企业迁移大数据面临的五大风险

发布时间：2020年09月30日 01:37:20 来源：点击量：562

【摘要】企业迁移大数据面临的五大风险计算机系统之间的数据传输或存储格式从来就不是一个轻松的任务，特别是当它涉及结构化和非结构化的数据。芝加

企业迁移大数据面临的五大风险

计算机系统之间的数据传输或存储格式从来就不是一个轻松的任务，特别是当它涉及结构化和非结构化的数据。芝加哥一家企业的数据解决方案提供商的联合创始人兼CEO Arvind Singh（以下简称辛格）认为，复杂的数据迁移工作意味着超负荷运行和延迟都是很长常见的。他指出，在迁移大数据时，面临着五大风险，企业应该竭力避免。

　　风险1：被委托进行数据迁移项目的员工缺乏实战经验。　　一个公司的员工可能非常擅长他们所做的事，但这并不意味着他们是在数据管理、迁移和治理是专家。辛格表示，他们是数据的创作者和消费者，但是他们并不是完全熟练运用工具、过程、服务、模板和加速器。　　风险2：你的团队太依赖工具的开发工作。　　这个问题往往导致缺乏经验的员工。一个数据迁移项目通常是IT部门的事，但可能并没被专业训练过。迁移工具使用不当最终会迁移了错误数据。这类似于把垃圾传来传去。辛格表示，你的目标，当然是快速、可靠地传输数据。重要的是你如何运用数据迁移工具和"你搭配的有什么样的加速器和模板"。　　风险3：交叉对象依赖性。　　交叉对象依赖常常很晚才被发现。一个复杂的项目可能会有60、70、甚至80个不同的数据对象中来自一百个左右的应用程序。事实上，交叉对象依赖性--并在后来发现新的数据来源的过程--是主要的风险，可以打乱你的迁移的时间表。　　风险4：试图在一个大的上传之后去上线。　　这是一个灾难，辛格说，因为你在假设一切都是完美的，你将能够简单地点击一个按钮，和所有的数据将负载得完美无瑕。 "这是个很大的风险，"他说。"你需要一个项目时间轴，复杂的，长期的测试负载的道路。" 　　风险5：预算超支由于不适当的范围或准备工作的欠缺。　　这经常发生在，当一个组织认为它的系统集成商（SI）会照顾到这些细节时。这个问题，当然，会导致成本超支和毁坏的时间表。

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