O que é movimentação de dados? O guia completo

O que é movimentação de dados?

A movimentação de dados é o processo de transferência de dados de um lugar para outro. Esse processo normalmente é iniciado quando há atualizações e consolidações do sistema ou quando há necessidade de sincronizar dados entre diferentes plataformas para inteligência de negócios ou outros fins operacionais.

A movimentação de dados garante que os dados certos estejam disponíveis no lugar certo e na hora certa. A chave, no entanto, é transferir dados sem problemas, sem afetar o desempenho do sistema, permitindo que as empresas continuem as suas operações sem problemas enquanto os dados estão sendo movidos.

Tipos de movimentação de dados

A movimentação de dados pode ser categorizada em vários tipos com base na finalidade e nos requisitos específicos da transferência de dados. Os métodos comuns incluem Extrair, Transformar e Carregar (ETL), extrair, carregar e transformar (ELT), replicação de dados e Change Data Capture (CDC). Cada um desses métodos tem um propósito único e é escolhido com base em fatores como o volume de dados, a complexidade das estruturas de dados e a necessidade de disponibilidade de dados em tempo real.

Vamos nos aprofundar em cada uma dessas técnicas com mais detalhes:

1.     Migração de dados:

Migração de dados é o processo de mover dados de um sistema, local ou formato para outro. Isso pode ser motivado por fatores como atualizações de sistema, adoção da nuvem ou necessidade de consolidar dados de diferentes fontes. A migração de dados requer um planejamento cuidadoso para garantir a integridade e a consistência dos dados e um tempo de inatividade mínimo durante a transição. O processo de migração envolve muitas vezes limpeza de dados para remover dados redundantes, obsoletos ou imprecisos, garantindo que apenas dados relevantes e de alta qualidade sejam movidos para o novo sistema.

2.     Replicação de dados:

Replicação de dados envolve criar uma cópia exata dos dados de um local e movê-los para outro. Isto é usado para garantir consistência entre recursos redundantes, muitas vezes em sistemas distribuídos. É comumente usado em recuperação de desastres, pois garante a continuidade dos negócios em caso de falhas do sistema. A replicação de dados também melhora disponibilidade de dados, fornecendo dados em tempo real para análise e melhorando o desempenho do sistema, distribuindo a carga entre vários sistemas.

3. ETL:

ETL é um tipo de movimentação de dados em que os dados são extraídos da origem, transformados para atender às necessidades operacionais e, em seguida, carregados no destino alvo. O processo de transformação pode envolver a reestruturação, limpeza e formatação de dados para alinhá-los com os padrões e requisitos do sistema alvo pretendido ou data warehouse. Esta fase garante consistência, qualidade e compatibilidade dos dados. Finalmente, os dados carregados, agora transformados, são colocados nas tabelas ou estruturas designadas dentro do sistema de destino, normalmente um data warehouse otimizado para relatórios e análises.

4.    ELT:

ELT é semelhante ao ETL, mas a ordem das operações é diferente. No ELT, os dados são extraídos, carregados em uma área de teste e depois transformados. Este método é particularmente benéfico ao lidar com grandes volumes de dados, pois aproveita o poder de processamento do sistema alvo, permitindo transformações eficientes e flexíveis. ELT é adequado para armazéns de dados baseados em nuvem e soluções de big data, onde o alto poder de processamento pode agilizar o transformação de dados processo após o carregamento.

5. CDC:

A captura de dados de alterações (CDC) é uma técnica projetada para identificar e capturar alterações feitas nos dados ao longo do tempo. Ele rastreia adições, atualizações e exclusões em um conjunto de dados, criando um registro de modificações. O CDC é particularmente valioso para manter os dados sincronizados de forma eficiente entre os sistemas de origem e de destino. Ao capturar apenas as alterações feitas nos dados, o CDC minimiza a carga de processamento e os requisitos de largura de banda da rede, tornando-se uma estratégia eficaz para monitoramento em tempo real. integração de dados e replicação.

Objetivo da movimentação de dados

Com os rápidos avanços da tecnologia e o crescente volume de dados gerados pelas organizações, a movimentação de dados tornou-se um processo crítico. Desempenha um papel fundamental na migração de dados para sistemas modernos como parte da modernização e extensão das operações de TI. À medida que as organizações atualizam os seus sistemas legados para aproveitar tecnologias avançadas, a movimentação de dados garante uma transição perfeita, evitando a perda de dados e permitindo a utilização total das capacidades dos sistemas modernos.

