Hvad er datamigrering? Begreber og teknikker forklaret

Med data i forskellige formater, der strømmer ind fra forskellige systemer, kan det eksisterende system kræve opgradering til et større eller migrering af dets data til en anden plan. Men hvad er datamigrering? Hvordan virker det?

Kort sagt gør det organisationer i stand til at udvide deres datalagrings- og administrationskapaciteter og fuldt ud bruge data til at drive forretningsbeslutninger. Det er en meget brugt proces til at flytte data, og næsten enhver organisation påtager sig en på et tidspunkt.

Ifølge International Data Corporation (IDC) repræsenterer datamigrering 60 % af ethvert stort IT-projekt.

Det er vigtigt at følge en ordentlig plan for at migrere dine kritiske data ved hjælp af effektive værktøjer.

Denne artikel vil diskutere definitionen af ​​datamigrering, hvorfor det er nødvendigt, hvordan man laver en effektiv datamigreringsplan, og hvilke funktioner man skal kigge efter, når man sammenligner dataintegrationsværktøjer at migrere deres virksomhedsdata. Bloggen vil også fjerne forvirringen mellem datamigrering vs. dataintegration. Lad os begynde med at definere processen.

Fremskynd migreringsprocesser med Astera af 80%

Se, hvordan en storbank gjorde det

Hvad er datamigrering?

Enkelt sagt refererer datamigrering til overførsel af data mellem forskellige typer filformater, databaseskemaer og lagersystemer. Data 'overførsel' er dog ikke det eneste aspekt af metoden. Migreringen omfatter kortlægninger og transformationer mellem kilde- og måldata, hvis dataene er forskelligartede. Det betyder ikke, at begreberne datamigrering og dataintegration kan bruges i flæng.

Et it-migreringsprojekt kunne f.eks. omfatte en databasekonverteringsstrategi, applikationsmigrering eller softwaremigrering, hvor ældre systemer udskiftes, og nye introduceres til at arbejde sammen med de eksisterende.

I næste afsnit vil vi se mere detaljeret på forskellene mellem migration og integration.

Datakvalitet skal vurderes før migrering for at sikre en vellykket implementering uden tab af data. Succesraten for et datamigreringsprojekt afhænger af mangfoldigheden, mængden og kvaliteten af ​​de data, der overføres, og værktøjet, der gør det hele muligt.

Lad os nu undersøge, hvordan migreringsprocessen fungerer igennem datakortlægning og transformation. Følgende eksempel illustrerer et simpelt migreringsproces-flowdiagram, hvor migreringen af Mine Ordrer data for en organisation foregår fra et afgrænset filformat til en SQL-server efter sortering med hensyn til kunde-id.

Datamigreringsprocess flowdiagram. Kilde: Astera Data Pipeline Builder

Datamigrering vs. Dataintegration

Efter at have diskuteret et datamigreringseksempel, kan vi nu diskutere forskellen mellem dataintegration vs. datamigrering.

Integrering af data involverer indsamling og kombination af data fra flere heterogene kilder for at samle data. På den anden side involverer datamigrering flytning af information. Denne overførsel eller flytning kan forekomme på adskillige måder, såsom datalagringssystemer, systemmigrering og databasemigrering. Den største forskel mellem de to processer er, at i førstnævnte samles forskellige data. I modsætning hertil overføres data ved datamigrering fra et sted til et andet ved hjælp af datamigreringssoftware.

Datamigrering vs. datakonvertering 

Datamigrering og datakonvertering er relaterede begreber, der ofte bruges i flæng, hvilket skaber forvirring. Dette overlap opstår, fordi der under datamigrering er et iboende behov for datakonvertering. Når organisationer flytter data til et nyt system, skal de ofte ændre formatet eller strukturen for at bevare kompatibiliteten. Derfor er det afgørende for brugere og fagfolk at forstå forskellene mellem de to processer for at kunne navigere i systemovergange effektivt. 

