无缝迁移到现代数据生态系统的战略考虑

我一直积极参与协助各种客户的数据迁移以及过去几年的数据现代化举措。反思他们面临的挑战和吸取的宝贵经验教训，我认为分享可以造福更广泛社区的见解至关重要。

在当前环境下，许多组织正在从管理本地大数据企业仓库（例如 Oracle、SQL 或 Hadoop）过渡到管理云解决方案（例如 Snowflake、Synapse 或 Databricks）。这种转变是由提高效率、降低成本、可扩展性和增强用户体验等因素推动的。然而，将整个数据生态系统从本地迁移到云端的过程带来了许多挑战和不可预见的情况。强大的数据策略至关重要，需要考虑到现有系统、生成数据的性质、使用模式以及各个部门和用户群体的具体要求。在这里，我概述了应构成综合数据策略一部分的关键建议和注意事项：

了解产品组合和规划能力

投入时间了解现有情况、了解所涉及的数据工具和平台以及收集所有直接或间接受影响的用户至关重要。在较大的组织中，在做出切换或取消的决定之前，这一步通常会被忽视，从而导致用户入职和培训方面面临挑战。在初始阶段评估需求有助于规划容量并确保 Databricks 或 Snowflake 等服务的批量折扣。早期规划或发现阶段要包含的一些关键要素包括估计数据大小（历史量和每日量）、数据源（类型和格式）、具有不同数据需求的用户群（数据分析师、数据科学家、业务用户、消费应用程序、等），了解数据摄取和转换需求，确定数据消费方法和模型。

建立用户角色和数据可访问性策略

这涉及在流程的早期定义用户角色和访问级别。为管理员、数据等各种角色实施基于角色的访问控制 (RBAC)工程师和数据科学家以及域组的创建简化了用户加入和管理。此外，根据数据敏感性评估安全要求至关重要，尤其是对于机密或个人身份信息 (PII)。确定列级屏蔽的需求并根据用户角色定义数据屏蔽策略可以增强安全措施。

服务和工具

根据您的初步评估，您必须将所需的工具集和服务映射到您的需求。以下是主要考虑因素：

• 哪个云提供商 – Azure、AWS、Google 等
• 选择数据存储和新仓库 – Azure Data Lake、AWS S3、Snowflake、Azure Synapse 等。
• 数据提取工具取决于数据格式和来源 – 数据工厂、Azure Synapse 管道、AWS Glue 等。
• ETL 或 ELT 工具 – Databricks、dbt、Matilion 等。
• 数据质量和数据治理 – Purview、Collibra、Anomalo、Monte Carlo 等。

延迟和性能注意事项

在构建新的数据生态系统时，应优先考虑最大限度地减少延迟并提高性能，以实现数据的及时可用性。通过分布式计算优化数据处理，利用实时流，并合并内存数据库以进行快速检索。对经常访问的数据实施缓存机制，以确保快速访问高需求的信息。这些步骤共同有助于构建快速响应且高效的数据生态系统。

数据可观测性和数据质量

为了确保稳健的数据可观察性和质量，请考虑为数据摄取管道建立仪表板，根据指定的质量分数进行准确性检查，并对数据的新鲜度和可用性进行检查。此外，它还包括异常检测机制、设置偏差自动警报、鼓励用户反馈、执行定期数据分析以及维护数据集的全面文档和目录。这些措施共同有助于建立一个监控良好、高质量的数据生态系统，满足可观测性和质量标准。

团队/组织结构/各种工作流

创建一个有弹性且有效的数据生态系统需要对数据团队的结构和组织框架进行深思熟虑。考虑在数据团队和其他部门之间建立清晰的沟通渠道和协作机制，以促进跨职能协同。定义数据团队内的角色和职责，确保专业化和灵活性之间的平衡。鉴于数据技术快速发展的性质，鼓励持续学习和技能发展的文化。实施数据治理策略以维护数据完整性和合规性。考虑整合专门的数据架构师、工程师、科学家和分析师，确保拥有符合组织目标的多样化技能。采用可扩展且敏捷的方法来快速适应不断变化的数据需求。定期评估和优化组织结构，以适应增长和不断变化的数据需求，在更广泛的数据生态系统中营造一个优先考虑创新、协作和效率的环境。

管理数据操作

建立并有效管理数据运营的 L1 团队需要一种战略方法，首先要对数据源和关键任务数据管道的重要性进行全面评估。确定与每个数据组件相关的紧迫性和敏感性级别至关重要，以确定对 L1 或运营和维护 (O&M) 团队的需求。为 L1 团队建立明确的指导方针和协议，定义他们在监控和响应日常数据问题方面的角色和职责。实施自动警报和例行检查等主动措施，以确保及时发现和解决运营问题。应建立定期培训课程和知识共享机制，以使 L1 团队做好准备应对不断变化的数据挑战。此外，在团队内培养持续改进的文化，鼓励反馈循环和迭代增强，以优化数据运营效率。

退役/日落

初始发现阶段（上面第 1 点）的全面清单应该为您提供现有的数据源、应用程序和基础设施，以识别依赖性和相互依赖性。根据重要性确定数据迁移的优先级，从非业务关键功能开始，以验证新系统的功效。建立分阶段的方法，逐步停用遗留组件并在整个过程中验证数据完整性。与利益相关者进行透明沟通，在过渡期间提供充足的培训和支持。确保新的基于云的系统符合法规和合规性要求，并更新文档以准确反映变化。对历史数据实施可靠的数据归档程序并密切监控，以及时解决任何不可预见的问题。在最终退役之前进行彻底的测试和验证，并持续评估迁移后新系统的性能和安全性。这种谨慎、分阶段的方法可确保遗留数据生态系统顺利、成功地退出，同时优化新的基于云的基础设施的优势。

用户体验和入门

首先了解用户需求和工作流程，确保新系统符合他们的期望。设计直观且用户友好的界面，优先考虑简单性和效率。为用户提供全面的培训课程和资源，以熟悉新的数据生态系统，并通过用户论坛或帮助台提供持续支持。实施分阶段的入职流程，让用户逐渐适应。定期征求用户反馈，以解决任何痛点并迭代增强用户体验。透明地传达新系统的好处，强调改进的功能和效率。建立清晰的文档和教程，帮助用户独立探索新的生态系统。持续监控用户交互和反馈将有助于及时调整，从而在内部培养积极且富有成效的用户体验新的数据生态系统。

数据保留、存档、备份和灾难恢复

有效管理数据保留、存档、备份和灾难恢复< /a> 在新的数据生态系统中对于确保数据完整性和业务连续性至关重要。考虑根据数据的重要性和合规性要求对数据进行分类，指导有关保留期限的决策。建立自动备份流程以定期安全地捕获和存储数据。实施强大的灾难恢复计划，其中包括定期测试和演习以验证其有效性。定义明确的归档策略，识别可以安全移动到长期存储的数据。定期审查和更新这些政策，以适应不断变化的业务需求和监管变化。密切监控数据生命周期管理，确保及时删除过时或不合规的数据。全面记录所有程序，以促进无缝恢复并遵守合规标准。定期审查和更新灾难恢复计划、存档策略和备份程序，以适应不断变化的业务需求和监管变化。这种整体数据管理方法支持在遇到意外事件时实现弹性、合规性和高效恢复。