データ移行に関するすべての情報
ビッグデータはおそらく、過去10年間で最大の流行語であり、何千もの企業がデジタル情報をビジネスの生命線として見せるよう説得力を持っています。IDCの調査によると、ビッグデータとビジネス分析の世界的な収益は、2020年には前年の189億ドルから2743億ドルに達すると予測されています。
このようなエンタープライズデータシステムへの投資の急増は驚くべきことではありません。世界をリードする企業は、データには変革の力があることを直接認識しています。これにより、イノベーション、新しい製品やサービスの創造、顧客体験の向上、収益の創出といった知識と予測能力が得られます。
ただし、データの活用を決定するには、データ移行計画など、十分に確立されたプロセスを確立する必要があります。
データ移行とは何ですか? また、なぜ重要なのですか?
一言で言えば、データ移行とは、組織のデータ、アプリケーション、およびデジタルシステムをある場所から別の場所に転送するプロセスです。ただし、ある形式から別の形式にデータを転送したり、あるアプリケーションから別の形式にデータを転送したりすることもできます。
データ移行は、組織全体のデータ管理戦略に不可欠な要素です。これは、サーバおよびデータストレージハードウェアのアップグレードまたは統合、新しいアプリケーションの導入、または新しいコンピューティング環境（クラウドなど）への移行を行う際に必要なプロセスです。
ある場所から別の場所へデータを移行する理由はたくさんあります。最も一般的で簡単な説明の例は、データベースとアプリケーションをレガシーオンプレミスサーバー (通常は老朽化したデータセンター) からパブリッククラウドに移行することです。
このような場合、既存のインフラストラクチャは古すぎて低速であり、スペースを占有することさえあります。1つの解決策は、データセットを新しいクラウドベースのアプリケーションまたはサーバーに移動して、より迅速で俊敏なプロセスを通じてビジネスの成長と柔軟性を促進することです。また、データ移行は、ワークロードとデータベースを 1 つのクラウドプラットフォームから別のプロバイダーに移動するという意味もあります。
データ移行の主なタイプの
データ移行には、さまざまなタイプがあり、ビジネス上の要因も異なります。データの移行は、通常、データベース、アプリケーション、ストレージ、クラウド環境を対象としています。
- データベースの移行
移行プロセスには、ターゲット・データベースのストレージ容量の決定からデータの整合性の確保まで、多くのタスクが必要となるため、多くの計画と慎重なテストが必要です。
- アプリケーションの移行これらの移行
- ストレージ移行
新しいストレージ・システムに移行すると、データの検証やクローン作成などのデータ管理機能が導入されます。また、クラウドストレージの移行により、より迅速かつコスト効率の高いスケーリングが可能になります。
- クラウドの移行
ただし、クラウド移行プロジェクトは、クラウドへのデータのバックアップと混同しないでください。データをクラウドに移行するということは、インターネット経由でアクセス可能な新しいネイティブ環境にデータを移動することを意味します。
データ移行戦略を構築する際に考慮すべき事項
データ移行は、多くの場合、慎重な計画と詳細への注意を必要とする複雑な作業です。企業は、データ移行プロジェクトに近づくときに、これらの要素を考慮する必要があります。
- ワークロードの種類
ミッションクリティカルなワークロードの場合、ベストプラクティスはデータを段階的に移行し、ソースシステムとターゲットシステムの同時実行を維持し、プロセス全体にわたってテストを行うことです。また、企業は、ダウンタイムによる影響を最小限に抑えるために、大量の 1 回限りの転送を選択し、生産時間外で実行することもできます。
- 関係するデータ
10テラバイト（TB）未満のデータを移行する場合、情報を最も安価で効率的に移動する方法は、外付けハードドライブなどの物理ストレージ・ソリューションを新しい場所に輸送することです。
ただし、ペタバイトのデータを含む大量移行では、ベンダーが提供する専用のデータ移行デバイスを使用できます。
- 移行速度
いずれにしても、データがオンラインかオフラインかにかかわらず、データ転送のタイムラインを正確に推定することが重要です。
データ移行
計画の基本最も単純なデータ移行プロセスは、データの抽出、データの変換、および新しい場所 (ETLと呼ばれる手順) へのデータのロードという 3 段階のフローに従います。データの移動にはワンサイズですべてのアプローチはありませんが、効果的な計画を策定するために組織が従うことができる基本的な手順があります。
1.移行前の計画- 移行するデータの安定性を評価します。
2.プロジェクトの開始- 組織内の主要な利害関係者を簡潔にするためのコミュニケーション計画を作成します。
3.ランドスケープ分析- データの構造とコンテキストを決定し、データ移行プロジェクトの目標について組織を簡潔にします。
4.ソリューション設計- 移動するデータを特定し、ソースからターゲットへの変換をマッピングします。
5.ビルドとテスト： 移行アーキテクチャをロールアウトし、本番環境のミラーを使用してテストします。