A movimentação de dados encontra sua utilização em vários cenários dentro de uma organização. Aqui estão alguns casos de uso importantes:

• Arquivamento de dados: O arquivamento de dados é o processo de movimentação de dados que não são mais usados ​​ativamente para um dispositivo de armazenamento separado para retenção de longo prazo. A movimentação de dados entra em ação aqui, pois ajuda a transferir esses dados inativos dos sistemas de armazenamento primário para um arquivo. Isso libera espaço valioso no armazenamento primário para que os dados arquivados possam ser acessados ​​e recuperados quando necessário.
• Replicação de banco de dados: Isso envolve criar e manter múltiplas cópias do mesmo banco de dados, muitas vezes em locais diferentes. A movimentação de dados é parte integrante deste processo, pois garante que quaisquer alterações feitas em um banco de dados (como adição, modificação ou exclusão de dados) sejam refletidas simultaneamente em todas as outras cópias. Isso mantém a consistência entre os bancos de dados e aumenta a disponibilidade e a confiabilidade dos dados.
• Armazenamento de dados em nuvem: Armazenamento de dados em nuvem envolve o armazenamento dos dados de uma organização em um data warehouse baseado em nuvem. A movimentação de dados é usada para transferir dados dos sistemas locais da organização para o armazém na nuvem. Isso não apenas fornece os benefícios de escalabilidade e economia associados ao armazenamento em nuvem, mas também permite análises e insights de dados em tempo real.
• Movimentação de dados híbrida: Em um ambiente de TI híbrido, as organizações usam uma combinação de sistemas locais e baseados em nuvem. A movimentação híbrida de dados envolve a transferência de dados entre esses sistemas conforme necessário. Dessa forma, os dados estão sempre disponíveis no lugar certo e na hora certa, independentemente de estarem armazenados no local ou na nuvem.

Benefícios da movimentação de dados

A movimentação de dados oferece vários benefícios para uma organização e contribui para a eficiência e eficácia geral de seus gestão de dados estratégia. Aqui estão alguns benefícios principais:

• Facilita a consolidação de dados: A movimentação de dados permite que as organizações consolidem dados de diversas fontes em um sistema único e unificado. Ao simplificar o gerenciamento de dados, garante consistência e precisão dos dados e fornece uma visão abrangente para uma melhor tomada de decisões.
• Otimiza o desempenho do sistema: A movimentação de dados melhora o desempenho do sistema gerenciando a carga de dados de maneira eficaz. Ele transfere dados inativos ou raramente usados ​​do armazenamento primário para o armazenamento secundário ou de arquivo, reduzindo a carga do sistema primário e melhorando a velocidade e a eficiência do sistema.
• Melhora a proteção de dados: A movimentação de dados é parte integrante do processo de backup e recuperação de dados. Ao criar backups de dados, as organizações podem proteger os seus dados contra possíveis perdas ou danos devido a falhas do sistema ou violações de dados, melhorando a segurança dos dados e garantindo a continuidade dos negócios.
• Permite sincronização de dados: Em um ambiente multinuvem ou de nuvem híbrida, a movimentação de dados ajuda a sincronizar dados em diferentes plataformas, garantindo que todos os sistemas tenham os dados mais atualizados e consistentes, melhorando assim a confiabilidade dos dados.
• Melhora a disponibilidade de dados: No contexto da replicação de bancos de dados, a movimentação de dados garante que os dados estejam disponíveis de forma consistente em vários locais, melhorando a disponibilidade e a confiabilidade dos dados, especialmente em sistemas distribuídos.

Riscos envolvidos na movimentação de dados

Embora a movimentação de dados seja crucial para muitos aspectos do gerenciamento de dados e das operações de TI, ela apresenta certos riscos. Aqui estão alguns dos riscos potenciais envolvidos na movimentação de dados e as maneiras pelas quais eles podem ser superados:

• Perda de dados: Um dos riscos mais significativos durante a movimentação de dados entre sistemas é a perda de dados, que pode ocorrer por vários motivos, como falhas técnicas, erro humano ou falhas do sistema. Para mitigar esse risco, é crucial ter uma estratégia robusta de backup de dados em vigor. Backups regulares garantem que uma cópia recente dos dados esteja sempre disponível para recuperação.
• Violações de dados: A movimentação de conjuntos de dados, especialmente os sensíveis, pode expô-los a possíveis ameaças à segurança. Se não forem devidamente protegidos, os dados poderão ser interceptados durante o trânsito, levando a violações de dados. Para evitar violações de dados, as organizações devem tomar medidas para encriptar os seus dados durante o trânsito. Além disso, devem ser utilizados protocolos seguros de transferência de dados e o acesso aos dados deve ser rigorosamente controlado.
• Corrupção de dados: Os dados podem ser corrompidos durante o processo de movimentação devido a vários motivos, como bugs de software, falhas de hardware ou quedas repentinas de energia, tornando-os inutilizáveis. Uma maneira de fazer isso é realizar verificações de integridade dos dados antes e depois do processo de movimentação de dados. Quaisquer discrepâncias devem ser resolvidas imediatamente para garantir a precisão dos dados.
• Violações de conformidade: Se os dados não forem transferidos em conformidade com os regulamentos de proteção e privacidade de dados, isso poderá resultar em penalidades legais e danos à reputação da organização. As organizações devem estar bem familiarizadas com as regulamentações relevantes e garantir que seus processos de movimentação de dados estejam em conformidade.
• Tempo de inatividade: A movimentação de dados, especialmente a migração de dados em grande escala, pode levar à inatividade do sistema, interrompendo as operações comerciais. No entanto, a maioria dos tempos de inatividade pode ser evitada agendando movimentações de dados fora dos horários de pico. Além disso, usar uma abordagem de migração em fases, onde os dados são movidos em pequenos lotes, ajuda a manter a transição tranquila.

A necessidade de uma ferramenta de movimentação de dados e como selecionar uma?

As organizações hoje lidam com dados que não estão apenas aumentando em complexidade, mas também em tamanho, necessitando de ferramentas de movimentação de dados. Com dados frequentemente dispersos por diversas fontes e sistemas, uma ferramenta de movimentação de dados ajuda a consolidar e integrar esses dados, garantindo que estejam disponíveis onde e quando forem necessários. Essas ferramentas também facilitam a migração contínua de dados durante atualizações de sistema, otimizam o gerenciamento de armazenamento por meio do arquivamento de dados e melhoram a disponibilidade de dados em sistemas distribuídos.

Escolher a ferramenta certa de movimentação de dados é uma decisão crítica que pode influenciar significativamente as capacidades de gerenciamento de dados de uma organização. Aqui estão alguns fatores específicos a serem considerados:

• Conectividade de dados: A ferramenta deve ser capaz de se conectar a várias fontes de dados, tanto locais quanto baseadas na nuvem. Ao mesmo tempo, deve suportar diferentes tipos e formatos de dados.
• Escalabilidade: À medida que o volume de dados de uma organização cresce, a ferramenta deve ser capaz de ser dimensionada para atender a essas necessidades crescentes. Deve ser capaz de lidar com o volume de dados sem comprometer o desempenho.
• Compatibilidade: A solução deve ser compatível com os sistemas e plataformas existentes na organização. Deve ser capaz de lidar com os tipos de fontes de dados com as quais a organização trabalha e suportar os formatos de dados em uso.
• Segurança: Dada a natureza sensível dos dados, a ferramenta de movimentação de dados deve ter características de segurança robustas. Isto inclui criptografia para dados em trânsito, controles de acesso seguros e conformidade com padrões relevantes de segurança de dados.
• Movimentação de dados em tempo real: Para empresas que necessitam de insights em tempo real, a ferramenta deve ser capaz de mover dados em tempo real ou quase em tempo real.
• Suporte e Documentação: Ao lidar com tarefas complexas de movimentação de dados ou solução de problemas, é crucial procurar uma solução que forneça suporte abrangente ao cliente e documentação para fornecer a assistência necessária.

Conclusão

À medida que as empresas continuam a evoluir e a expandir-se, o volume, a velocidade e a variedade de dados que gerem deverão aumentar exponencialmente. Isto torna a movimentação de dados um aspecto cada vez mais crucial de qualquer estratégia de gerenciamento de dados. A movimentação eficaz de dados garante que os dados de diversas fontes sejam consolidados, transformados e disponibilizados prontamente para a tomada de decisões em tempo real. Embora não desempenhe inerentemente um papel direto na manutenção da qualidade dos dados e na garantia da conformidade regulamentar, oferece a oportunidade de contabilizar estes processos, facilitando a integração perfeita dos dados.

Astera, com seu conjunto abrangente de recursos, é uma ferramenta eficaz de movimentação de dados. Ele se integra perfeitamente aos sistemas existentes, oferecendo recursos robustos de transformação de dados, amplas opções de conectividade e movimentação de dados quase em tempo real, tornando-o uma escolha confiável para empresas de diversos tamanhos.

Integrando Astera na sua estratégia de gestão de dados, as organizações podem navegar eficazmente no seu cenário de dados atual e preparar-se para o futuro, melhorando assim a eficiência operacional e o desempenho geral dos negócios.

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