Opções de estratégia de conversão de dados

Opções de estratégia de conversão de dados.
Determinando a Abordagem de Conversão de Dados - Caixa de ferramentas.
Determinando a conversão de dados. e a principal questão que a empresa precisava abordar em sua estratégia de conversão para o ano 2000. . as seguintes opções:
DOCUMENTO DE EMISSÃO DE POLÍTICA RESUMIDA - PARA DISCUSSÃO DA ...
Título da Estratégia de Migração de Dados do Programa de Mudança de Papel. qualidade dos dados existentes, opções de conversão de dados e ótima. A Estratégia de Transição e os Dados.
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& lt; Forneça um esboço das seções que serão cobertas no Plano de conversão. Conversão de dados . & lt; Todo o planejamento para recuperação de desastres e opções alternativas serão.
Ferramentas de conversão de dados | FEC.
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A estratégia go-live da migração de dados & # 8211; O que é e por que isso importa?
Nesta publicação, damos uma olhada em algumas das diferentes combinações de estratégias de migração de migração de dados e o que elas significam de uma perspectiva técnica e comercial.
A paisagem das opções de implementação de migração de dados mudou nos últimos anos, por isso pensamos que uma breve introdução às diferentes abordagens beneficiaria nossos leitores comerciais e não-técnicos em particular.
A Estratégia go-live da migração de dados - o que é e por que isso importa?
Há essencialmente três principais áreas problemáticas para se concentrar ao criar sua estratégia de go-live:
Business Cutover Strategy Estratégia de armazenamento de transição Estratégia de sincronização.
Business Cutover Strategy.
A forma como você troca seu negócio do mundo antigo para o novo mundo é claramente importante.
Você precisa de confiança para saber que o novo ambiente alvo está totalmente testado e pode oferecer os serviços que sua empresa exige antes de dar um grande salto.
Pode haver pouco espaço para erros nos negócios modernos. Se o seu novo sistema vem online e o serviço é afetado, esta má notícia pode se espalhar rapidamente e a confiança do cliente pode ser seriamente afetada.
Ao mudar os usuários empresariais e os clientes do mundo antigo para o novo mundo, existem essencialmente 3 opções para a estratégia de redução - big bang, incremental ou paralelo.
Abordagem # 1: o "big bang".
Lembro-me do meu primeiro projeto big bang não com gosto, mas com medo abjeto.
Tivemos uma janela de 48 horas para migrar um banco de dados de clientes globais para uma nova plataforma. Como os generais, planejávamos meticulosamente cada fase e confiamos que a batalha poderia ser travada e vencida antes que os primeiros usuários chegassem online às 5h da manhã de segunda-feira.
Então, acampamos, pedimos pizzas, muito café e fizemos a bola rolar. As coisas correram bem até atingir um bug no software (minha culpa) às duas horas da manhã de segunda-feira. Era um daqueles horríveis gremlins que nenhuma quantidade de testes poderia ter impedido.
Os hacks e os ajustes frenéticos dos cérebros confusos, exaustos e com cafeína acabaram com os dados mudando de novo e atingimos o ponto de não retornar 2 horas depois. Foi louvado como um sucesso completo, mas não uma experiência que eu desejaria aos outros.
Eu falo com muitos membros que realizam grandes migrações regularmente, então eu sei que muitos projetos conseguem. Nós não temos as estatísticas, mas eu arriscaria que eles sejam provavelmente o método mais popular de migração de dados, mas eles podem ser um passeio de montanha-russa por causa de sua natureza "tudo ou nada".
O conceito de uma grande migração de dados é estranho.
Crie a arquitetura de migração e, em seguida, mova os dados para o novo ambiente de destino em um processo. O negócio agradece a equipe do projeto com uma janela de oportunidade suficiente para corrigi-lo e você espera e reze para que você não precise desse plano de retorno que você criou. A janela de oportunidade é a chave aqui. Normalmente, você precisa de uma caixa de tempo suficiente para mover com sucesso os dados para o destino e isso normalmente envolve tempo de inatividade para o negócio.
Alguns dos benefícios de uma abordagem de big bang são:
Não é necessário executar dois sistemas simultaneamente. Ao mover os usuários em uma atividade, você pode continuar com o trabalho de desligar o ambiente antigo e recuperar os muitos benefícios de custo que isso oferece. É tentado e confiável. Os provedores de serviços e os especialistas em migração de dados internos normalmente cortam os dentes sobre esse estilo de migração, de modo que provavelmente há mais deste tipo de experiência flutuando. Sem problemas de sincronização. Com uma grande migração, não precisamos manter o antigo ambiente em alta velocidade com as atualizações de registro, o negócio efetivamente se mudou e agora está sendo conduzido inteiramente da plataforma de destino.
