Cinque passi per la transizione dal Data Warehousing ai Big Data

I tradizionali magazzini di dati relazionali sono sempre più spesso affiancati da big data non relazionali, o in fase di transizione verso questi ultimi. Il passaggio ai big data richiede nuove competenze, approcci e tecnologie. Anche se i cambiamenti da implementare e i ruoli da influenzare sono notevoli, la transizione dal data warehousing ai big data presenta dei vantaggi. 

Come passare dal data warehousing ai big data 

Lo storage basato sui big data, o cloud, offre un'elaborazione e un'implementazione rapida ed efficiente, una maggiore sicurezza e un disaster recovery automatizzato. Tuttavia, la pianificazione della transizione deve essere accurata. La migrazione dei dati prevede cinque fasi essenziali: 

1. Definire gli obiettivi aziendali per la migrazione dei dati

Definire gli obiettivi aziendali per la migrazione del data warehouse su cloud. Gli obiettivi possono includere miglioramenti delle prestazioni sia del back-end che del front-end delle applicazioni, flessibilità per scalare le risorse di cloud e/o risparmi sulle spese operative come software, hardware, utenze, servizi, spazio, manodopera, amministrazione dei sistemi e personale di manutenzione e supporto. 

2. Valutare l'attuale architettura del data warehouse

Valutare l'attuale architettura del data warehouse per valutare la necessità di riprogettare e/o ristrutturare i modelli di dati e i processi prima di passare a cloud. È indispensabile che l'architettura del data warehouse sia sufficiente sia per la business intelligence (BI) che per l'integrazione dei big data. 

3. Definire la strategia di migrazione

Definire la strategia di migrazione, utilizzando una strategia di migrazione incrementale o ibrida. Lo spostamento di un intero data warehouse in una determinata istanza è inutilmente dispendioso in termini di tempo, di disturbo, di noia e potenzialmente soggetto a errori. 

Quando la transizione a cloud comporta modifiche importanti alla progettazione, è necessaria una migrazione incrementale dei dati. Con la strategia ibrida, sia il data warehouse on-premises che il data warehouse cloud possono funzionare contemporaneamente, poiché i dati tra i due sono sincronizzati. 

4. Selezionare gli strumenti e i servizi di migrazione

Selezionare gli strumenti e i servizi specifici necessari per la migrazione dei dati, tra cui l'integrazione dei dati, l'automazione del magazzino, gli strumenti di virtualizzazione e i system integrator. 

5. Test ed esecuzione della migrazione

Al termine del processo di pianificazione e preparazione, si procede alla pianificazione e all'esecuzione del test finale del processo di migrazione. Una volta testati, gli utenti e le applicazioni possono essere spostati nel data warehouse cloud .


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