Traditionelle relationale Data Warehouses werden zunehmend durch nicht-relationale Big Data ergänzt oder auf diese umgestellt. Mit dem Wechsel zu Big Data sind neue Fähigkeiten, Ansätze und Technologien erforderlich. Trotz der Änderungen, die implementiert werden müssen und die Auswirkungen auf die Rollen haben, bietet der Übergang von Data Warehousing zu Big Data Vorteile.
Wie man von Data Warehousing zu Big Data übergeht
Big Data oder Cloud-basierte Speicherung bietet schnelle und effiziente Verarbeitung und Bereitstellung, erhöhte Sicherheit und automatisierte Notfallwiederherstellung. Der Übergang sollte jedoch gründlich geplant werden. Es gibt fünf wesentliche Schritte bei der Datenmigration:
1. Definition der Geschäftsziele für die Datenmigration
Definieren Sie die Geschäftsziele für die Migration Ihres Data Warehouse in die Cloud. Zu den Zielen können Leistungsverbesserungen sowohl für das Back- als auch für das Front-End von Anwendungen, Flexibilität bei der Skalierung von Cloud-Ressourcen und/oder Einsparungen bei Betriebskosten wie Software, Hardware, Versorgungsleistungen, Dienstleistungen, Platz, Arbeit, Systemadministration sowie Wartungs- und Supportpersonal gehören.
2. Bewertung der aktuellen Data-Warehouse-Architektur
Bewerten Sie die aktuelle Data-Warehouse-Architektur, um festzustellen, ob Datenmodelle und -prozesse vor der Umstellung auf die Cloud neu gestaltet und/oder umstrukturiert werden müssen. Es ist unbedingt erforderlich, dass Ihre Data-Warehouse-Architektur sowohl für Business Intelligence (BI) als auch für Big Data-Integration ausreichend ist.
3. Definieren Sie die Migrationsstrategie
Definieren Sie die Migrationsstrategie, indem Sie eine inkrementelle oder hybride Migrationsstrategie anwenden. Das Verschieben eines gesamten Data Warehouse in einer bestimmten Instanz ist unnötig zeitaufwändig, störend, mühsam und potenziell fehleranfällig.
Wenn größere Designänderungen Teil des Übergangs zur Cloud sind, ist eine schrittweise Datenmigration erforderlich. Bei der hybriden Strategie können sowohl das lokale Data Warehouse als auch das Cloud Data Warehouse gleichzeitig betrieben werden, da die Daten zwischen beiden synchronisiert werden.
4. Auswahl der Migrationswerkzeuge und -dienste
Auswahl der für die Datenmigration erforderlichen Tools und Dienstleistungen, einschließlich Datenintegration, Lagerautomatisierung, Virtualisierungstools und Systemintegratoren.
5. Prüfung und Durchführung der Migration
Am Ende des Planungs- und Vorbereitungsprozesses erfolgt die endgültige Testplanung und -durchführung des Migrationsprozesses. Nach dem Test können Benutzer und Anwendungen in das Cloud-Data-Warehouse verschoben werden.