Há desvantagens no entanto:
Algumas empresas correm sem qualquer janela de oportunidade. As empresas de Internet, por exemplo, são operações 24/7 que, realisticamente, não podem ser desligadas por vários dias / horas para transferir dados, eles precisam ficar on-line continuamente. O risco associado de ter um período de tempo limitado para migrar os dados pode levar a impactos importantes se a migração for ultrapassada. A sincronização pode não ser um problema, mas as estratégias de retorno podem ser desafiadoras, especialmente se os problemas forem encontrados algum tempo após o evento de migração.
Abordagem nº 2: o corte incremental.
Esta abordagem reduz o risco de uma abordagem de big bang apenas migrando partes discretas do negócio e dados associados.
Talvez sua empresa tenha divisões discretas divididas por geografia ou função. Você pode optar por mover todos os clientes em um determinado país ao longo de um período de finais de semana sucessivos, por exemplo.
Esta abordagem desactiva o projeto porque, se você atingiu problemas, muitas vezes é muito mais fácil reverter um subconjunto menor de dados do que toda uma loja de dados usando uma abordagem de big bang.
Soa um ótimo conceito, mas pode ser desafiador executar efetivamente devido à complexidade dos aplicativos, dados e processos comerciais subjacentes.
Por exemplo, posso ser um cliente na região X, mas também tenho serviços adicionais em nossos escritórios satélites na região Y - como você poderá gerenciar a implicação do negócio de migrar minha conta do antigo ambiente para o novo sistema. Como os usuários responderão à minha consulta se eu quiser fazer um pedido durante a janela de migração? Como os aplicativos de legado e destino saberão de qual sistema gerar seus dados?
O desafio é gerenciar esses intrincados relacionamentos tanto nos processos de negócios como nas ligações de dados subjacentes. Tomando emprestado um termo de John Morris, isso exigirá consideráveis ​​"regras de transição de dados" - medidas temporárias para garantir que o negócio e os dados possam servir adequadamente o cliente.
Portanto, a chave para uma migração incremental é entender completamente o cenário de negócios e dados para identificar quais fatias e dados podem ser usados ​​para o processo de migração.
Abordagem nº 3: o corte paralelo.
O funcionamento paralelo é outra abordagem popular para a migração de dados, pois pode prejudicar grandemente o resultado.
O conceito é simples, simplesmente movemos os dados para o ambiente de destino, mas asseguremos que os dados em cada sistema ainda estejam atualizados. Isso geralmente envolve dual-keying ou alguma outra forma de sincronização de dados.
Por exemplo, se movemos os dados em nosso banco de dados do centro de atendimento ao cliente para uma nova plataforma, poderíamos fazer com que nossos usuários inserissem os dados nos sistemas antigo e novo. Claramente, a desvantagem aqui é o custo e, muitas vezes, o impacto do cliente. Se utilizarmos apenas o nosso pessoal existente, isso deve resultar em um serviço atingido em algum lugar do negócio.
Uma migração de execução paralela não exige necessariamente que os dados sejam movidos em um big bang, ele também pode suportar migrações incrementais.
Os benefícios são que podemos executar cada sistema em paralelo por um período de tempo para que a empresa possa validar e assinar completamente a plataforma, com segurança sabendo que ela atende às suas necessidades. A desvantagem é o custo, manter dois ambientes é claramente mais caro do que manter um.
Estratégia de armazenamento transitório.
Este é um termo técnico que basicamente aborda como vamos armazenar os dados enquanto o estamos movendo do mundo antigo para o novo mundo. O método particular adotado pode ter ramificações diferentes para o negócio.
Existem duas opções principais:
Solução de armazenamento temporário: esta é comumente referida como uma área de teste. Ele nos permite extrair dados do (s) sistema (s) legado (s) e executar várias transformações e manipulações para obtê-lo em um estado adequado para carregar no ambiente de destino. Durante o tempo que os dados estão neste "tanque" de armazenamento, os dados são efetivamente "in-limbo". Ele realmente não pode ser usado no mundo antigo ou no novo mundo, então esta solução geralmente requer tempo de inatividade pelo negócio. Solução em tempo real: esta abordagem elimina a necessidade de uma área de armazenamento simplesmente portig os dados em uma única transação. Isso tem o benefício de zero tempo de inatividade para o negócio, mas pode ser complexo para ser fornecido, uma vez que uma instalação de gerenciamento de estado é necessária para "lembrar" onde os itens de dados individuais são mantidos.
Estratégia de sincronização.
