Qué considerar al planificar un proyecto de migración de datos

La migración de datos suena bastante simple: simplemente mueva la información de un lugar a otro. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones hoy en día tienen millones de archivos y registros de bases de datos. La migración de datos suele ser un proyecto masivo y muy complejo.

Un estudio de Dimensional Research encontró que el 62% de los proyectos de migración de datos fallaron o fueron mucho más difíciles de lo esperado. Más de la mitad (55 por ciento) de los encuestados afirmaron que sus proyectos excedieron el presupuesto. Entre las organizaciones que migran datos a la nube, el 43% expresó que el proyecto tomaría más de dos años.

A menudo, los proyectos de migración de datos son un componente de una iniciativa más grande, como la migración de la infraestructura de TI hacia/desde la nube, la modernización de aplicaciones, la implementación de nuevas tecnologías como el aprendizaje automático o una combinación de estos. Además, a menudo implica la transformación de datos para preparar la información para el consumo de un nuevo sistema, aplicación o proceso.

El factor de costo

Aunque los datos son un activo de TI muy valioso, muchas organizaciones ven las soluciones de almacenamiento como un costo que deben minimizar. Las empresas siempre buscan formas de ahorrar dinero y, en los últimos años, esto implica transferir datos a la nube pública.

Si bien las nubes públicas inicialmente pueden parecer una opción económica. Elimina la necesidad de comprar y mantener almacenamiento en el sitio y proporciona una capacidad casi ilimitada. Sin embargo, el almacenamiento en la nube puede convertirse en un gasto significativo, y muchas organizaciones a menudo buscan repatriar al menos ALGUNOS de sus datos en la nube al almacenamiento en el sitio para reducir los costos operativos. O puede haber requisitos para conservar los datos en las instalaciones.

Si el costo es el motor detrás de la migración de datos, el proceso comienza con un análisis exhaustivo de dónde deben estar los datos para maximizar su valor. Al tomar esa decisión, las organizaciones deben mirar más allá de la reducción de costos. La mejor solución puede implicar la transformación de los datos para que puedan monetizarse o usarse para optimizar los procesos comerciales o mejorar la experiencia del cliente.

Valor de conducción

Un buen ejemplo es el uso de herramientas de aprendizaje automático para extraer información valiosa de los enormes volúmenes de datos que muchas organizaciones han acumulado. Con demasiada frecuencia, esos datos simplemente se encuentran en el centro de datos o en varias instalaciones. Por lo tanto, debe consolidarse, racionalizarse y transformarse antes de que pueda usarse para desarrollar un modelo de aprendizaje automático.

Las herramientas de aprendizaje automático utilizan datos de alta calidad para analizar datos y ponerlos a trabajar para reducir el riesgo comercial, crear nuevos productos/servicios o implementar nuevos modelos comerciales. Todas las principales plataformas de nube pública tienen productos de aprendizaje automático que manejan el preprocesamiento de datos y la capacitación y evaluación de modelos. Las API vinculan los resultados a la infraestructura de TI en el sitio. Esto permite que las organizaciones comiencen poco a poco y adquieran experiencia en el aprendizaje automático antes de invertir en la infraestructura y los conjuntos de habilidades necesarios para respaldarlo en el sitio.

Cómo puede ayudar Rahi

El experimentado equipo de Rahi ha ayudado a organizaciones en una amplia gama de industrias a extraer más valor de sus datos mientras optimizan los costos de almacenamiento. Nuestros expertos entienden las plataformas locales y en la nube y saben cómo optimizar una solución que toma lo mejor de ambos mundos para crear una infraestructura híbrida óptima. Podemos ayudar a desarrollar modelos financieros que presenten claramente una propuesta de valor que pueda mostrar, impulsar y justificar claramente las decisiones de migración de datos.

Luego, podemos ayudar a diseñar una estrategia de migración de datos efectiva que abarque la consolidación, la racionalización y la transformación de múltiples fuentes de datos. Este enfoque se basa en nuestras metodologías probadas y se personaliza de forma única para adaptarse a los plazos, la escala, las fuentes y el tipo de datos. Podemos aprovechar las herramientas de código bajo y sin código que facilitan la transformación de datos con una necesidad mínima o incluso nula de que los desarrolladores escriban aplicaciones o scripts personalizados.

Un componente clave del proceso es la prueba y validación posteriores a la migración. Nuestro equipo se asegura de que los datos sean una fuente confiable de verdad que impulse los procesos comerciales, garantice predicciones precisas de aprendizaje automático y facilite la toma de decisiones.

La migración de datos es una tarea compleja que requiere una amplia planificación inicial y una ejecución cuidadosa. Deje que Rahi le ayude a garantizar el éxito de su proyecto de migración de datos.