La migración de datos suele referirse al movimiento complejo de datos de una ubicación a otra. Hay que tener cuidado de no perder datos y mantener su integridad. Las razones para migrar datos pueden incluir el traslado a nuevas arquitecturas de aplicaciones o almacenamiento basado en la nube, o el apoyo a plataformas modernas de gestion des données en la nube para obtener más valor de los activos de datos.
Estrategia de migración de datos
Every data migration is different, but successful migrations use a multi-step process with plenty of testing. Migrations can be expensive, so a strong business case and management buy-in are advisable. Many data platform providers offer migration tools to move data, stored procedures, and associated referential integrity rules to their technology. Vendors, such as Actian, provide services to ensure a smooth migration.
A continuación se describen algunas de las etapas de un proyecto de migración de datos:
Determinar el alcance del proyecto de migración
La determinación del alcance ayuda a delimitar el coste y el esfuerzo necesarios para llevar a cabo la migración de datos. El éxito de un proyecto de migración depende de la precisión de su alcance y planificación. Sin una estimación precisa de lo que se va a conseguir, el proyecto está sujeto a la expansión del alcance, con sobrecostes financieros y retrasos en la finalización.
Diseñar la migración
El diseño de la migración depende de lo que se traslade y de la selección de herramientas para gestionar las transformaciones de datos. Por ejemplo, si se traslada una base de datos, normalmente se reescribirán los procedimientos almacenados. Las funciones que no existan en la plataforma de destino tendrán que escribirse como funciones definidas por el usuario.
Estrategia de migración
Las migraciones deben realizarse por fases. Los avances deben revisarse a medida que se alcanzan o se incumplen los hitos para mantener el proyecto en marcha. El funcionamiento en paralelo de los sistemas antiguos y nuevos ofrece cierta seguridad gracias a la capacidad de conmutación.
Comprobación de los datos migrados
Los datos del sistema de destino deben compararse con los del sistema de origen después de cada movimiento. Hay que verificar las validaciones de datos y las restricciones referenciales. Gracias a la tecnología de captura de datos de cambios (CDC), los nuevos datos de la aplicación pueden mantenerse sincronizados con los antiguos durante las pruebas de aceptación.
El paso a la producción
El funcionamiento en paralelo de los sistemas antiguo y nuevo ayuda a generar confianza en la nueva aplicación. Cuando los usuarios estén satisfechos con el nuevo sistema, podrá retirarse la aplicación antigua.
Revisión posterior a la migración
Una revisión de la migración recoge las mejores prácticas y los errores que hay que evitar en futuros proyectos de migración.
Capacidades de migración de Actian
Actian makes migrations to the Actian Analytics AI Platform easy by providing migration tools and services.
The migration of terabytes of data, thousands of tables and views, specialized code and data types, and removal of proprietary impediments doesn’t happen overnight. Below are some reasons to consider Actian for your next data warehouse migration:
- Actian Analytics AI Platform can be deployed on-premises and in hybrid and multi-cloud environments, including AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud.
- La plataforma altamente escalable le ayuda a migrar o descargar de forma incremental su almacén de datos heredado hasta que pueda retirarlo.
- Actian Analytics AI Platform supports Hadoop data formats such as Parquet and ORC in the cloud and on-premises.
- El servicio de migración de Actian garantiza que más del 90% del código personalizado escrito para almacenes de datos heredados se migre automáticamente. Los servicios profesionales de Actian pueden migrar cualquier código exclusivo para que la migración le resulte despreocupada.
- Actian también ofrece interoperabilidad total con sus aplicaciones back-end existentes, repositorios de datos empresariales y nuevas fuentes de datos.
Migración a la nube
La mayoría de las organizaciones han adoptado un enfoque multi-nube para la gestion des données que les permite utilizar las opciones de procesamiento y almacenamiento de datos más recientes, rentables y escalables. La nube ofrece una elasticidad ilimitada para crecer con las necesidades de datos de la organización, y los precios de suscripción garantizan que solo se pague por los recursos que se utilizan.
Incluso los lagos de big data heredados de sur site , como Hadoop, tienen variantes en la nube que admiten formatos de almacenamiento antiguos y las API de Spark asociadas. Esto facilita enormemente la migración, ya que la empresa puede evitar costosas transformaciones de datos.
Estrategia de migración de datos para nuevas arquitecturas de aplicaciones
Las aplicaciones adoptan cada vez más una arquitectura de microservicios que convierte las antiguas aplicaciones monolíticas en componentes más pequeños y reutilizables, lo que permite crear nuevas aplicaciones con mayor rapidez. Cuando una aplicación se refactoriza en componentes más granulares, los datos que utiliza tienen que ser refactorizados de forma similar. Afortunadamente, la mayoría de las aplicaciones procedimentales tienen una sección principal de alto nivel con elementos de datos comunes que llaman a varias subrutinas y funciones. Estos subcomponentes indican explícitamente qué parámetros de datos se les pasan y qué resultados se devuelven a la aplicación que los llama. Las herramientas de modelado de datos pueden escanear el código de la aplicación para representar visualmente cómo se utilizan los datos. Además, estas herramientas pueden detectar código muerto y datos huérfanos, que pueden eliminarse en la reingeniería.
Estrategia de migración de datos para plataformas de datos modernas
Tras experimentar los inconvenientes de las iniciativas de almacenes de datos empresariales (EDW) centralizados, las organizaciones buscan mejores formas de integrar los datos distribuidos por toda la empresa. Los tejidos y mallas de datos son diseños de arquitectura de datos emergentes que pueden hacer que los datos sean más accesibles, disponibles, localizables e interoperables. El enfoque de tejido de datos permite la abstracción de los datos de los sistemas en un conjunto común de objetos de datos que se tratan como datos empresariales unificados con propiedad y gestión centralizadas. El enfoque de malla de datos utiliza una arquitectura descentralizada que distribuye la propiedad de los datos a las líneas de negocio o a los expertos del dominio. Ambos enfoques pueden ser lo suficientemente valiosos como para justificar importantes proyectos de migración de datos.
Actian and the Data Intelligence Platform
Actian Data Intelligence Platform is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