Para suportar opções como a nossa abordagem paralela, precisamos de alguma forma de sincronização. Deve haver um fluxo de informações do sistema que mudou para o sistema e, portanto, informações desatualizadas. Isso também é vital se quisermos desrespeitar o projeto, tendo uma solução alternativa que pode ser implementada horas, dias ou mesmo semanas após a migração inicial.
Existem basicamente 2 tipos de sincronização: Mono-direcional e bidirecional.
Mono-Direcional: Esta é uma estratégia em que talvez o nosso sistema de destino sincronize as novas mudanças que ele recebe de volta ao sistema herdado. Isso é útil porque podemos descobrir problemas com o ambiente-alvo, o que significa que precisamos redirecionar os serviços empresariais de volta para o sistema antigo em algum momento após o recorte. Alternativamente, podemos migrar nossos dados em um big-bang para o ambiente de destino, mas manter o negócio apontando para o antigo sistema herdado enquanto testamos a nova arquitetura. Poderíamos usar a sincronização mono-direcional para manter o sistema alvo atualizado com as alterações que ocorrerem após a migração inicial. Bi-direcional: nesta abordagem, permitimos que as mudanças no sistema antigo fluam para o novo sistema de destino e as mudanças no sistema de destino para retornar ao sistema antigo. Geralmente, implementaríamos esta solução se estivéssemos realizando uma migração incremental com execução paralela, por exemplo. Por exemplo, se o registro do meu cliente no novo sistema receber atualizações, talvez possamos publicar essas alterações de volta para o sistema antigo que ainda executa alguns serviços legados na minha mesma conta. Isso oferece flexibilidade máxima, mas, obviamente, requer uma arquitetura mais complexa.
Então, o que tudo isso significa?
A estratégia de go-live de migração de dados que você adotar deve ser orientada principalmente pelas necessidades de sua empresa. Necessidades diferentes exigem abordagens diferentes e realmente vale a pena entender o que essas opções são para que você possa tomar as decisões certas no início do projeto.
Por exemplo, se você executar um negócio de internet 24/7 que simplesmente não pode pagar o tempo de inatividade, você precisa abordar como você gerenciará a estratégia de armazenamento de transição e a estratégia de sincronização. Se seus dados estiverem sentados em uma área de teste durante dois dias e você não tiver meios de atualizar o sistema alvo de quaisquer alterações durante esse período, a migração efetivamente falhou.
Se você estiver executando uma migração regulada pela FDA, você precisará realizar testes exaustivos e registrar trilhas pós-migração para garantir que cada item de dados, atributo e relacionamento tenham sido migrados corretamente. Este tipo de requisito pode exigir um período de execução paralela para garantir que você tenha tempo suficiente para testar e recuar adequadamente, se necessário.
Talvez você queira migrar conjuntos discretos de clientes em regiões específicas ao longo de um período de 6 meses usando uma abordagem incremental. A inter-relação dos modelos de negócios e dados pode exigir uma estratégia de sincronização bidirecional para garantir que as atualizações dos clientes no sistema alvo fluam para o sistema fonte e vice-versa.
Como técnico, tudo isso é importante para você porque você precisa codificar uma solução que ofereça as necessidades empresariais e uma solução de gerenciamento de riscos que assegure a continuidade do serviço.
Do ponto de vista comercial, isso é importante para você, porque menos de 20% das migrações têm sucesso em seus objetivos. A migração de dados é inerentemente arriscada, pelo que você precisa ter certeza de que seus colegas técnicos estão oferecendo uma solução que se adapta às suas necessidades comerciais atuais e futuras.
O que você acha? Existem outras estratégias que devem ser adicionadas aqui? Essas definições são válidas? Por favor, adicione seus comentários abaixo.
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& # xf007; Dylan Jones (Editor) & # xf017; 26 de março de 2009 e # xf115; Metodologia de Migração de Dados, Técnicas de Migração de Dados.
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Estratégias de migração de dados.
Apesar de alguns pontos de vista, a migração de dados parece problemática e difícil de aplicar, ninguém realmente duvida em sua necessidade. Mais ou menos regularmente, quase todas as empresas que operam em dados precisam atualizar seus sistemas, aplicativos e plataformas. É uma situação natural que se origina no fato de que não apenas os sistemas informáticos estão mudando, mas também os negócios. O que significa é que a necessidade de migração de dados pode não só ser uma conseqüência de o sistema de armazenamento de dados tornar-se desatualizado, mas também o resultado da mudança de condição comercial. Garantir a melhor qualidade dos dados, também através da migração eficiente de dados, é crucial para o gerenciamento responsável no mundo do século XXI.
