Was ist Datenmigration wirklich?
Einblick in die Datenmigration
Im digitalen Zeitalter ist Big Data der Treibstoff, der ein Unternehmen antreibt. In einer Zeit, in der die Datenerfassung und -analyse niemals beendet wird, rationalisieren erfolgreiche Unternehmen Datenintegrationsprozesse . Unabhaengig davon, ob Informationen von einer externen Quelle zu einer Unternehmensdatenbank migrieren oder intern verschoben werden, sollte die Datenmigration ein kontinuierlicher und einfacher Prozess sein.
Wenn Unternehmen keine Strategien zur Migration von Daten umsetzen, neigen sie dazu, zu viel auszugeben und unzuverlaessige Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann die betriebliche Effektivitaet verringern und zu entgangenen Gewinnen fuehren. Fuehrungskraefte koennen die Datenintegration optimieren, indem sie vollstaendig verstehen, wie Daten mit den richtigen Tools und Verfahren migriert werden.
Was ist Datenmigration?
Was genau ist Datenmigration? Die Migration findet statt, wenn jemand oder etwas von einem Ort zum anderen wechselt. In der Geschaeftswelt ist die Uebertragung von Daten eine gaengige Praxis. Da Unternehmen grosse Mengen an Big Data sammeln, koennen sie nicht immer alles im selben System speichern.
Fuehrungskraefte von Unternehmen investieren in neue Technologien und aktualisieren bestehende Prozesse, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. In diesem Fall muss die IT-Abteilung mit dem Migrationsprozess beginnen, um Daten aus einem alten Speichersystem in ein Zielsystem oder eine Migrationsdatenbank zu uebertragen.
Ein Migrationsprojekt erfordert normalerweise Migrationssoftware, um die Schritte Extract Transform Load (ETL) zu optimieren. Dies bedeutet, dass Ingenieure doppelte Informationen bereinigen, vorbereiten und entfernen muessen, um Datenintegritaet, Datenqualitaet und Datensicherheit zu gewaehrleisten. Sobald sich die migrierten Daten in einer Zieldatenbank befinden, koennen Benutzer problemlos darauf zugreifen. Ziel ist es, die Genauigkeit und den Zugriff auf Daten zu verbessern, damit Benutzer wertvolle Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen koennen.
Datenmigration findet auch statt, wenn eine Organisation ein
- gesamtes System neu aufbauen Ein altes System
- erstellen Ein
- voellig neues Data Warehouse erstellen Quelldaten
- aus einem Akquise- oder alternativen Quellsystem zusammenfuehren
- Erlegen Sie ein anderes System in Verbindung mit einer bestehenden Rechenzentrumsanwendung
Bedeutung der Datenmigrationsstrategie
Unabhaengig vom Grund fuer ein Datenmigrationsprojekt benoetigt ein Unternehmen eine Reihe von Best Practices, um ein erfolgreiches Ergebnis zu erzielen. Unternehmen erlassen keinen Grund einen Migrationsplan. Der Zweck besteht darin, jeden Geschaeftsprozess immer zu verbessern, damit das Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil aufrechterhalten kann. Aber ohne die richtige Datenmigrationssoftware und eine Reihe von Strategien ist der gesamte Datenmigrationsprozess ineffektiv.
Schlechte Datenmigrationen fuehren zu schlechter Datenqualitaet, doppelten Informationen und Datenverlust. Dies kann auch dann der Fall sein, wenn die urspruenglichen Datenquellen funktionsfaehig und ausreichend sind. Darueber hinaus werden alle Bedenken hinsichtlich der urspruenglichen Datenquelle oder des Quellzielsystems in fortschrittlicheren Speichersystemen uebertrieben. Aus diesem Grund ist es so wichtig, vor der Datenuebertragung eine effektive Datenmigrationsstrategie festzulegen. Eine
gute Migration beinhaltet eine Reihe erfahrener Ingenieure, die dem Projekt die richtige Aufmerksamkeit schenken. Dies wird Migrationsherausforderungen und eine schlechte Datenqualitaet in einem neuen System verhindern, das das Migrationsprojekt beheben soll. Unvollstaendige Strategien fuehren auch zu verpassten Zeitplaenen, festgeschlagenen Budgets und fehlgeschlagenen Ergebnissen. Teams muessen das Datentransfer-Projekt priorisieren, anstatt es anstelle anderer Projekte zu deachtieren.
