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约翰。史密斯
name@company.com
数据科学家,美国
利益
云计算数据
数字转换
数据治理

保证云数据迁移过程中的高质量数据

大雁v字队形飞行代表云数据迁移

蒂姆•伯纳斯•李(Tim Berners-Lee)曾有一句名言:数据是一种珍贵的东西,比系统本身的寿命更长。云存储通过实现独立于系统的通用数据访问实现了这一点。

因此,许多组织都涌向云来存储数据。Gartner的研究预测,到2022年,75%的数据库将部署或迁移到云上

但就像任何迁移一样,云数据迁移也充满了问题,最大的挑战是数据质量。释放可访问的、安全的云数据的潜在价值需要专注于数据质量。

在云数据迁移过程中实现数据质量

从本地数据存储转向云存储的组织希望利用云的效率和可伸缩性来交付可访问的数据。数据生产者和消费者都受益于云的便利和性能。

但是,如果数据不值得信任,那么简单地转移到云上是不会有帮助的。如果数据质量在迁移过程中丢失了怎么办?如果一开始数据质量就很差,而您带来的数据质量很差,会发生什么?这将如何影响业务?

数据质量是数据的适合度,以推动对业务决策的信任。随着数据不断从多个不同的来源涌入,确保连续的数据质量变得很有挑战性。临时的解决方案或仓促manbetx1.0下载的事后想法不能提供可信的洞察力所需要的那种品质。即使你使用复杂的分析工具。

质量的定义也在不断演变,超越了准确性。正如汤姆·雷德曼所说,为了适合使用,数据必须是“正确的”(没有缺陷)并且是“正确的”数据(拥有所需的特性).在云数据迁移过程中,需要采用多方面的策略来实现高质量。

理解和评估云数据迁移中的数据质量挑战

将数据迁移到云端就像搬家一样。它需要“迁移之前”的准备,“迁移期间”的监视,以及“迁移之后”的质量和完整性验证。虽然大多数云服务简化了数据迁移的实际过程,但真正的准备工作要早得多。

云迁移中数据质量方面的典型挑战始于对数据的理解。

  • 理解数据您可以利用云平台来统一不同来源和系统的数据访问。然而,如果只是访问数据而没有足够的业务上下文,就很难理解和有效地使用数据。如果没有数据智能,将大量数据迁移到云是一种资源浪费。狗万新闻c
  • 从旧的数据模型迁移一些遗留系统需要详细的计划,以防止在迁移到较新的数据模型时出现质量损失。
  • 重复的记录管理:数据复制是迁移过程中常见的挑战,因此很难评估保留哪些数据及其影响。这些类型的问题需要完全理解数据,包括数据在系统间流动时如何转换。
  • 解决数据所有权虽然迁移听起来像是一个技术过程,但人们的参与在迁移挑战中占有很大的份额。当你不知道谁拥有什么东西时,完成任何事情都是一项艰巨的任务。如果没有定义良好的角色和责任,数据质量问题可能成为难以摆脱的负担。
  • 优先考虑质量问题当你处理多个数据问题时,管理它们的聪明方法是关注那些对业务有很大影响的问题。那么,你怎么知道哪些是优先考虑的问题呢?你如何决定哪些问题需要立即关注?快速而可靠的影响分析是有效地确定数据质量问题优先级的唯一方法。一旦确定了优先级,明确的数据所有权对于将这些问题分配给正确的人是至关重要的。

这些挑战要求为您的数据质量解决方案提供全面的、强有力的数据治理基础策略。

使用预测数据质量迁移数据

云数据迁移不需要是一次性活动。事实上,您可以抓住这个机会在您的组织中构建以质量为中心的数据文化。

数据质量在企业范围内的安全和隐私实现和一个根深蒂固的协作框架中得以发展。应用预测数据质量,您可以自动化高质量的工作流,以获得集中的视图和更好的数据控制。您还可以使用自适应规则有效地审计数据,以尽量减少业务中断。