A migração de dados, sendo um método para permitir que os dados originados de uma fonte seja compatível com outra que será carregada, é simples apenas à primeira vista. O mais profundo conhece o problema, mais perguntas ele tem, começando com o mais importante - como fazer com que a empresa sofra menos por causa da migração de dados. Na verdade, depende da estratégia escolhida. Basicamente, existem duas estratégias diferentes, duas abordagens diferentes para a migração de dados. E eles diferem principalmente na forma como a migração é procedida.
Grande migração.
A primeira estratégia, chamada de grande explosão de migração, é de alguma forma intransigente. Em uma palavra, sugere fechar todos os aplicativos e bancos de dados imediatamente, interromper o trabalho e colocar toda a força na migração de dados. Na verdade, parece ser uma boa opção, porque só assim garante que a migração seja tão curta quanto possível. Além disso, quase elimina o risco de que algo imprevisto aconteça durante o processo. Por outro lado, embora a grande explosão de explosão possa ser destrutiva para o trabalho da organização. Especialmente em casos de empresas que dependem de dados em tempo real, ser cortado de dados pode ser um problema real.
Existe, naturalmente, uma maneira de minimizar a influência negativa das grandes migrações. Na maioria das empresas que decidem escolher esse tipo de estratégia de migração de dados, o processo está sendo inicializado após o horário de trabalho ou os feriados. Desta forma, cortar o acesso aos dados pode causar os menores problemas.
Grandes migrações.
Migração do vazio.
De fato, o trabalho na maioria das empresas dura 24 horas, durante fins de semana e feriados públicos (mesmo que os funcionários realmente tenham um dia de folga, os sistemas não podem aproveitar uma pausa). Então, os gerentes geralmente não podem se dar ao luxo de desligar os sistemas mesmo durante os feriados. No entanto, a migração de dados ainda precisa ser executada de qualquer maneira. Felizmente, existe uma opção para migrar dados sem necessidade de fechar todo o sistema. É chamado de migração de gotejamento e é realizado durante o trabalho normal de todos os sistemas envolvidos. Como é possível então?
A idéia por trás da migração de dados gotejados não é fechar todo o sistema de uma só vez, mas operar somente nas áreas escolhidas para que todos os outros possam estar acessíveis no momento da migração. Desta forma, os funcionários mantêm acesso contínuo aos dados, mesmo que a migração possa durar mesmo 24/7.
Migrações de tripé.
Basicamente, existem duas abordagens diferentes para a migração de dados. Um é refletido por grandes migrações, o que significa migrar dados o mais rápido possível, mas dentro do tempo de inatividade do sistema obrigatório, e outro são migrações de gotejamento que são significativamente mais lentas, mas podem ser mantidas em paralelo com o trabalho regular de funcionários e sistemas da empresa.
A migração de dados corretamente preparada consiste em um lote de processos, precedido de análise profunda de necessidades e requisitos. Plano de migração, concretizado durante a preparação, permite não só entender o que tem que ser feito, mas também verificar se tudo é como se pretendia estar no final. Seguir os oito passos listados acima é uma boa base para garantir que a migração de dados seja executada corretamente, mas é bom lembrar que cada caso é diferente e às vezes pode exigir um tratamento um pouco diferente.

Opções de estratégia de conversão de dados
A migração de dados é o processo de fazer uma cópia de dados e movê-lo de um dispositivo ou sistema para outro, de preferência sem interromper ou desativar o processamento de negócios ativo. Depois que os dados são transferidos, o processamento usa o novo dispositivo ou sistema. Há uma variedade de drivers de negócios que fazem com que as empresas realizem uma migração de dados, incluindo:
Implementação de um novo sistema operacional ou aplicativo Realização de novos usuários ou empresas em um sistema existente (fusões, aquisições, etc.) Substituição ou atualização de servidor ou tecnologia de armazenamento Atualização de servidor ou armazenamento Alterações nos esquemas e estrutura do banco Deslocamento do data center Servidor ou manutenção do equipamento de armazenamento Balanceamento da carga de trabalho ou outra afinação relacionada ao desempenho.
Na maioria das organizações, as migrações de dados são operações de rotina - de acordo com uma pesquisa de 2005 da Softek, mais de 60% dos entrevistados migram dados trimestralmente ou com mais freqüência - com 19% migrando semanalmente. Portanto, eles precisam ser feitos efetivamente e em um ambiente controlado para garantir a integridade dos dados, compatibilidade, baixa inatividade e segurança, bem como um processo de migração contínuo.
Estratégias de migração de dados eficazes.
