams ein Audit durchfuehren muss, um die Qualitaet der Daten nach der Migration kontinuierlich zu testen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenmigrationsprojekte ein Erfolg werden. Das Audit sollte nicht einfach nach ein paar Tagen aufhoeren. Ein guter Migrationsplan wird zu gesunden Ergebnissen fuehren, ein armer wird es nicht tun.
Wenn die Ingenieure alle Schritte nach besten Kraeften befolgt haben, sollte das Audit nicht zu viele Probleme aufgreifen. Einige Bedenken ergeben sich durch kein Verschulden der Teams. Wenn dies der Fall ist, sollten Ingenieure die auftretenden Probleme schnell loesen, um spaeter kritischere Probleme zu vermeiden.
Wichtige Erkenntnisse der Datenmigrationsstrategie
Zusammenfassend ist Folgendes zu wissen, was Sie ueber eine Datenmigrationsstrategie wissen sollten. Die
- Big Ball-Migration erfolgt, wenn eine Organisation alle ihre Informationen auf einmal uebertraegt. Es erfordert mehr Ausfallzeiten, wird jedoch in kuerzerer Zeit abgeschlossen. Die Trickle-Migration erfolgt in separaten Phasen und erfordert keine Ausfallzeiten.
- Eine Organisation sollte das alte System untersuchen und analysieren, um sicherzustellen, dass alle Informationen uebertragbar und von hoher Qualitaet sind. Teams sollten auch den gesamten Datenintegrationsprozess abbilden, um zu bestimmen, wie viel es kosten wird, welche Ressourcen sie benoetigen und wie lange es dauern wird, bis er abgeschlossen ist.
- Teams sollten eine Datenmigrationsloesung entwickeln, um Sets in separate Kategorien aufzuteilen. Anschliessend testen sie die Qualitaet jeder Teilmenge. Nachdem alle Tests abgeschlossen sind, koennen die Ingenieure einen Live-Test durchfuehren.
- Als naechstes koennen die Teams mit der Implementierung beginnen. Sie sollten auch ein Audit nach der Migration durchfuehren, um die Qualitaet der Daten im neuen Data Warehouse zu testen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Datenmigrationen erfolgreich waren.