Effektive Migrationsprojekte umfassen Folgendes-
- Wissen ueber Migrationsdaten - Bevor Teams Daten verschieben, sollten sie ein Audit aller urspruenglichen Datenquellen durchfuehren. Wenn sie dies nicht tun, kann es spaeter zu unvorhergesehenen Problemen kommen.
- Clean Data - Sobald das Team Probleme mit den urspruenglichen Echtzeitdaten festgeworfen hat, muss es diese beheben. Dies erfordert in der Regel die Verwendung eines Migrationstools oder ETL-Tools zusammen mit einer externen Migrationsanwendung. Da der Prozess Fachwissen und viel Arbeit erfordert, muessen viele Unternehmen einen Drittanbieter einstellen. Es ist auch wichtig, eine Datensicherung durchzufuehren, um Datenverlust waehrend des Migrationsprozesses zu verhindern. Obwohl dies nicht erforderlich ist, entscheiden sich die meisten Unternehmen dafuer, dies als Sicherheitsvorkehrung zu tun.
- Daten pflegen und schuetzen - Nach einer gewissen Zeit kann die Datenqualitaet ausarten. Dies macht die Informationen ungenau und unbrauchbar. Teams muessen Massnahmen zur Qualitaetskontrolle erlassen, um alle Daten zu schuetzen und zu sichern.
- Data Governance - Eine gute Datenmanagement-Richtlinie wird sicherstellen, Data Governance zu priorisieren. In der Governance verfolgen und berichten Teams ueber die Qualitaet der Daten, um ein umfassendes Verstaendnis fuer die Integritaet von Daten zu erlangen. Dies ist kein einmaliges Ereignis, sondern Teil einer fortlaufenden Strategie zur Optimierung der Datenqualitaet. Benutzer koennen keine wertvollen Erkenntnisse aus Informationen gewinnen, die unzuverlaessig und ungenau sind.
- Integrieren Sie die richtigen Tools - Teams muessen bei der Migration von Daten in die richtigen Migrationstools investieren und diese nutzen. Ein Big Data-Migrationsplan kann nicht erfolgreich sein, wenn sich eine Organisation nicht die Zeit und das Geld benoetigt, um die richtigen Anwendungen zu verwenden.
Wichtige Erkenntnisse der Datenmigration
Zusammenfassend ist Folgendes zu wissen, was Sie ueber Datenintegration und die Verschiebung von Datenwissen sollten -
- Datenmigration findet statt, wenn eine Organisation ein System neu aufbaut, in ein neues System investiert, ein Speichersystem aktualisiert, erstellt ein neues Data Warehouse, fuehrt Daten zusammen oder fuehrt ein neues System durch, das neben einem alten System ausgefuehrt wird.
- Datenmigrationsprojekte erfordern eine Reihe von Strategien und Tools zur Datenmigration, um ein erfolgreiches Ergebnis zu gewaehrleisten.
- Es ist wichtig, alle Open-Source-Daten vor Datenmigrationen gruendlich zu verstehen. Dies erfordert ein Audit. Es ist auch wichtig, alle Informationen zu bereinigen, zu transformieren und zu laden (ETL), um die Datenqualitaet zu erhalten und Datenverlust zu verhindern. Ein vollstaendiges Backup ist eine bevorzugte Option.
- Teams muessen Massnahmen zur Qualitaetskontrolle erlassen, um die Verschlechterung der Prozessdaten zu verhindern. Sie sollten auch die Verfolgung und Berichterstattung von Informationen priorisieren, um die Datenintegritaet zu verstehen. Es ist auch wichtig, die richtige Migrationssoftware zu verwenden, um Daten von einem System in eine neue Datenbank zu migrieren.
Datenmigrationsstrategie 6 Schritte zu
Tools fuer die Datenmigration Notwendige Typen und Funktionen
Die 6 wichtigsten Schritte zum Datenmigrationsprozess