Muitas organizações migram dados como parte do processo de atualização de controles (pense Sarbanes-Oxley), sistemas ou armazenamento. As empresas precisam minimizar os impactos comerciais da migração de dados - tempo de inatividade, problemas de integridade de dados, custos, problemas de controle e assim por diante. A maneira de fazer isso é utilizar uma metodologia robusta para migrações, que discutimos nesta nota. A maioria dos entrevistados em pesquisas de migração de dados relatam um problema ou outro com essas migrações. Simplesmente programar migrações durante "off-hours" nem sempre é uma estratégia suficiente, pois:
aumenta os custos de migração e diminui a moral dos funcionários devido às migrações de horas extras de pessoal que passam por horário pode interromper o processamento durante as horas normais, a maioria das empresas não tem mais uma janela "off-hour" significativa para atividades como backups de dados ou migrações de dados devido às suas operações globais ou outras demandas de disponibilidade de clientes.
Estratégias de migração de dados eficazes vão um passo adiante e podem evitar tais riscos, como veremos.
Objetivos operacionais específicos de migração efetiva de dados.
Existem metas específicas associadas à implementação de uma estratégia efetiva de migração de dados. Principalmente, os dados devem ser migrados da plataforma de origem para a plataforma de destino de forma completa e precisa, e de acordo com a política de empresas e regulamentos em controles de informações e segurança. Isso significa que nenhum registro caiu ou incompleto e nenhum campo de dados que falha em validação ou outros controles de qualidade no ambiente de destino. Outro objetivo da migração de dados é que o processo seja feito rapidamente, com uma janela de tempo de inatividade tão curta quanto possível (atendendo aos objetivos do objetivo de tempo de manutenção da empresa). Finalmente, o custo da migração de dados deve ser gerenciável, em termos de tecnologia e requisitos de pessoal.
Existem muitas métricas que podem medir a eficácia e a eficiência das migrações de dados: Número de personalizações on-line necessárias Porcentagem de registros migrados Porcentagem de tabelas migradas Porcentagem de registros migrados por tecnologia Porcentagem de registros migrados por aplicativo Porcentagem de dados com problemas de qualidade Número de erros de migração Impacto da migração no tamanho do banco de dados Tempo de inatividade devido à migração Armazenamento / hardware requisito necessário Porcentagem de erros de reconciliação Porcentagem de dados limpos.
Riscos de implementação de uma estratégia efetiva de migração de dados.
A migração de dados traz muitos riscos e desafios:
A migração pode ser feita como parte de uma maior cadeia de dependências (atualizações do sistema operacional, atualizações ou implementações de aplicativos, mudanças estruturais do banco de dados, etc.), aumentando assim a complexidade. Os requisitos de dados não estão claramente definidos - as regras de dados para integridade, controles, segurança, disponibilidade e recuperação são muitas vezes mal definidas. Na ausência de tais regras, os dados são migrados incorretamente. Os critérios de aceitação de migração podem não ser definidos. Os dados são muitas vezes também distribuídos para serem migrados facilmente (pense na computação do usuário final). Os orçamentos podem limitar as opções de tecnologia para realizar migrações. A experiência em migração e gerenciamento de dados pode não estar presente. A atenção da gestão pode ser insuficiente (as migrações normalmente são operações "rotineiras" e não grandes projetos de atenção). Poderia haver um suporte insuficiente do (s) fornecedor (es) de armazenamento, tornando as migrações ainda mais tributárias.
A estratégia efetiva de migração de dados.
O driver de negócios para migrações efetivas de dados é encontrar o equilíbrio ideal entre precisão de dados, velocidade de migração, baixo ou nenhum tempo de inatividade e custos mínimos. Veremos como formular essa estratégia.
Expectativas (fora do escopo)
Em grande medida, a tecnologia de armazenamento da empresa, as ferramentas de gerenciamento de armazenamento e as capacidades de rede de armazenamento definem o leque de possibilidades para estratégias de migração de dados. A seleção de tal está fora do escopo desta nota; no entanto, vamos introduzir uma metodologia para a estratégia de migração de dados que pode funcionar na maioria dos ambientes tecnológicos.
Fase de análise.
A primeira etapa da migração de dados é a classificação de dados. É importante saber como e onde os dados são armazenados, protegidos e arquivados. As estruturas de dados devem ser bem compreendidas, e deve haver visibilidade no uso, capacidade e padrões de crescimento dos dados. Várias interfaces e relatórios que utilizam os dados que devem ser migrados devem ser considerados. Também é importante compreender as conexões de rede entre pontos de dados (especialmente largura de banda e controles necessários). A classificação de dados também descreve condições para acesso a dados, requisitos de retenção e controle & amp; medidas de segurança como criptografia. Em seguida, os requisitos de migração são determinados. Além dos requisitos "três principais" do que deve ser migrado, quanto tempo de inatividade é aceitável e quanto orçamento está disponível, existem outras necessidades que devem ser consideradas. Estes podem incluir requisitos de qualidade, acordos de nível de serviço novos ou modificados, expectativas para a nova infraestrutura de armazenamento e objetivos como custos de gerenciamento reduzidos, despesas de armazenamento reduzidas, maior visão das despesas, um modelo de fornecedor simplificado ou maior flexibilidade ou estabilidade técnica. Se a organização tiver padrões ou políticas relativas aos dados, estes devem ser tidos em conta. Finalmente, os analistas devem levar em consideração os dados históricos a serem migrados (o que muitas vezes é esquecido até o final do jogo).
