¿Qué es el movimiento de datos? La guía completa

¿Qué es el movimiento de datos?

El movimiento de datos es el proceso de transferir datos de un lugar a otro. Este proceso generalmente se inicia cuando hay actualizaciones o consolidaciones del sistema o cuando es necesario sincronizar datos entre diferentes plataformas para inteligencia empresarial u otros fines operativos.

El movimiento de datos garantiza que los datos correctos estén disponibles en el lugar correcto y en el momento correcto. Sin embargo, la clave es transferir datos sin problemas sin afectar el rendimiento del sistema, permitiendo a las empresas continuar sus operaciones sin problemas mientras se mueven los datos.

Tipos de movimiento de datos

El movimiento de datos se puede clasificar en varios tipos según el propósito y los requisitos específicos de la transferencia de datos. Los métodos comunes incluyen extraer, transformar y cargar. (ETL), extraer, cargar y transformar (ELT), replicación de datos y captura de datos modificados (CDC). Cada uno de estos métodos tiene un propósito único y se elige en función de factores como el volumen de datos, la complejidad de las estructuras de datos y la necesidad de disponibilidad de datos en tiempo real.

Profundicemos en cada una de estas técnicas con más detalle:

1.     Migración de datos:

Migración de datos es el proceso de mover datos de un sistema, ubicación o formato a otro. Esto puede deberse a factores como actualizaciones del sistema, adopción de la nube o la necesidad de consolidar datos de diferentes fuentes. La migración de datos requiere una planificación cuidadosa para garantizar la integridad y la coherencia de los datos y un tiempo de inactividad mínimo durante la transición. El proceso migratorio a menudo implica limpieza de datos eliminar datos redundantes, obsoletos o inexactos, garantizando que solo se trasladen al nuevo sistema datos relevantes y de alta calidad.

2.     Replicación de datos:

Replicación de datos Implica crear una copia exacta de los datos de una ubicación y moverla a otra. Esto se utiliza para garantizar la coherencia entre recursos redundantes, a menudo en sistemas distribuidos. Se utiliza habitualmente en la recuperación ante desastres, ya que garantiza la continuidad del negocio en caso de fallos del sistema. La replicación de datos también mejora Disponibilidad de datos, proporcionando datos en tiempo real para análisis y mejorando el rendimiento del sistema al distribuir la carga entre múltiples sistemas.

3.ETL:

ETL es un tipo de movimiento de datos en el que los datos se extraen de la fuente, se transforman para satisfacer las necesidades operativas y luego se cargan en el destino de destino. El proceso de transformación puede implicar la reestructuración, limpieza y formato de datos para alinearlos con los estándares y requisitos del sistema de destino previsto o almacenamiento de datos. Esta fase garantiza la coherencia, calidad y compatibilidad de los datos. Finalmente, los datos cargados, ahora transformados, se colocan en las tablas o estructuras designadas dentro del sistema de destino, generalmente un almacén de datos optimizado para informes y análisis.

4. ELT:

ELT es similar a ETL, pero el orden de las operaciones es diferente. En ELT, los datos se extraen, se cargan en un área de preparación y luego se transforman. Este método es particularmente beneficioso cuando se manejan grandes volúmenes de datos, ya que aprovecha la potencia de procesamiento del sistema de destino, lo que permite transformaciones eficientes y flexibles. ELT es muy adecuado para almacenes de datos basados ​​en la nube y soluciones de big data, donde una alta potencia de procesamiento puede acelerar la transformación de datos proceso después de la carga.

5. CDC:

La captura de datos modificados (CDC) es una técnica diseñada para identificar y capturar los cambios realizados en los datos a lo largo del tiempo. Realiza un seguimiento de las adiciones, actualizaciones y eliminaciones dentro de un conjunto de datos, creando un registro de modificaciones. CDC es particularmente valioso para mantener los datos sincronizados entre los sistemas de origen y de destino de manera eficiente. Al capturar solo los cambios realizados en los datos, CDC minimiza la carga de procesamiento y los requisitos de ancho de banda de la red, lo que la convierte en una estrategia eficaz para el procesamiento en tiempo real. integración de datos y replicación.

Propósito del movimiento de datos

Con los rápidos avances de la tecnología y el creciente volumen de datos generados por las organizaciones, el movimiento de datos se ha convertido en un proceso crítico. Desempeña un papel fundamental en la migración de datos a sistemas modernos como parte de la modernización y extensión de las operaciones de TI. A medida que las organizaciones actualizan sus sistemas heredados para aprovechar tecnologías avanzadas, el movimiento de datos garantiza una transición perfecta, evitando la pérdida de datos y permitiendo la utilización completa de las capacidades de los sistemas modernos.