Datamigrering er afgørende, når organisationer indfører nye systemer, opgraderer eksisterende eller konsoliderer data fra forskellige kilder. Det involverer problemfri overførsel af data fra et system, lager eller format til et andet, samtidig med at integriteten og pålideligheden bevares. Under datamigrering er fokus på at flytte et omfattende sæt data, inklusive metadata og konfigurationsindstillinger, for at garantere en glidende overgang til det nye miljø. 

Datakonvertering er et specifikt aspekt af datamigreringsprocessen, der adresserer behovet for at tilpasse data til målsystemets specifikationer. Det er påkrævet for at sikre, at de migrerede data er i overensstemmelse med de nye systemer eller miljøer. Datakonvertering kan involvere ændring af datatyper, omformatering af værdier eller oversættelse mellem kodningsskemaer. Denne målrettede transformation er afgørende for at gøre dataene brugbare og meningsfulde i forbindelse med det opgraderede eller nye system. 

Følgende tabel fremhæver forskellene mellem de to: 

Typer af datamigreringsplaner

Datamigreringsteknologi kan bredt kategoriseres i fem typer. Lad os se på, hvordan migration fungerer i alle disse fem typer.

Databasemigration

Databasemigrering involverer flytning af data mellem to databasemotorer. Men når de originale data ændres, påvirker det samtidig datasproget eller protokollen. Ændringen afspejles også i applikationslaget. Gratis databasemigreringsværktøjer ændrer data uden at ændre skemaet.

De omstændigheder, der kræver denne type migration omfatter:

• Når databasemigreringssoftwaren kræver en opdatering
• Cloud-datamigrering af en database
• I tilfælde af at organisationen skal skifte databaseleverandør

Det kræver omhyggelig planlægning og test, da flere små opgaver er involveret i processen, såsom at bestemme lagringskapaciteten af ​​måldatabasen, teste applikationer og sikre datafortrolighed. Organisationer foretrækker databasemigreringstjenester og software, der kan udføre arbejdet problemfrit.

Application Migration

Applikationsmigrering sker, når en organisation skifter fra en platform eller leverandørapplikation til en anden. Hver applikation har en unik datamodel. Desuden er applikationer ikke bærbare. Derfor kan hver applikations operativsystemer, virtuelle maskine-konfigurationer og administrationsværktøjer variere i udviklings- og implementeringsmiljøet.

Disse faktorer kan bidrage til kompleksiteten af ​​migrationsprocessen. Introduktion af middleware-produkter forenkler det, da de hjælper med at bygge bro over teknologiskløften, hvilket gør softwaremigrering lettere.

Lagermigrering

Butiksmigreringsprocessen involverer flytning af data fra et lagersystem til et andet, såsom en harddisk eller skyen. Behovet for lagermigrering opstår på grund af teknologiopgraderinger. Under denne proces er det nemt at implementere lagermigreringstrin og datastyringsfunktioner som datavalidering, kloning, reduktion af korrupte eller gamle oplysninger osv. Derudover muliggør lagermigrering omkostningseffektiv skalering og hurtigere ydeevne.

System migration

Hvad er systemmigrering? Enkelt sagt hjælper systemmigrering processen med at overføre ressourcer til en anden softwareplatform eller en ny hardwareinfrastruktur. På samme måde refererer teknologimigrering til opgradering af teknologi for at forbedre forretningsprocesser.

Cloud Migration

Flytning til skyen sikrer skalerbarhed, kræver færre lagerressourcer og er omkostningseffektiv. Derfor er cloud-datamigrering blevet en af ​​de seneste trends i datahåndteringsindustrien. Organisationen implementerer sine komplette eller delvise informationsaktiver, applikationer eller tjenester til skyen eller fra én sky til en anden under skydatamigrering. Dette giver dem mulighed for at udnytte fordelene ved et cloudmiljø. Skyens firewall beskytter de migrerede data, og organisationen kan nemt implementere dem gennem cloud-datamigreringsværktøjer.