Depois, há considerações de tecnologia, tais como:
Quantos anos tem o sistema operacional em que dados devem ser migrados? Algumas ferramentas de migração não suportam sistemas operacionais legados. Quais os níveis e dispositivos de armazenamento envolvidos? Podem ser utilizadas estruturas de dados idênticas para os dados alvo (isso reduzirá o tempo ea complexidade da migração)? Quais são os requisitos da área de teste, atendendo às tecnologias atuais e aos requisitos de migração de dados? Você precisa ou deseja que a opção se recupere rapidamente a partir do disco de origem ou recue para o dispositivo de armazenamento original como um fail-over? Existem formas processuais e tecnológicas de fazer isso. Um console central é necessário para gerenciar migrações de dados em vários servidores? Existe a necessidade de controlar a migração de dados de um servidor local - ou um servidor remoto? Se remota, quais protocolos devem ser suportados? Existe um requisito para acelerar ou controlar fluxos de dados entre servidores? A integridade dos dados deve ser verificada durante a migração (não apenas depois)? Qual pessoal ou consultores estão disponíveis para auxiliar na análise, design e implantação de migração?
Os dados podem ser migrados de várias formas:
Tudo de uma vez Em seções lógicas (por aplicativo, sistema operacional, banco de dados, função comercial, etc.) Via uma migração piloto ou paralela para "prova de conceito" ou mitigação de risco. Em fases (primeiro dados críticos, dados menos críticos ou históricos).
Considerações sobre o teste de aceitação.
A fase de análise está completa quando os dados foram classificados, os requisitos de migração de dados são claros e as considerações de tecnologia foram consideradas. Para organizações com um programa de classificação de dados estabelecido (que normalmente inclui entidades governamentais, empresas regulamentadas e empresas que cumprem os padrões de qualidade), isso pode ser feito em uma semana ou duas. Se uma classificação completa de dados também deve ser feita, isso pode adicionar mais algumas semanas.
Principais marcos de análise.
Os marcos históricos na fase de análise geralmente incluem o seguinte:
Os dados legados e análise e perfis de relatórios foram concluídos. Existe um documento de classificação de dados atualizado. O documento de estratégia de migração de dados foi escrito. Os requisitos do relatório de exceção de dados são claros. Os requisitos do relatório de auditoria e reconciliação são definidos. Os requisitos de migração de dados (negócios e tecnologia) são documentados.
Fase de desenho.
A fase de projeto envolve a classificação e os requisitos de dados definidos na fase de análise e coloca a definição em torno de como estes serão realizados:
As responsabilidades, funções e tarefas para cada indivíduo, departamento ou consultor externo envolvido na migração são determinados. Os elementos de dados são mapeados da origem para o alvo. Um plano para congelar estruturas físicas de dados durante a migração é montado. São identificadas ou adquiridas quaisquer ferramentas a serem usadas na migração (ferramentas de transformação de dados, opções de migração, ferramentas de mapeamento de dados, CASE ou outras ferramentas de modelagem de dados, planilhas simples, etc.). É desenvolvido qualquer software para facilitar a extração ou verificação de dados. Os critérios claros de aceitação são determinados e acordados.
Onde economicamente viáveis ​​(grandes volumes de dados para migrar, migrações freqüentes de missão crítica, estruturas de dados complexas, requisitos de qualidade de dados elevados), as ferramentas de transformação de dados podem oferecer as seguintes vantagens em relação às planilhas simples:
Eles fornecem relatórios flexíveis de elementos e regras de dados. Eles podem gerar código de migração ou scripts diretamente das regras de mapeamento. Eles podem detectar violações de integridade de dados.
Considerações sobre o teste de aceitação.
A fase de projeto está completa quando o pessoal de migração foi confirmado, o mapeamento de dados está completo, um plano para o congelamento de estruturas de dados, as ferramentas foram identificadas e os critérios de aceitação foram acordados. O comprimento da fase de projeto depende principalmente da necessidade de adquirir ferramentas de migração adicionais e da necessidade de desenvolver softwares de extração, carregamento e verificação de qualidade. Se essas ferramentas e softwares estiverem instalados e simplesmente precisam ser personalizados, a fase de projeto pode ocorrer em algumas semanas; Caso contrário, esse processo pode demorar alguns meses.
