數據向云遷移的四個階段，你的企業(yè)處于什么位置？

作者：云智時代 2020-06-09 14:14:27

云計算 每家企業(yè)都要經歷云探索、云數據遷移、云數據成熟度和最終成為云數據的領導者這四個階段。那么在在擴展的云數據基礎架構中的四個階段，有哪些需要注意的地方?

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隨著數字化轉型的深入，企業(yè)正穩(wěn)步將數據向云遷移，大多數企業(yè)計劃在未來幾年內遷移到云或擴大其云業(yè)務。這個過程中，每家企業(yè)都要經歷云探索、云數據遷移、云數據成熟度和最終成為云數據的領導者這四個階段。

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對于具有不同數據需求的企業(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)務驅動力，推動IT和數據專業(yè)人員進一步創(chuàng)建，完善和利用云數據管理，來制定更好的業(yè)務決策。那么在在擴展的云數據基礎架構中的四個階段，有哪些需要注意的地方?

云探索

處于這個階段的企業(yè)，大多會將數據存儲在本地數據倉庫中，并正在評估是否向云遷移。不過現在，企業(yè)的IT決策者應盡快采取行動了。根據調查顯示，90%的企業(yè)已經著手考慮嘗試將一些數據放到云數據倉庫中了，所以在這個階段的企業(yè)應盡早探索哪些數據要先行上云?評估不同云供應商的云數據倉庫服務?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)獲得數據洞察力競爭。在創(chuàng)建報告和提取指標時，需要確保所擁有的數據是準確的和最新的。在云中構建數據分析平臺的最佳位置。對于希望降低成本并節(jié)省數據管理策略時間的企業(yè)而言，云的規(guī)模和性能是正確的選擇。

當涉及到數據體系架構時，應該確定產品和技能方面的差距，來確定如何擴展云。比如需要混合云架構嗎?確定最適合企業(yè)的云數據倉庫?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。

云數據遷移

這個階段的企業(yè)已經向云進行投資，已經選擇了云服務提供商和云數據倉庫來管理其數據?，F在，將需要決定將哪些數據加載到云中，以及如何高效地執(zhí)行遷移操作。

正如正如在云探索階段，企業(yè)需要利用云的速度。所以在這個階段，企業(yè)需要搞清楚兩個大業(yè)務驅動，即集中數據和創(chuàng)建可擴展的數據基礎結構，以及告知企業(yè)如何設計其云數據管理平臺。企業(yè)中會不可避免地面對數據孤島的挑戰(zhàn)。但是為了清楚地了解關鍵業(yè)務見解，將數據集中是必不可少的，云數據倉庫和云原生ETL解決方案可以作為單一事實來源。

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

云數據成熟度

這個階段，云現在已成為數據團隊的重要支撐?，F在，企業(yè)已經建立了可靠的云數據分析用例，改進了部分業(yè)務的分析和報告，甚至有可能日常運行數據編排和轉換工作。

所以這時，企業(yè)已經有了讓云接受更多挑戰(zhàn)的時候，即進一步完善和磨練云數據管理策略。當需要準備和加載數據時，要確保不要在可自動化的任務上消耗資源。74%的企業(yè)表示，減少在數據準備和管道開發(fā)上花費的時間和資源非?！爸匾薄Ｌ剿髟谀睦锟梢宰詣訄?zhí)行ETL流程的各個部分，以真正利用云的速度和功能。

所以在云數據管理中，成熟度的提高意味著責任的增加。隨著將更多數據移至云，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。選擇可以幫助你消除費時的任務(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措施的軟件非常重要。

云數據領導者

在這個階段，意味著企業(yè)已經處于云數據的有利位置，可以制定數據驅動的決策?？赡芤呀浽谑褂脭祿茖W和高級分析來為整個企業(yè)的決策提供信息。甚至可能使用轉換后的數據來創(chuàng)建機器學習模型和人工智能。數據是推動業(yè)務和產品開發(fā)的最大資產，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。

為了進一步擴大數據工作量，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據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據有助于促進數據明智的決策?，F在，整個企業(yè)中的更多人員和團隊可以消除其流程中的抑或，并在企業(yè)內部傳播數據素養(yǎng)。

為了實現數據民主化，企業(yè)需要確保適當的安全性和數據共享治理。IT專業(yè)人員和業(yè)務用戶應在數據治理和云解決方案的各個方面共同努力，以了解，實施和協作，以確保數據自助服務工作負責并合規(guī)。

 

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