Em muitas organizações modernas, a migração de dados é normalmente considerada uma tarefa de gestão de TI. Em um nível fundamental, isso é compreensível, pois se trata de mover dados de um local para outro.
Quer as tarefas subjacentes incluam a atualização da infraestrutura, a melhoria do desempenho do sistema, a promoção da adoção da nuvem, a garantia da conformidade regulamentar ou uma variedade de outras opções, a migração é um meio para um fim e não um impacto estratégico.
Vice-presidente de Marketing de Produto da Datadobi.
O que é ainda mais desafiador é que mais de 80% dos dados corporativos não são estruturados e estão espalhados por uma variedade de formatos, aplicativos e tecnologias de armazenamento. Isto torna difícil saber quais dados existem, onde estão e quão valiosos ou arriscados são.
Como resultado, aplicar a migração de dados tradicional a estes casos de uso é problemático. Especialmente porque a maioria das ferramentas legadas não possui inteligência para interpretar conjuntos de dados não estruturados.
A incapacidade de tratar todos os ficheiros de forma igual e avaliar o seu conteúdo ou contexto pode levar as empresas a transferir informações duplicadas ou sensíveis para o ambiente de armazenamento errado, criando novas ineficiências e expondo a organização a riscos desnecessários.
mudança de mentalidade
Neste contexto, a migração de dados deve ser redefinida como um processo que começa antes mesmo de uma organização considerar uma mudança.
O ponto de partida deve ser desenvolver uma imagem clara dos seus ativos de dados existentes: o que está armazenado, como é usado, quem é o proprietário e se ainda é adequado à finalidade.
Esses insights formam a base para tomar melhores decisões sobre quais dados manter, realocar, reclassificar ou remover para atender às necessidades das empresas que usam tecnologias híbridas complexas. Infraestrutura de TI.
A grande questão é, claro, como? Essencialmente, a geração atual de ferramentas inteligentes de gerenciamento de dados torna esse processo escalonável usando análise de metadados para classificar rapidamente dados não estruturados em contexto.
Isto permite que as organizações atuem estrategicamente em vez de realizar uma migração cega, onde todas as informações são tratadas da mesma forma, independentemente de terem sido criadas há cinco minutos, há 15 anos ou terem valor comercial real.
Por exemplo, considere a automação que aproveita a análise para minimizar o trabalho manual das equipes de TI e garantir a consistência em diversos ambientes de armazenamento.
Como resultado, a migração torna-se um mecanismo pró-activo para a modernização das infra-estruturas e uma melhor governação, em vez de um mecanismo reactivo.
Uma abordagem estratégica à migração também pode ajudar as organizações a aproveitarem ao máximo a flexibilidade que os sistemas de armazenamento modernos oferecem.
Isso melhora o alinhamento entre o valor dos dados e os investimentos em armazenamento, garantindo que os dados importantes que suportam fluxos de trabalho ativos sejam priorizados para ambientes de alto desempenho, enquanto os conjuntos de dados frios ou inativos sejam arquivados ou excluídos com segurança com base na política.
Estas mudanças ajudam a resolver as questões de relação custo-eficácia tradicionalmente associadas à migração e a reposicioná-las como catalisadores de mudança, criando um ambiente de dados mais limpo e mais gerível.
Última migração em execução
Então, como é para uma organização que redefiniu a sua abordagem à migração de dados?
A tradução destas abordagens modernas em atividades quotidianas depende de uma implementação eficaz. Isso começa com funções claramente definidas. As equipes de TI, conformidade e negócios trabalham juntas em direção a objetivos compartilhados.
As decisões de migração devem reflectir tanto a viabilidade técnica como as prioridades organizacionais, incluindo obrigações regulamentares e resultados comerciais.
Estas organizações também têm uma compreensão clara dos seus ativos de dados e monitorizam ativamente a sua evolução. Eles vão além do inventário básico de arquivos e agora usam sistemas inteligentes para identificar quais dados são mais importantes, quais dados representam risco e quais dados não servem mais para fins operacionais.
Do ponto de vista prático, a descoberta e classificação de dados devem operar em uma escala que atenda aos requisitos comerciais mais amplos. A melhor maneira de fazer isso é usar uma plataforma que possa impor políticas consistentes, automatizar a execução de tarefas e monitorar o progresso nos sistemas.
Em vez de tratar a migração como um projecto autónomo, deve fazer parte de um programa mais amplo, como a renovação de infra-estruturas, a adopção de serviços em nuvem ou a melhoria da governação.
Estas atividades estão normalmente associadas à gestão contínua de dados, mas também são essenciais durante a migração.
Ao automatizar processos como atribuição de propriedade de dados e aplicação de cronogramas de retenção, as decisões de migração podem ser alinhadas com sua estratégia de governança mais ampla, em vez de serem tratadas manualmente ou revisadas posteriormente.
Isto não só ajuda as organizações a melhorar o sucesso da sua migração atual, mas também estabelece as bases para tornar as migrações futuras mais eficientes e menos perturbadoras.
A medição também é importante. Poucas organizações hoje monitoram continuamente o desempenho da migração, mas poucas monitoram com sucesso a eficácia de suas atividades de migração com KPIs claros, desde economia de custos de armazenamento e conformidade com políticas até acessibilidade, precisão e experiência do usuário.
Ter essas métricas implementadas não apenas ajudará você a demonstrar valor, mas também moldará a melhoria contínua e alinhará sua migração com as necessidades de negócios em evolução.
Em última análise, as empresas que utilizam esta abordagem relatam menos sobrecargas de armazenamento, custos operacionais mais baixos e acesso mais rápido a informações confiáveis.
Mais importante ainda, você pode adaptar sua infraestrutura de dados para atender às mudanças nas necessidades de negócios sem enfrentar as armadilhas familiares associadas às abordagens tradicionais de migração de dados.
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