Principais marcos de design.
Os marcos da fase de projeto incluem o seguinte:
Funções, responsabilidades e atribuições de tarefas são claras e aceitas. Os elementos de dados são mapeados da origem para o alvo. Um plano para congelar estruturas físicas de dados durante a migração é montado. As ferramentas de migração são identificadas. O software de migração é desenvolvido. É escolhida uma estratégia de migração. Os critérios de aceitação são acordados. O financiamento para funcionários, consultores e ferramentas foi garantido.
Fase de implantação.
O primeiro passo no estágio de projeto é reunir um plano e estrutura de projeto. Como parte deste processo, deve haver uma análise próxima de quaisquer dependências nas migrações de dados; Quando possível, tais dependências e complexidades devem ser reduzidas para gerenciar melhor o risco de implantação. Durante a fase de implantação, ocorre o seguinte:
As estruturas físicas de dados estão congeladas na fonte e no alvo. Interfaces e processamento na fonte e no alvo são trazidos para baixo quando necessário. Os dados são realizados a partir da localização da fonte. Os relatórios de qualidade são executados e todos os erros de dados ou inconsistências identificados. Os problemas de qualidade dos dados são corrigidos na área de teste. Uma reconciliação preliminar ocorre na área de teste e todos os itens de reconciliação são investigados e resolvidos. Os dados são migrados para a localização do destino. Os relatórios de reconciliação são executados. Os critérios de aceitação são cheques; se os erros de reconciliação ou outros critérios não forem atendidos, o sistema será retornado para a fonte de dados original. Caso contrário, as interfaces e o processamento da fonte são interrompidos e depois ativados no alvo. O acima pode ser conduzido em fases, ou como parte de uma corrida ou piloto paralelo, dependendo da abordagem de migração escolhida.
Considerações sobre o teste de aceitação.
Testes e implementação são inseparáveis ​​em uma migração de dados. Os erros físicos são tipicamente de natureza sintática e podem ser facilmente identificados e resolvidos através de correções de sintaxe nos scripts de migração. Erros lógicos são devidos a problemas com o mapeamento de dados. Examinar isso exige fazer perguntas como:
Quantos registros esperamos que esse script crie? A quantidade correta de registros foi criada? Se não, por quê? Os dados foram carregados nos campos corretos? A carga de dados está completa - ou alguns campos estão ausentes? Os dados foram formatados corretamente? Todas as tarefas de limpeza pós-migração estão em ordem?
O objetivo de uma migração de dados bem-sucedida é manter o tamanho da (s) fase (s) de implantação no mínimo. O que é aceitável depende da organização - alguns querem que esta fase dure não mais do que um dia (ou menos), outros podem tolerar uma implantação que dura alguns dias se a disponibilidade não for uma grande preocupação.
Principais marcos de implantação.
Os marcos da fase de implantação incluem o seguinte:
Plano de projeto no local e concordado. A equipe do projeto é formada. Um plano de teste está escrito. A migração ocorre. Os relatórios de reconciliação / verificação de dados são executados. Os critérios de aceitação e métricas de desempenho são avaliados. Uma decisão go / no-go ocorre. Os problemas de dados podem ser resolvidos após a migração.
Resumo da Iniciativa.
As migrações de dados raramente são vistas como atividades de tecnologia de "valor agregado", mas sim como um "mal necessário" derivado da necessidade de consolidar o armazenamento, implementar controles de tecnologia mais fortes, atualizar / substituir sistemas e mesclar / racionalizar tecnologias. Isso faz com que o foco na gestão - os detentores de orçamento de TI - seja um desafio particular. Portanto, é necessário apresentar um caso de negócios forte para eles que descreva as vantagens comerciais das migrações de dados controladas, justificadas na forma tradicional de custo-benefício. Uma migração clara deve suportar esse caso de negócios, reunindo todas as peças do quebra-cabeça: suporte ao fornecedor de armazenamento e ferramentas, recursos humanos internos ou externos, requisitos e métricas de desempenho.
Onde a empresa já possui pessoal, ferramentas e experiência, as migrações tornam-se uma questão de custos de pessoal e o objetivo é minimizar o tempo de pessoal necessário para realizar migrações (realizadas através de estratégias claras, requisitos, design e planejamento de implementação). As ferramentas de migração de dados podem custar de dezenas a centenas de milhares de dólares, e bons analistas de dados e desenvolvedores podem custar de US $ 80.000 a mais de US $ 100.000 nos principais mercados de TI.
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Como planejar um projeto de migração de dados.