Lær om datamigrering i virksomhedsverdenen

Download gratis e-bog

Datamigreringsteknikker

Flere faktorer bestemmer den korrekte migreringsteknik for en organisation, såsom de tilgængelige ressourcer, datavolumen, datafølsomhed og forretningskrav. Metoden, der tilbyder en blanding af pålidelighed, migrationseffektivitet og minimal indvirkning på brugere og forretningsprocesser, er den, der bedst kan opfylde organisationens behov.

TDWI lavede en undersøgelse for at identificere de teknikker, organisationer bruger til at migrere eller konsolidere databaser. ETL fremstod som den foretrukne datamigreringsteknik, hvor 41 % af respondenterne stemte for den. Dette er fordi ETL værktøjer kan håndtere de komplekse krav til datamigreringsprocessen. Disse omfatter behandling af store datasæt, dybdegående dataprofilering, og integration af flere platforme.

Andre datamigreringsteknikker og -teknologier inkluderede:

• Manuel kodning (27 %)
• Databasereplikering (11 %)
• Enterprise Application Integration (3.5 %)

ETL fremstår som det foretrukne valg til datamigrering

Planlægger du et datamigreringsprojekt? Overvej disse faktorer, før du migrerer

Før du går i gang med datamigreringsprocessen, er det vigtigt at tage følgende faktorer i betragtning for en smidig og vellykket overgang: 

• Datavolumen: Det er vigtigt at overveje mængden af ​​data, da det direkte påvirker kompleksiteten, varigheden og omkostningerne ved migreringsprocessen. Større datamængder kan kræve mere sofistikerede værktøjer og kan øge risikoen for datatab eller korruption, hvilket gør det afgørende at planlægge sikkerhedskopiering og gendannelse af data. 
• Type arbejdsbelastning: Det er vigtigt at overveje den type arbejdsbelastninger, som det nye system vil håndtere, såsom virtuelle maskiner (VM'er), sikkerhedskopier og databaser. Dette guider ydelsen, lagringen og kapacitetsplanlægningen af ​​det nye system, hvilket bekræfter dets parathed til at håndtere disse arbejdsbelastninger effektivt efter migreringen. 
• Hastighed til færdiggørelse: Den forventede tidslinje eller hastighed til afslutning af migreringsprocessen er en væsentlig faktor. En kortere tidslinje kan kræve flere ressourcer eller avancerede værktøjer, hvilket understreger behovet for at balancere hastighed med nøjagtighed og effektivitet i migrationsplanen. 
• Regulatory Compliance: At prioritere overholdelse af alle relevante databeskyttelses- og privatlivslove er afgørende ved migrering af følsomme eller regulerede oplysninger. Manglende overholdelse kan resultere i juridiske sanktioner og tab af kundetillid, hvilket gør det til en afgørende faktor at overveje i migreringsprocessen. 
• Projektressourcer: Det er afgørende for migrationsprojektets succes at vurdere de tilgængelige ressourcer. Teamets færdigheder og ekspertise, migrationsværktøjernes muligheder og projektbudgettet kan alle have indflydelse på migrationsstrategien og dens succes. 

Trin til vellykket Enterprise Data Migration

Flere trin omfatter eksekvering af en vellykket dataoverførselsteknik og valg af den rigtige datamigreringssoftware. Disse omfatter:

1.      Design en datamigreringsstrategi

Valget af en datamigreringsstrategi afhænger af use casen. Er det fordi organisationen konsoliderer systemer efter et opkøb eller en fusion, eller dataoverbelastning? Fastgør forretningsmålene og læg grundlaget for planen.