6.移行と検証： データ移行アクティビティの実行と記録を行い、コンプライアンスを実証し、移行したデータのビジネス利用可能性を判断します。
7.使用停止と監視- レガシーソース環境をサンセットし、データ品質を監視します。
このチェックリストは決して包括的ではありません。また、各ステップの間にはさらに多くのアクティビティがあります。しかし、これらの手順は、ほとんどの組織にとって良い出発点となるはずです。
2 データ移行戦略のタイプ
成功したデータ移行は、企業ごとに異なる明確な戦略によって推進されます。しかし、ほとんどの戦略は、トリクル移行とビッグバン移行の2つの主要なカテゴリの1つに分類されます。
ビッグバン移行
ビッグバン移行では、定義された時間内に単一のイベントで完全なデータ移行を実施する必要があります。このアプローチのドローは、すべてが短い時間ボックス化されたイベントで起こるように、相対的な単純さです。
ただし、特にシステムの移行の場合、このトレードオフはダウンタイムです。ライブシステムは、データがソースから抽出され、処理され、ターゲットデータベースにロードされ、新しい環境に切り替わるときに、ダウンする必要があります。これにより、ミッションクリティカルなシステムをオフラインで運用するため、ビジネスはプレッシャーにさらされる可能性があります。
トリクル移行
の名前が示すように、トリクル移行では、データの移動に段階的なアプローチをとります。通常、トリクル移行では、移行を一瞬で完了させるのではなく、古い環境と新しい環境を相互に実行し、データを段階的に移行します。
この戦略の最大のメリットは、ダウンタイムがゼロになることです。つまり、24時間365日稼働の可用性を必要とするミッションクリティカルなアプリケーションを移行する場合に最適です。しかし、トリクルアプローチでは、移行されたデータを監視する必要があるため、移行プロセスに複雑さが増します。
データ移行の一般的なリスクと課題データ移行をこれまで以上に容易かつ迅速に行うツール、プロバイダ、プラットフォームが利用可能である
にもかかわらず、ミッションクリティカルなシステムの移動は、これらの要因により、リスクの高い作業となります。
- データ損失
移行がオンラインで実行され、短い接続障害が発生した場合、不足している情報は、ユーザーまたはアプリケーションがそれを必要とし、それが利用できなくなった場合にのみ気付くことがあります。
- 互換性の問題
互換性の問題は、オペレーティング・システムの競合、サポートされていないファイル形式、およびソース・システムとターゲット・システム間のユーザー・アクセス権限の競合が原因で発生する可能性もあります。
- 長時間のダウン
- 実行不良
データ移行とデータ統合データ移行とデータ統合は関連用語
ですが、根本的に異なるプロセスです。
データ統合は、さまざまなソースからさまざまなデータセットを収集して組み合わせて、クリーンで整理された、実用的なビジネスインテリジェンスを作成するプロセスです。その考え方は、その意味、コンテキスト、目的など、情報の統一されたビューを持つことです。たとえば、マーケティング、販売、取引先などのさまざまなビジネスシステムから顧客データを収集して、顧客の単一のビューを作成することができます。
データ移行との類似性は、データを統合するためにETLを使用することから来ています。ただし、データ統合は継続的なプロセスであり、収集されるデータが増えるほど、ビジネス上の洞察がより詳細になります。これに対して、データ移行は 1 回限りのイベント（段階的に行われる場合もある）であり、内部的に保存されたデータは異なるシステムまたは環境に移動されます。
どのような場合であっても、統合ソフトウェアにより、データ統合とデータ移行の両方が簡素化され、効率化できます。これらのツールを使用すると、企業は、単一のプラットフォームで複数のソースからデータセットを組み合わせ、管理、分析することができます。これにより、データに基づいてビジネス上の意思決定が容易になります。
しかし、多種多様なデータ統合ツールでは、ソリューションの選択は難しい場合があります。
- 構築済みコネクタ- データ統合ツールがサポートするシステムとアプリケーションが増えるほど、より多くの洞察が得られます。
- オープンソースアーキテクチャ- これらのソリューションはより柔軟で、ベンダーロックイン期間はありません。
- 使いやすさ- すべてのデータ統合ツールは学習曲線を持っていますが、理解しやすく、効果的にデータを視覚化できるツールを探してください。
- クラウドのサポート- このツールは、シングル、マルチ、およびハイブリッドクラウド環境をサポートする必要があります。
- 透過的な価格設定- 透過的な価格設定モデルがあり、隠れた手数料がないプロバイダーを探します。
すべての企業ではなく、ほとんどの企業にとって、データの移行は避けられません。クラウドへの移行によるパフォーマンスと効率性のメリットを実感する企業が増えるにつれて、ある形式または他形式のデータ移行の計画を立て始めるには、どの企業にとっても良い時期です。
ビジネス・リーダーは、時間をかけてITインフラストラクチャを評価し、データ移行ソリューションを探して、プロジェクトに適した人材を引き込む必要があります。
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