数据是一种宝贵的东西比系统本身会持续时间更长,蒂姆•伯纳斯-李曾经有句名言。云存储让这发生,通过使通用数据访问的独立系统。
因此,许多组织都涌向云计算的数据存储。Gartner的研究预测,到2022年,75%的所有数据库都将部署或迁移到云上。
但像其他移民一样,云数据迁移也充满了问题,顶部的挑战数据质量。解锁的潜在价值,云安全数据需要一个专门关注数据质量。
实现数据质量在云数据迁移
组织从本地数据存储到云想利用云的效率和可伸缩性提供访问数据。两个数据生产者和消费者受益于云的方便和性能。
只是移动到云不会帮助如果数据不可信。如果数据质量是迷失在迁移呢?如果数据质量很差的,你把质量差的数据?这将如何影响业务?
数据质量是数据驱动的健身相信商业决策。持续不断的传来数据来自多个不同来源,保证连续数据质量得到挑战。临时解决方案或草率的亚愽体育app下载追悔不能提供所需的质量值得信赖的见解。甚至当你使用先进的分析工具。
质量的定义也是进化超越准确性。正如汤姆·瑞德曼所说,适合使用,数据必须是“正确的”(无缺陷),是“正确的”数据(拥有所需的功能)。需要多方面的策略来达到高水平的质量在云数据迁移。
理解和评估数据质量挑战云数据迁移
将数据迁移到云就像移动的房屋。它需要准备“之前”迁移,监控”在“迁移,并验证质量和完整性”后“迁移。虽然大多数云服务简化实际的数据迁移的过程,真正的开始更早做准备。
数据质量的典型挑战云迁移开始理解数据。
- 理解数据:您可以利用云平台统一数据访问在不同来源和系统。然而,只是没有足够的业务上下文访问数据很难有效地理解和使用这些数据。没有数据情报,大量的数据迁移到云计算是一种资源浪费。亚博 在线
- 从旧数据迁移模型:一些遗留系统需要详细规划,以防止损失的质量而搬到一个新的数据模型。
- 重复的记录管理在迁移:数据复制是一种常见的挑战,因此很难评估数据保留和其影响。这些类型的问题需要一个完全理解的数据,包括数据转换为它流经系统。
- 解决数据所有权迁移:虽然听起来像一个技术过程,人们参与有很大一部分迁移的挑战。当你不知道谁拥有什么,什么事情是一个庞大的任务。没有明确的角色和责任,数据质量问题就成为一个负担难以摆脱。
- 优先考虑质量问题:当你正在处理多个数据问题,智能管理它们的方法是关注那些有很高的业务影响。现在,你怎么知道哪些是重点问题?你如何决定哪些问题需要立即注意呢?快速和可靠的影响分析是有效地优化数据质量问题的唯一方法。一旦优先,明确数据所有权至关重要和升级的问题分配给正确的人。
这些挑战需求强劲的全面战略数据治理您的数据质量解决方案的基础。
迁移数据与预测数据质量
云数据迁移不需要一次性活动。事实上,你可以抓住这个机会来构建一个求实创新数据在你的组织文化。
数据质量在企业范围的安全和隐私与根深蒂固的协作框架实现。应用预测数据质量,你可以自动化质量工作流得到一个集中的视图和更好的控制数据。你也可以有效地审计数据自适应规则来减少业务中断。
添加数据目录登记数据与相关业务上下文的定义、所有权、政策和使用。完整的数据沿袭使粒度级别的影响分析,你会发现质量问题,以及如何发展。得到完整的数据集是如何采购的,可见性聚合和简化报告用于隐私法规。你可以分类敏感数据,并将数据所有者负责分配给确保策略驱动的,兼容的访问。
构建数据质量的基础上数据治理基金会促进一个共同理解的数据,明确定义的角色和职责,标准化的政策和程序。一个全面的企业平台集成的数据治理,数据目录和数据质量提供了更好的可见性数据决定哪些数据迁移到云端。
迁移与企业平台确保您识别和关键数据迁移,解决质量问题,采取措施,提高数据质量,建立承诺参与。自动化,积极的见解血统和集中式数据质量加速合规报告、审计和风险管理。
云数据迁移后验证数据质量
有时,数据迁移可以墨菲定律的缩影,任何可能出错在哪里出错。旧的驱动版本,解析错误,内存问题,连接限制,甚至嘈杂的网络可以破坏数据。提示迁移后的数据验证,确保数据不会丢失或改变了在迁移过程中。
然而验证数据一致性在两个不同的地点是具有挑战性的。典型的低级完整性检查的行或列数不确认数据是相同的。也不不占模式或价值的差异。这种差异在源和目标系统的数据类型也证明很难。
如果测试大量数据与手工质量规则约束你的云数据迁移,预测数据质量为您提供最好的解决方案。使用自动化,自适应规则,您可以快速执行端到端数据质量验证后迁移。
通过一次单击,数据质量进行预测行,列,检查产品的相似性,以及价值源数据存储和目标数据之间的湖。它还可以针对高维数据集运行检查,以确保你不纠结于你的任何复杂的数据。
云数据迁移与企业平台成功后,你将有一个可信的数据和策略驱动的敏感数据访问的目录。数据生产者和消费者可以选择“正确”的数据与数据的信心是“正确的”。
“顶级医疗组织保存2000小时在云迁移与预测数据质量来减少他们的移动和数据质量计划为未来铺平道路。”
让你的数据更好的湖泊连续的数据质量
数据湖泊支持复杂AI-driven分析驱动增长战略,保持合规,优化业务操作。分析是可以信任的只有当湖泊是可信的数据。预测数据质量提供了数百个质量检查并能不断学习为你开发一组独特的检查。这些检查也可以流数据上执行,确保只有高质量的数据管道的力量你信任的分析。
其独特的Spark-based架构支持多重云、on-prem或混合存储、报警问题来源。自助的能力下推修复在源头保证质量是解决在早期,在下游应用程序没有任何斗争来解决。流线型的仪表板,您可以快速关注关键问题支持总体质量分数。
随着越来越多的公司转向云的数据和分析,建立数据求实创新文化是首要任务。云数据迁移是合适的机会开始。支持连续数据质量最大化您的迁移的努力和为动力分析提供了便利的数据管道。
组织的数据不仅认识到数据访问是至关重要的人,但系统和工具,。数据生产者和消费者越来越多地包括人工智能和ML的工具与值得信赖的,顺从的,相关数据。连续数据质量的方法可以确保你的BI和其他工具是美国通过可信的数据,打开你的完整的业务潜力。
Gartner预测,云系统基础设施服务支出预计将从630亿年的2020美元增长到2022年的810亿美元。如果你想利用云基础设施,成功的关键是管理和访问可信数据迁移。一个健壮的企业数据策略利用的协同预测数据质量,数据沿袭数据治理,保证连续的数据质量。不仅在迁移过程中,但总是。