El movimiento de datos encuentra su uso en varios escenarios dentro de una organización. A continuación se muestran algunos casos de uso clave:

• Archivo de datos: El archivado de datos es el proceso de mover datos que ya no se utilizan activamente a un dispositivo de almacenamiento separado para su retención a largo plazo. El movimiento de datos entra en juego aquí, ya que ayuda a transferir estos datos inactivos desde los sistemas de almacenamiento primarios a un archivo. Esto libera espacio valioso en el almacenamiento principal para que se pueda acceder a los datos archivados y recuperarlos cuando sea necesario.
• Replicación de bases de datos: Esto implica crear y mantener múltiples copias del mismo base de datos, a menudo en diferentes lugares. El movimiento de datos es parte integral de este proceso, ya que garantiza que cualquier cambio realizado en una base de datos (como agregar, modificar o eliminar datos) se refleje simultáneamente en todas las demás copias. Esto mantiene la coherencia entre las bases de datos y mejora la disponibilidad y confiabilidad de los datos.
• Almacenamiento de datos en la nube: Almacenamiento de datos en la nube Implica almacenar los datos de una organización en un almacén de datos basado en la nube. El movimiento de datos se utiliza para transferir datos desde los sistemas locales de la organización al almacén en la nube. Esto no solo proporciona los beneficios de escalabilidad y rentabilidad asociados con el almacenamiento en la nube, sino que también permite análisis e información de datos en tiempo real.
• Movimiento de datos híbridos: En un entorno de TI híbrido, las organizaciones utilizan una combinación de sistemas locales y basados ​​en la nube. El movimiento de datos híbrido implica la transferencia de datos entre estos sistemas según sea necesario. De esta manera, los datos siempre están disponibles en el lugar correcto en el momento correcto, independientemente de si están almacenados en las instalaciones o en la nube.

Beneficios del movimiento de datos

El movimiento de datos ofrece varios beneficios a una organización y contribuye a la eficiencia y eficacia general de su datos de gestión estrategia. Éstos son algunos de los beneficios clave:

• Facilita la consolidación de datos: El movimiento de datos permite a las organizaciones consolidar datos de diversas fuentes en un sistema único y unificado. Al simplificar la gestión de datos, se garantiza la coherencia y precisión de los datos y se proporciona una visión integral para una mejor toma de decisiones.
• Optimiza el rendimiento del sistema: El movimiento de datos mejora el rendimiento del sistema al gestionar la carga de datos de forma eficaz. Transfiere datos inactivos o que rara vez se utilizan del almacenamiento primario al secundario o de archivo, lo que reduce la carga del sistema primario y mejora la velocidad y la eficiencia del sistema.
• Mejora la protección de datos: El movimiento de datos es parte integral del proceso de copia de seguridad y recuperación de datos. Al crear copias de seguridad de los datos, las organizaciones pueden protegerlos contra posibles pérdidas o daños debido a fallas del sistema o violaciones de datos, mejorando la seguridad de los datos y garantizando la continuidad del negocio.
• Permite la sincronización de datos: En un entorno de nube híbrida o de múltiples nubes, el movimiento de datos ayuda a sincronizar los datos entre diferentes plataformas, garantizando que todos los sistemas tengan los datos más actualizados y consistentes, mejorando así la confiabilidad de los datos.
• Mejora la disponibilidad de datos: En el contexto de la replicación de bases de datos, el movimiento de datos garantiza que los datos estén disponibles de manera consistente en múltiples ubicaciones, lo que mejora la disponibilidad y confiabilidad de los datos, particularmente en sistemas distribuidos.

Riesgos involucrados en el movimiento de datos

Si bien el movimiento de datos es crucial para muchos aspectos de la gestión de datos y las operaciones de TI, conlleva ciertos riesgos. Estos son algunos de los riesgos potenciales involucrados en el movimiento de datos y las formas en que se pueden superar:

• Pérdida de datos: Uno de los riesgos más importantes al transferir datos entre sistemas es la pérdida de datos, que puede ocurrir debido a múltiples razones, como fallas técnicas, errores humanos o fallas del sistema. Para mitigar este riesgo, es fundamental contar con una estrategia sólida de respaldo de datos. Las copias de seguridad periódicas garantizan que siempre haya una copia reciente de los datos disponible para su recuperación.
• Violaciones de datos: Mover conjuntos de datos, especialmente los más confidenciales, puede exponerlos a posibles amenazas a la seguridad. Si no se protegen adecuadamente, los datos podrían interceptarse durante el tránsito, lo que provocaría violaciones de datos. Para evitar violaciones de datos, las organizaciones deben tomar medidas para cifrar sus datos durante el tránsito. Además, se deben utilizar protocolos seguros de transferencia de datos y se debe controlar estrictamente el acceso a los datos.
• Corrupción de datos: Los datos pueden corromperse durante el proceso de movimiento debido a diversas razones, como errores de software, fallas de hardware o cortes repentinos de energía, lo que los deja inutilizables. Una forma de hacerlo es realizar comprobaciones de integridad de los datos antes y después del proceso de movimiento de datos. Cualquier discrepancia debe abordarse de inmediato para garantizar la exactitud de los datos.
• Violaciones de cumplimiento: Si los datos no se transfieren de conformidad con las normas de privacidad y protección de datos, puede dar lugar a sanciones legales y daños a la reputación de la organización. Las organizaciones deben conocer bien las regulaciones pertinentes y garantizar que sus procesos de movimiento de datos cumplan.
• Falta del tiempo: El movimiento de datos, en particular la migración de datos a gran escala, puede provocar un tiempo de inactividad del sistema y alterar las operaciones comerciales. Sin embargo, la mayoría de los tiempos de inactividad se pueden evitar programando los movimientos de datos durante las horas de menor actividad. Además, utilizar un enfoque de migración por fases en el que los datos se mueven en pequeños lotes ayuda a mantener la transición sin problemas.

¿La necesidad de una herramienta de movimiento de datos y cómo seleccionar una?

Hoy en día, las organizaciones manejan datos que no solo están aumentando en complejidad sino también en tamaño, lo que requiere la necesidad de herramientas de movimiento de datos. Dado que los datos a menudo están dispersos en varias fuentes y sistemas, una herramienta de movimiento de datos ayuda a consolidar e integrar estos datos, garantizando que estén disponibles donde y cuando se necesitan. Estas herramientas también facilitan la migración fluida de datos durante las actualizaciones del sistema, optimizan la gestión del almacenamiento mediante el archivado de datos y mejoran la disponibilidad de los datos en sistemas distribuidos.

Elegir la herramienta de movimiento de datos adecuada es una decisión crítica que puede influir significativamente en las capacidades de gestión de datos de una organización. Aquí hay algunos factores específicos a considerar:

• Conectividad de datos: La herramienta debería poder conectarse a varias fuentes de datos, tanto locales como basadas en la nube. Al mismo tiempo, debería admitir diferentes tipos y formatos de datos.
• Escalabilidad: A medida que crece el volumen de datos de una organización, la herramienta debería poder escalarse para satisfacer estas necesidades crecientes. Debería poder manejar el volumen de datos sin comprometer el rendimiento.
• Compatibilidad: La solución debe ser compatible con los sistemas y plataformas existentes de la organización. Debería poder manejar los tipos de fuentes de datos con los que trabaja la organización y admitir los formatos de datos en uso.
• Seguridad: Dada la naturaleza sensible de los datos, la herramienta de movimiento de datos debe tener características de seguridad sólidas. Esto incluye cifrado de datos en tránsito, controles de acceso seguro y cumplimiento de estándares de seguridad de datos relevantes.
• Movimiento de datos en tiempo real: Para las empresas que requieren información en tiempo real, la herramienta debería ser capaz de mover datos en tiempo real o casi en tiempo real.
• Soporte y Documentación: Cuando se trata de tareas complejas de movimiento de datos o de resolución de problemas, es fundamental buscar una solución que brinde soporte integral al cliente y documentación para brindar la asistencia necesaria.

Conclusión

A medida que las empresas continúan evolucionando y expandiéndose, el volumen, la velocidad y la variedad de datos que manejan aumentarán exponencialmente. Esto hace que el movimiento de datos sea un aspecto cada vez más crucial de cualquier estrategia de gestión de datos. El movimiento de datos eficaz garantiza que los datos de diversas fuentes se consoliden, transformen y sean fácilmente accesibles para la toma de decisiones en tiempo real. Aunque no desempeña inherentemente un papel directo en el mantenimiento de la calidad de los datos y garantizar el cumplimiento normativo, sí ofrece la oportunidad de dar cuenta de estos procesos, lo que facilita una integración perfecta de los datos.

Astera, con su conjunto completo de funciones, es una herramienta eficaz de movimiento de datos. Se integra perfectamente con los sistemas existentes, ofreciendo sólidas capacidades de transformación de datos, amplias opciones de conectividad y movimiento de datos casi en tiempo real, lo que lo convierte en una opción confiable para empresas de distintos tamaños.

Al integrar Astera En su estrategia de gestión de datos, las organizaciones pueden navegar eficazmente en su panorama de datos actual y prepararse para el futuro, mejorando así la eficiencia operativa y el rendimiento empresarial general.

Intente Astera fuera con un prueba gratuita de 14 días hoy ¡Y mejore su estrategia de gestión de datos!