I det næste trin af datamigreringsplanen skal organisationen beslutte, om den vil gå efter datamigreringstjenester eller ETL-værktøjer i virksomhedskvalitet designet til at lette processen. Flere tjenesteudbydere vil identificere kilde- og destinationssystemerne, generere arbejdsgange og migrere indholdet. Alternativt giver køb af kodefri datamigreringssoftware dig mulighed for at overføre, når det passer dig, fremskynder projektet og reducerer risici. Samtidig kan det sænke de samlede projektomkostninger.

Ved på forhånd at planlægge enten at købe enterprise-grade ETL-værktøjer eller kodefri migreringssoftware, kan organisationen informere forretnings- og it-brugere om målene for datamigreringsprojektet og sikre en vellykket implementering og implementering i hele virksomheden.

2.      Vurder og analyser data

Det næste trin i datamigreringsplanen er at analysere virksomhedsdata. Besvarelse af følgende spørgsmål kan hjælpe med denne vurdering:

• Hvor meget af virksomhedens data kræver migrering?
• Er dataene struktureret eller ustruktureret?
• Vil dataredundans være et problem?
• Hvor meget af dataene er ROT (redundante, forældede eller trivielle)?
• Er oplysningerne gamle eller nyere?

Kombiner alle de arbejdsgange og delte drev, der gemmer data, for at bestemme deres brug i hele organisationens datamigreringstilgang.

3.      Indsaml og rens data

Dette trin involverer fjernelse af ROT-data, komprimering af det resterende indhold og konvertering af virksomhedsdækkende data til et enkelt format, for eksempel i figur. Én dataprofileringstransformation anvendes på ordredata for en virksomhed for at undersøge de tilgængelige oplysninger og fjerne duplikerede/redundante poster. Se figur. 2 for detaljer om datasættet.

Fig. 1. Dataprofilering

Fig. 2: Resultat af dataprofilering

Manuel udførelse af disse opgaver kan være tids- og ressourcekrævende for store datasæt. Derfor kan det at finde migreringssoftware, der automatiserer disse opgaver, gøre datamigreringsprocessen effektiv og fejlfri.

4.      Sorter data

Når du har profileret dataene til en højkvalitets og brugbar form, er den næste fase at kategorisere dem i henhold til migreringskravene. Kategoriseringen kan være baseret på produkttype, ID eller andre kriterier. Det gør det nemmere at dirigere data ind i passende buckets.

Figur 3 nedenfor viser de profilerede data sorteret i forhold til produkt-id'et.

Fig.3: Anvendelse af sorttransformation

5.      Valider data

Dette trin involverer gennemgang af udførelsesprocessen. Du bør vurdere datareglerne, tjekke om de virker efter hensigten, og kortlægge eventuelle undtagelser i dit dataflow. Det er tilrådeligt at kontrollere den automatiserede proces for at forhindre uventede udfordringer under implementeringen af ​​datamigreringsprocessen.

Efter sortering af data vil vi anvende datakvalitetsreglerne til at bestemme fejlene baseret på de definerede regler. I dette scenarie bruger vi datakvalitetsregler til at identificere og eliminere de poster, hvor feltet 'Mængde' har en nulværdi.

Fig.4: Anvendelse af datakvalitetsregler

6.      Migrer

Dette er det sidste trin i datamigreringsprocessen, hvor alt falder på plads. Når du har fulgt ovenstående trin, vil du have velorganiserede og rene datasæt. Derefter skal du bare migrere dem fra et system til et andet. Når du har migreret dataene til målsystemet, såsom en database eller et datalager som et datamarked eller et datavarehus, er processen fuldført. Medarbejderne kan derefter få adgang til det for at brænde dataanalyse, strømline arbejdsgange, forbedre datasikkerheden og meget mere.

I eksemplet nedenfor har vi migrere dataene til SQL-serveren efter profilering, sortering og kontrol af det for fejl.

