數(shù)據(jù)向云遷移的4個階段

宋茜

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，企業(yè)正穩(wěn)步將數(shù)據(jù)向云遷移，大多數(shù)企業(yè)計劃在未來幾年內(nèi)遷移到云或擴大其云業(yè)務。這個過程中，每家企業(yè)都要經(jīng)歷云探索、云數(shù)據(jù)遷移、云數(shù)據(jù)成熟度和云數(shù)據(jù)領導者這4個階段。

對于具有不同數(shù)據(jù)需求的企業(yè)來說，因為不同部門和職能可能處于不同的階段，所以每個階段都有業(yè)務驅(qū)動力，推動IT和數(shù)據(jù)專業(yè)人員進一步創(chuàng)建、完善和利用云數(shù)據(jù)管理，來制定更好的業(yè)務決策。那么在擴展云數(shù)據(jù)基礎架構的4個階段中，有哪些需要注意的地方？

云探索

處于這個階段的企業(yè)，大多會將數(shù)據(jù)存儲在本地數(shù)據(jù)倉庫中，并評估是否向云遷移。不過現(xiàn)在，企業(yè)的IT決策者應盡快采取行動了，根據(jù)調(diào)查顯示，90 %的企業(yè)已經(jīng)著手考慮嘗試將一些數(shù)據(jù)放到云數(shù)據(jù)倉庫中，所以在這個階段的企業(yè)應盡早探索哪些數(shù)據(jù)要先行上云，評估不同云供應商的云數(shù)據(jù)倉庫服務，以及制定相應的長短期目標。

所以在這個階段，企業(yè)需要確定如何加快分析和報告速度，以幫助企業(yè)獲得數(shù)據(jù)洞察力競爭。在創(chuàng)建報告和提取指標時，需要確保所擁有的數(shù)據(jù)是準確的、最新的。在云中構建數(shù)據(jù)分析平臺的最佳位置，對于希望降低成本并節(jié)省數(shù)據(jù)管理策略時間的企業(yè)而言，云的規(guī)模和性能是重要的選擇。

當涉及到數(shù)據(jù)體系架構時，應該確定產(chǎn)品和技能方面的差距，來確定如何擴展云。比如是否需要混合云架構，確定最適合企業(yè)的云數(shù)據(jù)倉庫，咨詢每個供應商的問題或找到咨詢合作伙伴以幫助制定策略。

云數(shù)據(jù)遷移

這個階段的企業(yè)已經(jīng)向云進行投資，已經(jīng)選擇了云服務提供商和云數(shù)據(jù)倉庫來管理其數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，需要決定要將哪些數(shù)據(jù)加載到云中，以及如何高效地執(zhí)行遷移操作。

正如在云探索階段，企業(yè)需要利用云的速度。所以在這個階段，企業(yè)需要搞清楚幾個大的業(yè)務驅(qū)動，即集中數(shù)據(jù)、創(chuàng)建可擴展的數(shù)據(jù)基礎結構，以及告知企業(yè)如何設計云數(shù)據(jù)管理平臺。企業(yè)會不可避免地面對數(shù)據(jù)孤島的挑戰(zhàn)，但是為了清楚地了解關鍵業(yè)務需求，將數(shù)據(jù)集中是必不可少的，云數(shù)據(jù)倉庫和云原生ETL解決方案可以作為單一事實來源。

將數(shù)據(jù)加載到云中應該是一個經(jīng)過衡量的項目。不如從一個小的用例開始，KPI和指標明確，并且可以訪問數(shù)據(jù)源。在較短的時間內(nèi)顯示云數(shù)據(jù)分析的價值和速度，可以幫助IT決策者獲得更大認可，從而在云中建立可擴展的基礎架構。

云數(shù)據(jù)成熟度

這個階段，云已成為數(shù)據(jù)團隊的重要支撐。現(xiàn)在，企業(yè)已經(jīng)建立了可靠的云數(shù)據(jù)分析用例，改進了部分業(yè)務的分析和報告，甚至有可能已經(jīng)在運行數(shù)據(jù)編排和轉(zhuǎn)換工作。

所以這時，企業(yè)已經(jīng)到了讓云接受更多挑戰(zhàn)的時候，即進一步完善和磨練云數(shù)據(jù)管理策略。當需要準備和加載數(shù)據(jù)時，要確保不在可自動化的任務上消耗資源，74 %的企業(yè)表示，減少在數(shù)據(jù)準備和管道開發(fā)上花費的時間和資源非常重要。探索在哪里可以自動執(zhí)行ETL流程的各個部分，以真正利用云的速度和功能。

所以在云數(shù)據(jù)管理中，成熟度的提高意味著責任的增加。隨著將更多數(shù)據(jù)移至云，企業(yè)還將需要一個可以補充云戰(zhàn)略和業(yè)務目標的技術堆棧。選擇可以幫助消除費時任務（例如手工編碼），并結合諸如災難恢復或版本控制之類的保護軟件非常重要。

云數(shù)據(jù)領導者

在這個階段，意味著企業(yè)已經(jīng)處于云數(shù)據(jù)的有利位置，可以制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，可能已經(jīng)在使用數(shù)據(jù)科學和高級分析來為整個企業(yè)的決策提供信息，甚至可能使用轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建機器學習模型和人工智能。數(shù)據(jù)是推動業(yè)務和產(chǎn)品開發(fā)的最大資產(chǎn)，企業(yè)會尋求進一步的投資，以借助洞察力更快地進行創(chuàng)新。

為了進一步擴大數(shù)據(jù)工作量，企業(yè)迫不及待地希望IT提供洞察力。在此階段，企業(yè)需要以全面的方式為業(yè)務的其他部門提供對數(shù)據(jù)源的訪問以進行分析。向企業(yè)中的每個人提供分析就緒的數(shù)據(jù)，有助于促進明智的決策，現(xiàn)在，整個企業(yè)中的更多人員和團隊可以消除其流程中的疑惑，并在企業(yè)內(nèi)部傳播數(shù)據(jù)。

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化，企業(yè)需要確保適當?shù)陌踩院蛿?shù)據(jù)共享。IT專業(yè)人員和業(yè)務用戶應在數(shù)據(jù)管理和云解決方案的各個方面共同努力，確保數(shù)據(jù)自助服務的工作有效并合規(guī)。