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大数据云迁移五大要点

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要点1:需要了解自己的数据

在开始迁移项目之前,请确保企业真正了解数据源。创建一个系统流程来识别作为迁移候选者的数据源。然后,对于每个来源,问问自己:

  • 这些数据是否有效和/或实际用于任何事物?

  • 从1到10的迁移优先级有多高?

  • 从1到10的优先级,迁移将涉及多少工作?

  • 迁移期间和迁移后维护数据的成本和风险是什么?

要点2:不能提升和转移

直言不讳的说,提升和转移方法代表了最终的暴力云迁移,其中应用程序和相关数据从内部部署环境“提升”并“转移”到云平台。问题在于,本地环境和云环境是苹果和橙子的区别。当然,他们都是圆的。仅仅因为企业架构在本地工作得很好,并不意味着它在分布式计算环境中有意义。

要点3:寻求节省成本的方法

将大数据迁移到云端提供了许多优势:它是一个生产力涡轮增压器;它是***的业务洞察力的深层次来源;它是了解客户和趋势、密切接触和个性化数据的全新方式。然而,这不是省钱的方法。企业可以并且应该控制迁移和运营费用,但不要期望以更低的价格获得基于云计算的大数据的巨大优势。

要点4:需要投资内部团队

由于IT资源有限且团队已经很忙,大多数中小企业缺乏管理云迁移所需的内部带宽和专业知识。当然,外包是一种解决方案,但将内部培训视为一种投资。分布式计算需要特定的技能组合,企业的云计算投资不仅应该在服务中,还应该在其员工中。

要点5:不要将数据视为责任

随着有效迁移到云端的巨大努力和复杂性,IT利益相关者、员工和管理人员都可以开始将组织大数据视为比财富更多的责任。不要让这种情况发生。不要只存储企业需要的东西而扔掉剩下的东西,那里有隐藏的价值。当企业进行迁移时,需要更好地保存数据这样重要的东西。

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文章标题:大数据云迁移五大要点
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