添加数据目录将数据注册到定义、所有权、策略和使用的相关业务上下文中。完整的数据沿袭为了进行粒度级的影响分析,您将发现质量问题在哪里以及如何产生的。对数据集的来源、聚合和使用的完全可见性也简化了隐私规则的报告。您可以对敏感数据进行分类,并指定负责任的数据所有者,以确保策略驱动的、符合规定的访问。

构建数据质量的基础数据治理基金会促进对数据的共享理解,明确定义的角色和职责,以及标准化的政策和过程。一个综合的企业平台具有集成的数据治理、数据目录和数据质量,可以更好地了解数据,从而决定将哪些数据转移到云上。

随着企业平台进行迁移可以确保您识别和迁移关键数据,尽早解决质量问题,采取措施提高数据质量,并建立所有人的承诺参与。对沿袭和集中数据质量的自动化、主动洞察加快了合规报告、审计和风险管理。

验证云数据迁移后的数据质量

有时候,数据迁移是墨菲定律的缩影,任何可能出错的事情都会出错。旧的驱动程序版本、解析错误、内存问题、连接限制,甚至嘈杂的网络都可能破坏数据。这将提示进行迁移后的数据验证,以确保数据在迁移期间不会丢失或更改。

然而,在两个不同的位置验证数据一致性是一个挑战。行或列计数的典型低级别完整性检查不能确认数据是相同的。它们也不能解释图式或值的差异。源系统和目标系统数据类型的差异也证明很难协调。

如果使用手工质量规则测试大数据量会限制云数据迁移,那么预测数据质量将为您提供最佳解决方案。使用自动的、自适应的规则,您可以在迁移后快速执行端到端数据质量验证。

只需单击一下,就可以实现预测数据质量行、列、一致性和值检查在源数据存储和目标数据湖之间。它还可以对高维数据集进行检查,以确保您不会在处理任何复杂数据时遇到困难。

在企业平台的云数据成功迁移之后,您将拥有一个具有策略驱动的敏感数据访问的可信数据目录。数据生产者和消费者可以在确信数据是“正确的”的情况下选择“正确的”数据。

“一家顶级医疗保健组织在云迁移过程中使用预测数据质量节省了2000小时,以降低迁移的风险,并为未来的数据质量计划铺平道路。”

通过持续的数据质量使您的数据湖更好

数据湖支持复杂的人工智能驱动的分析,以推动增长战略,维护合规,并优化业务运营。只有当数据湖被信任时,分析才能被信任。预测数据质量提供了数百种质量检查并且可以不断学习为你开发一套独特的检查。这些检查也可以在流数据上执行,确保只有高质量的数据管道支持您的可信分析。

其独特的基于spark的架构支持多云、on-prem或混合存储,从源头发出问题警报。从源头上自助下推修复的能力确保了质量在早期得到解决,而在下游应用程序中没有任何修复的困难。通过流线型的仪表板,您可以快速地将注意力集中在整体质量分数支持的关键问题上。

随着越来越多的公司转向云计算进行数据和分析,建立质量第一的数据文化是当务之急。云数据迁移被证明是开始它的正确机会。支持持续的数据质量可以最大化您的迁移工作,并为支持分析提供业务就绪的数据管道。

由数据联合起来的组织认识到,数据访问不仅对人来说至关重要,而且对系统和工具也是如此。数据生产者和消费者越来越多地使用人工智能和ML工具来处理可信的、合规的和相关的数据。持续的数据质量方法可以确保BI和其他工具由可信数据联合起来,释放您的全部业务潜力。

Gartner预测,云系统基础设施服务的支出预计将从2020年的630亿美元增长到2022年的810亿美元.如果您想利用云基础设施,关键在于成功地治理和访问您迁移的可信数据。健壮的企业数据策略利用预测数据质量、数据沿袭和数据治理的协同作用,确保持续的数据质量。不仅仅是在迁移期间,而是永远。

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