Fig. 5: Data migreret til destinationsdatabasen

Datamigreringssoftware – et overblik

Datamigreringsværktøjer er opdelt i tre typer:

• På stedet: Disse værktøjer, der er installeret på stedet, muliggør dataoverførsel inden for organisationen.
• Open source: Fællesskabsudviklede datamigreringsværktøjer tilgængelige til en lav pris eller gratis.
• Cloud-baserede: Skydatamigreringsværktøjer flytter data fra forskellige systemer (herunder applikationer, cloud, lokale datalagre og tjenester) til skyen.

Udfør dine datamigreringsprojekter uden kodning

Prøv 14-dages gratis prøveperiode

Behovet for datamigreringssoftware

Den mest almindelige årsag til datamigrering er at flytte data fra en server til en anden eller til et nyt system for at opskalere og imødekomme volumenvækst. Andre omstændigheder kan dog også få organisationer til at vælge et migrationsprojekt. Nogle af datamigreringseksemplerne og hvorfor det gøres er som følger:

• At erstatte ældre systemer, der ikke kan følge med organisationens skiftende præstationskrav.
• At reducere datalagringsfodaftrykket ved at migrere til et system, der bruger mindre strøm og plads. Som følge heraf reduceres driftsomkostningerne.
• At forblive konkurrencedygtig ved at indføre avancerede teknologier, der baner vejen for migration.
• For at udarbejde en katastrofegendannelsesplan kan du sikre en sikkerhedskopi af alle applikationer i et andet datacenter.
• At overføre data til skyen, hvilket eliminerer omkostningerne ved on-premises it-infrastruktur.

Sådan finder du den rigtige datamigreringssoftware – funktioner at overveje

Nøglen til at vælge den rigtige datamigreringssoftware er forskning. I første omgang browsing gennem anmeldelse websteder som Capterra, G2 Crowd osv., vil give dig en rimelig idé om, hvilke muligheder der er tilgængelige i branchen. Det næste trin er at kende de grundlæggende funktioner, der vil hjælpe dig med at udføre en vellykket virksomhedsdatamigrering.

Her er de væsentlige funktioner, som du bør overveje, når du vælger et datamigreringsværktøj:

Nem datakortlægning

Det er vigtigt at kortdata fra kilde til destination for at overføre data problemfrit. For at gøre det muligt for forretningspersonale og dataprofessionelle nemt at bruge disse processer, er det bedst at gå efter et værktøj, der tilbyder en kodefri, træk-og-slip, grafisk brugergrænseflade.

Avancerede dataintegrations- og transformationsfunktioner

Udførelse af et vellykket migreringsprojekt involverer at udtrække data fra den ønskede kilde, identificere kvalitetsproblemer og fejl gennem profilering og transformere det til at følge destinationsskemaet. EN datahåndteringsløsning der tilbyder forbindelse til en bred vifte af heterogene kilder, ETL, datakvalitetsstyring, og datatransformationsfunktioner omstrukturerer data til målrettet levering og sikrer, at virksomhederne kan udføre komplekse migreringsprojekter og få maksimal værdi ud af de migrerede data.

Forbedret forbindelse

Et datamigreringsværktøj bør problemfrit forbindes med forskellige kilde- og destinationsdatastrukturer, såsom XML, JSON, EDI osv. Hvis din virksomhed kræver forbindelse til forretningsapplikationer (Microsoft Dynamics CRM, Salesforce osv.) eller databaser (IBM DB2, Teradata ), se efter et værktøj, der tilbyder forudbyggede stik til disse applikationer.

Automatiseret datamigrering

Den bedste datamigreringssoftware inkorporerer workflow-orkestrering og jobplanlægning, hvilket eliminerer manuelt arbejde, strømliner dataprocesser og muliggør hurtigere dataoverførsel. Især hvis dit migreringsprojekt involverer store datasæt, giver automatisering af processen yderligere fordele såsom reduceret implementeringstid, lavere projektomkostninger og forbedret ROI.

