6 Schritte eines Echtzeit-Datenmigrationsplans

Haben eine gute Datenmigrationsplan Kopfschmerzen in der IT-Abteilung zu vermeiden ist essentiell. Ohne einen sorgfältig vorbereiteten und ausgeführten Echtzeit-Datenmigrationsplan, Migration kann zu lange Ausfallzeiten mit sich bringen. mit daraus resultierendem Einkommensverlust.

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Viele Unternehmen nutzen bereits mobile Anwendungen oder ein Webportal, um tägliche Aufgaben zu erledigen, somit Es ist wichtig, dass die Daten über alle Kanäle hinweg konsistent und in Echtzeit verfügbar sind..

Trotz dieses, basierend auf IDC-Daten, „nur der 60% der Datenmigrationen werden termingerecht abgeschlossen”. Einer der Hauptgründe für Migrationsverzögerungen ist, dass es keinen zuverlässigen Datenmigrationsplan gibt, der eine detaillierte Analyse enthält der bestehenden Infrastruktur, um Nuancen zu verstehen und potenzielle Probleme aufzuschlüsseln. Wenn Unternehmen einen Echtzeit-Datenmigrationsplan hätten, Sie hätten ein großes Verständnis für die auftretenden Komplexitäten und könnten alle Maßnahmen vor dem Migrationsverfahren planen.

So erstellen Sie einen Echtzeit-Datenmigrationsplan?

Um den aktuellen Anforderungen Ihrer Organisation gerecht zu werden, muss weitermachen folgende 6 Schritte, Sicherstellung eines konsistenten Datenmigrationsplans in Echtzeit:

1. Planung: definieren, was machbar ist und was nicht, basierend darauf, welche Datenquellen unterstützen und was angemessen ist. Sobald der Umfang festgelegt wurde, Sie können mit dem Datenmigrationsplan fortfahren, Festlegung der Frist und Angabe der verfügbaren Ressourcen und des Budgets, unter Berücksichtigung, dass Material- und Zeitkosten in diese Berechnungen einbezogen werden müssen, um Daten zu prüfen und zu profilieren, Mapping-Spezifikationen entwickeln, Migrationscode schreiben, Regeln für die Datenbereinigung und -transformation erstellen, und Daten laden und testen. Um die Komplexität des Projekts zu reduzieren, Es ist wichtig zu versuchen, die geringste Datenmenge zu migrieren, die für einen effizienten Betrieb des Zielsystems erforderlich ist. Die Auswahl der zu extrahierenden Daten, Transformation und Upload sollten in Zusammenarbeit mit den Dateneigentümern erfolgen, seit Diese Geschäftsanwender haben ein besseres Verständnis der Geschäftsumstände und ihrer aktuellen und zukünftigen Datenanforderungen.. Ja, schließlich, sie sind diejenigen, die vom Einwanderungsverfahren direkt betroffen sind.
2. Datenanalyse: vor der Migration, Sie müssen Ihre Daten verstehen, Prioritäten setzen und Ziele festlegen. Jeder Datentyp, der an einer Migration beteiligt ist, ist mit Kosten und Nutzen verbunden. Je mehr Daten migriert werden, desto höher sind die Gesamtkosten des Projekts, Daher müssen strenge Entscheidungen über den Umfang der Quellinformationen getroffen werden, die in das Migrationspaket aufgenommen oder davon ausgeschlossen werden sollen. Historische Daten, als Beispiel, können die Projektkosten stark in die Höhe treiben, Daher kann es praktisch sein, sie aus dem Migrationsplan herauszulassen.
3. Projekt-Design: die Ergebnisse des Datenaudits erhalten, es ist möglich, eine Reihe von Regeln, die die Übertragung aller ausgewiesenen Quelldaten ermöglichen und ihre angemessene Transformation gewährleisten, um die Einhaltung der in den Planzielen festgelegten Ziele zu gewährleisten. Es ist notwendig, Mapping-Spezifikationen zu entwickeln und, sobald sie in Migrationscode konvertiert wurden, muss unabhängig gegen die Regeln verifiziert werden. Dieses Verfahren hilft bei der Identifizierung von Fehlern in Testumgebungen. Ja, deshalb, vereinfachen den entscheidenden Entscheidungsprozess für die Implementierung migrierter Daten. Dafür, Mit Datenqualitätstools kompatible ETL-Tools können verwendet werden.
4. Ausführung: Es ist an der Zeit, dass das, was im Datenmigrationsplan festgelegt ist, in konkrete Maßnahmen umgesetzt wird. Daten werden aus dem Quellsystem extrahiert, sie verwandeln, werden bereinigt und auf das Zielsystem hochgeladen, Anwenden von Migrationsregeln.
5. Tests: Unit-Tests, Systeme, Bände, Online-Anträge und Batches müssen abgeschlossen sein, bevor das Unternehmen das Projekt abschließen kann.. Es ist ratsam, nicht auf das Ende zu warten und die Tests vor den wichtigsten Meilensteinen zu beginnen.
6. Überwachung: Der kontinuierliche Einsatz von Datenqualitätstools trägt zur Erhaltung und Aufrechterhaltung der Datenqualität bei., das vereinfacht zukünftige Migrationen und kommt dem laufenden Betrieb des Unternehmens zugute.