A migração de dados é um processo complexo, exigindo uma metodologia robusta. O processo neste guia de planejamento de migração de dados ajudará a minimizar os riscos inerentes a um projeto de migração de dados. Ele também se encaixa perfeitamente na estrutura e nos requisitos da maioria das organizações.
1. Alcance o projeto cuidadosamente.
No início do projeto, o escopo identifica potenciais problemas que podem ocorrer mais tarde. Isso permite que a equipe de migração planeje quaisquer riscos.
O objetivo do escopo é analisar completamente o projeto antes que ele comece. Nossos consultores dividem a revisão em duas partes: a estrutura do projeto e seus aspectos técnicos.
A revisão do projeto deve avaliar as seguintes áreas:
Os prazos e objetivos estão claramente definidos? O orçamento é suficientemente grande? Os requisitos de todas as partes interessadas em potencial foram incluídos no plano? Existem planos de comunicação no local, e eles incluem todas as partes interessadas? Existem membros suficientes da equipe e eles têm as habilidades certas? Se forem consultores, eles estarão disponíveis durante o período de duração do projeto?
A revisão técnica é usada para verificar a qualidade e adequação de:
A metodologia de migração proposta O plano de segurança de dados As características técnicas da ferramenta de migração de dados proposto O software se encaixa nas habilidades das pessoas que trabalham no projeto. A estrutura, volume e qualidade dos dados.
2. Escolha uma metodologia de migração de dados robusta.
Uma metodologia clara é uma parte essencial de uma migração de dados bem-sucedida. A maioria das empresas que fornecem serviços de migração de dados tem sua própria metodologia; O nosso consiste no escopo de migração acima mencionado, seguido de avaliações de projetos e um processo de migração central. Seja qual for sua fonte, a metodologia deve incluir:
Design de extração: como os dados são extraídos, mantidos e verificados Projeto de migração: como os dados são transformados na estrutura de destino. Mapeando regras: os detalhes da migração Visão geral do teste: ferramentas, relatórios, estrutura e restrições Teste unitário: especificação do teste unitário Teste de integração: especificação de teste de integração Plano de recuperação: opções de recuperação para cada etapa da migração Vá plano ao vivo: ações necessárias para entrar em operação.
Leia nosso exemplo de uma metodologia de migração de dados: clique aqui.
3. Prepare os dados meticulosamente.
Há uma série de fases de preparação de dados:
Análise de paisagem verifica como funciona cada sistema e como os dados em cada sistema está estruturado. A garantia de dados valida os dados identificados na análise de paisagem e garante que todos os dados sejam adequados. O perfil de dados fornece uma verificação da qualidade dos dados e garante que qualquer dado histórico seja adequado para os novos requisitos da organização As definições de qualidade de dados são usadas durante a fase de perfil para identificar se os dados são ou não o padrão correto e o formato de um plano de aposentadoria deve ser usado para definir os dados que não são mais necessários. Verificação de dados, que é então seguido de limpeza de dados, verifica se os dados estão disponíveis, acessíveis, completos e no formato correto. A análise de impacto de dados garante que a limpeza de dados não tenha efeito de interferência em outros elementos dentro dos sistemas de origem e de destino.
4. Garantir a segurança dos dados.
A segurança dos dados tornou-se um problema de alto perfil. A equipe de migração deve criar planos de segurança de dados no início e incorporá-los no plano de migração de dados. As áreas a considerar incluem:
Como garantir a transferência de dados segura Como criar acesso seguro ao servidor Como garantir o acesso seguro aos dados O número de permissões necessárias para transferir dados Apuramento e verificação do pessoal, incluindo consultores externos As sessões de treinamento ou informação exigidas pelo pessoal Vetting do software que será usado para os protocolos de migração para o uso de e-mail e dispositivos de armazenamento portáteis.
5. Incentivar o engajamento empresarial.
O apoio de líderes empresariais sênior irá melhorar as chances de um projeto de migração de dados funcionar sem problemas e garantir que a equipe tenha os recursos necessários. A chave é comunicar que a finalidade da migração é tornar o negócio global mais efetivo e eficiente.
O projeto se beneficiará se:
Está alinhado com as prioridades do negócio, particularmente o lucro. As expectativas são gerenciadas, tanto em termos de prazos como nos insumos exigidos aos gerentes seniores. As questões específicas de negócios estão vinculadas. As melhores práticas são demonstradas e, se possível, acreditações ou padrões de gerenciamento. As vitórias rápidas são demonstradas como bem como ganhos a longo prazo.
Essas atividades incorporam a melhor prática de migração de dados, com o benefício adicional de tornar o processo de migração de dados um pouco mais direto. Leia mais sobre o processo de planejamento em nosso guia gratuito de planejamento de migração de dados.