Bedste praksis for datamigrering 

At tage på en datamigreringsrejse kræver en tankevækkende tilgang. Fastsættelse af klare mål, sikring af datakvalitet og implementering af robuste backup- og gendannelsesplaner gør det muligt for organisationer at navigere i kompleksiteten af ​​denne proces effektivt. Disse strategier danner et solidt fundament, der sikrer mod forstyrrelser og lægger grundlaget for en vellykket og sikker datamigrering.  

Her er nogle vigtige bedste fremgangsmåder til datamigrering: 

• Definer klare mål: 

Skitsér tydeligt målene og målene for datamigreringsprocessen. Dette omfatter typisk opgradering af systemer, konsolidering af databaser eller implementering af en ny teknologiplatform. Kommuniker disse mål til interessenter for at etablere en forståelse af migrationens formål, forventede fordele og potentielle indvirkninger på organisationen. 

• Udfør dybdegående vurdering og planlægning: 

Vurder grundigt den aktuelle tilstand af dataene under hensyntagen til faktorer som volumen, kompleksitet og afhængigheder mellem forskellige datasæt. Brug denne vurdering til at informere en detaljeret migrationsplan. Planen bør skitsere specifikke tidslinjer, allokere nødvendige ressourcer (både menneskelige og tekniske) og omfatte beredskabsstrategier for at imødegå potentielle udfordringer eller vejspærringer, der kan opstå under migrationsprocessen. 

• Prioriter datarensning og kvalitetssikring: 

Fremhæv datakvaliteten ved at udføre aktiviteter såsom deduplikering, fejlkorrektion og normalisering. Implementer kvalitetssikringsforanstaltninger for at validere nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​de data, der migreres. Overhold foruddefinerede datakvalitetsstandarder for at bekræfte, at de migrerede data opfylder det påkrævede integritetsniveau. 

• Formuler en plan for sikkerhedskopiering og gendannelse: 

Opret en sikker backup af de eksisterende data, før du starter migreringsprocessen. Etabler en omfattende genopretningsplan for at løse uventede problemer eller fejl under migreringen. Dette tjener som et sikkerhedsnet, der muliggør hurtig gendannelse af data til deres oprindelige tilstand i tilfælde af uforudsete komplikationer, hvilket sikrer minimal afbrydelse af forretningsdriften. 

• Udarbejd en datakortlægningsstrategi: 

Udvikle en detaljeret datakortlægningsstrategi, der klart skitserer relationerne mellem datafelter i kilde- og målsystemerne. Sørg for nøjagtig dataoverførsel og kortlægning til de tilsvarende felter for problemfri systemkompatibilitet. Dette minimerer risikoen for datafejljustering eller tab under migrering og sikrer integriteten af ​​de overførte data. 

• Overvåg ydeevne regelmæssigt: 

Implementer robuste præstationsovervågningsmekanismer gennem hele migreringsprocessen. Spor og gennemgå nøglemålinger såsom dataoverførselshastigheder, systemressourceudnyttelse og overordnet ydeevne. Dette giver mulighed for rettidig identifikation og løsning af flaskehalse eller problemer, der kan opstå, hvilket letter en jævn og effektiv migrering.  

AI-drevet datamigrering med Astera Data Pipeline Builder

Migrering af data kan være udfordrende, men Astera Data Pipeline Builder gør det ubesværet. Med AI-drevet automatisering, indbyggede ETL/ELT-funktioner og automatisk API-oprettelse kan du strømline din migreringsproces, sikre dataintegritet og fremskynde tiden til indsigt – alt sammen i en enkelt, cloud-baseret, kodefri platform. Uanset om du håndterer realtids-, batch- eller hybriddataarbejdsgange, tilpasser ADPB sig til din virksomheds behov.

Vil du se hvordan Astera Kan Data Pipeline Builder med succes oprette og udføre din datamigreringsproces med nul kode? Prøv vores 14-dages gratis prøveperiode.