Werkzeuge für die Datenmigration: Strategische Planung Ihrer Data-Warehouse-Migration

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Wenn Ihr Unternehmen sein Data Warehouse in die Cloud verlagert, können Sie sicher sein, dass Sie sich in guter Gesellschaft befinden. Und wenn Sie meinen letzten Blogbeitrag über den sechsstufigen Migrationsprozess gelesen haben, können Sie sogar noch zuversichtlicher sein, dass die Umstellung reibungslos verlaufen wird. Aber drücken Sie noch nicht gleich den Abzug. Sie müssen noch etwas mehr planen, und zwar auf einer eher strategischen Ebene.

Lassen Sie uns zunächst den Migrationsprozess rekapitulieren, den ich in meinem letzten Beitrag über das Data Warehouse selbst beschrieben habe. In diesem Blogbeitrag habe ich alle Komponenten dieses Diagramms aufgeschlüsselt:

Prozess der Data-Warehouse-Migration

Wie Sie im folgenden Diagramm sehen können, ist der Data-Warehouse-Migrationsprozess selbst Teil eines größeren Bildes der Migrationsplanung und -strategie. Werfen wir einen Blick auf die wichtigen Schritte, die Sie vor der Migration unternehmen können, um den Erfolg der Migration selbst zu gewährleisten.

Migrationsstrategie und -planung

Schritt 1: Definieren Sie die Ziele und den Geschäftsfall. Beginnen Sie den Planungsprozess mit einer klaren Vorstellung von den geschäftlichen Gründen für die Migration Ihres Data Warehouse in die Cloud. Zu den üblichen Zielen gehören:

  • Agilität in Bezug auf die Data-Warehousing-Projekte des Unternehmens und der IT-Organisation.
  • Leistung am Backend, um die Aktualität und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten, und am Frontend, um schnelle Antwortzeiten für Endbenutzerabfragen zu gewährleisten.
  • Wachstum und Spielraum zur Erleichterung der Kapazitätsplanung; die elastische Skalierbarkeit von Cloud-Ressourcen entschärft dieses Problem.
  • Kosteneinsparungen bei Hardware, Software, Dienstleistungen, Platz und Versorgungsleistungen.
  • Arbeitseinsparungen durch geringeren Bedarf an Datenbankverwaltung, Systemadministration, Planung und Betrieb sowie Wartung und Support.

Schritt 2: Bewerten Sie die aktuelle Data-Warehouse-Architektur. Wenn die aktuelle Architektur solide ist, können Sie die Migration in die Cloud ohne Neukonzeption und Umstrukturierung planen. Wenn die Architektur für BI ausreicht, aber für erweiterte Analysen und Big-Data-Integration nur begrenzt geeignet ist, sollten Sie Datenmodelle und Prozesse im Rahmen der Migration überprüfen und verfeinern. Wenn die derzeitige Architektur den aktuellen BI-Anforderungen nicht gerecht wird, sollten Sie bei der Migration in die Cloud eine Umgestaltung einplanen.

Schritt 3: Definieren Sie die Migrationsstrategie. Ein "Lift and Shift"-Ansatz ist verlockend, aber selten erfolgreich. In der Regel sind Änderungen erforderlich, um Datenstrukturen anzupassen, die Verarbeitung zu verbessern und die Kompatibilität mit der gewählten Cloud-Plattform sicherzustellen. Eine schrittweise Migration ist üblicher und in der Regel auch erfolgreicher.

Wie ich in meinem letzten Blogbeitrag erwähnt habe, ist eine hybride Strategie eine weitere praktikable Option. Hier kann Ihr lokales Data Warehouse in Betrieb bleiben, während das Cloud Data Warehouse online geht. Während dieser Übergangsphase müssen Sie die Daten zwischen dem alten Data Warehouse vor Ort und dem neuen in der Cloud synchronisieren.

Schritt 4: Wählen Sie die Technologie , einschließlich der Cloud-Plattform, auf die Sie migrieren werden, und die Tools, die Sie für die Migration benötigen. Es gibt viele Arten von Tools und Diensten, die nützlich sein können:

  • Datenintegrationstools werden verwendet, um ETL-Prozesse zur Befüllung des Data Warehouse zu erstellen oder wiederherzustellen. Die iPaaS-Technologie (Integration Platform as a Service) eignet sich besonders gut für die ETL-Migration.
  • Data-Warehouse-Automatisierungstools wie WhereScape können verwendet werden, um veraltete ETL-Prozesse zu dekonstruieren, ETL-Prozesse zurückzuentwickeln und neu zu entwerfen und ETL-Prozesse neu zu generieren, ohne dass Datenmappings und Transformationslogik rekonstruiert werden müssen.
  • Tools zur Datenvirtualisierung wie Denodo bieten eine virtuelle Schicht von Datenansichten zur Unterstützung von Abfragen, die unabhängig vom Speicherort sind und sich an veränderte Datenstrukturen anpassen lassen.
  • Systemintegratoren und Dienstleistungsanbieter wie Atmosera können hilfreich sein, wenn manuelle Arbeit erforderlich ist, um Datenmappings und Transformationslogik zu extrahieren, die im Code verborgen sind.

Der Einsatz dieser Datenmigrations-Tools und -Dienste, einzeln oder in Kombination, kann einen bemerkenswerten Unterschied in Ihrem Data Warehouse ausmachen und dazu beitragen, den Migrationsprozess zu beschleunigen und weniger Risiken einzugehen.

Schritt 5: Migration und Operationalisierung; beginnen Sie mit der Definition von Test- und Akzeptanzkriterien. Planen Sie die Tests und führen Sie dann den Migrationsprozess durch, um Schema, Daten und Verarbeitung zu verschieben. Führen Sie den Testplan aus und nehmen Sie bei Erfolg das Cloud Data Warehouse in Betrieb und migrieren Sie Benutzer und Anwendungen.

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