데이터 마이그레이션이란 무엇이며 어떻게 올바르게 수행합니까?

데이터는 문자 그대로 모든 비즈니스나 조직에 있어 가장 큰 자산 중 하나라는 것이 오랫동안 알려져 왔습니다. 크고 작은 점점 더 많은 조직이 데이터의 진정한 가치를 깨닫고 데이터의 혁신적인 힘을 활용하려고 하기 때문에 이 메시지는 새로운 것이 아니며 추가 설명이 거의 필요하지 않습니다. 2023년에만 조직의 91.9%가 데이터 및 분석 투자를 통해 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공했습니다.

전략적 의사결정을 위해 데이터에 크게 의존하는 기업은 어느 시점에서 성능 최적화 노력이나 대규모 디지털 혁신 프로젝트의 일환으로 비즈니스 데이터를 마이그레이션해야 하는 필요성에 직면하게 됩니다. 기업이 데이터 마이그레이션을 수행하고 데이터 마이그레이션 컨설턴트의 도움을 구해야 하는 이유는 사례마다 다릅니다.

이 블로그 게시물에서는 데이터 마이그레이션이 무엇인지, 언제 필요한지, 그리고 강력한 데이터 마이그레이션 전략을 만드는 단계는 무엇인지 정의하겠습니다. 또한 데이터를 마이그레이션할 때 기업이 직면할 수 있는 몇 가지 주요 과제와 위험을 살펴보고 이를 처리하는 방법에 대한 ITRex의 모범 사례 팁과 권장 사항을 공유할 것입니다. 계속 읽어보세요.

데이터 마이그레이션이란 무엇입니까?

넓은 의미에서 데이터 마이그레이션은 IT 시스템 간에 데이터를 이동하는 것을 의미합니다. 특히, 데이터 마이그레이션은 일반적으로 새로운 애플리케이션이나 소프트웨어의 구현에 따라 한 스토리지 유형에서 다른 스토리지 유형으로 또는 한 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 데이터를 전송하는 프로세스입니다.

그러나 데이터 마이그레이션의 세부 사항을 자세히 살펴보기 전에 오류가 있는 경우 서로 바꿔서 처리하고 함께 그룹화할 수 있는 데이터 마이그레이션, 데이터 통합 ​​및 데이터 복제 간의 차이점을 설명하는 것이 중요합니다. 모두 데이터 이동을 다루지만 이러한 용어는 서로 다른 목적을 제공하므로 서로 다릅니다. 이제 이 용어의 의미를 정의해 보겠습니다.

데이터 마이그레이션이 내부 정보를 처리하는 것인 반면, 데이터 통합은 이기종 내부 및 외부 소스에 있는 데이터를 단일 데이터 웨어하우스 또는 데이터베이스로 결합하는 프로세스를 의미합니다. 이는 기업 전반에 걸쳐 모든 비즈니스에 중요한 데이터에 대한 통합된 보기를 제공하기 위해 수행됩니다. 그러나 차이점은 여기서 끝나지 않습니다. 데이터 마이그레이션은 모든 데이터가 대상 위치에 도달하면 끝나는 일회성 활동인 반면, 데이터 통합은 지속적인 프로세스일 수 있습니다. 이러한 지속적인 프로세스를 통해 데이터가 실시간으로 지속적으로 앞뒤로 흐를 수 있으므로 분석 속도가 빨라지고, 강력하고 정보에 입각한 의사 결정이 가능하며, 일상적인 운영이 지원됩니다.

일회성 마이그레이션 프로세스와 달리 데이터 복제는 실시간, 일정에 따른 배치 또는 요청 시 여러 데이터 복사본을 생성하고 여러 위치에 저장하는 영구적인 프로세스를 의미합니다. 이 접근 방식을 사용하면 재해 발생 후 빠르고 효율적인 데이터 복구가 가능하고, 더 빠른 데이터 액세스가 가능하며, 데이터 가용성이 향상되고, 서버 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 복제 프로세스 중에 원본 스토리지가 삭제되거나 폐기되지 않습니다. 반면, 데이터 마이그레이션은 데이터가 대상 스토리지 시스템으로 마이그레이션된 후 소스 데이터베이스를 폐기하는 것을 의미합니다.

데이터 마이그레이션은 언제 필요합니까?

지금까지 간결한 데이터 마이그레이션 정의를 제공하고 이것이 통합 및 복제 프로세스와 어떻게 다른지 설명했습니다. 이제 기업에서 데이터 마이그레이션을 수행해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

다음은 데이터 마이그레이션이 필요한 가장 일반적인 시나리오 목록입니다.

• 수십 년이 지났을 수 있는 레거시 소프트웨어 및 데이터베이스 시스템 업그레이드 또는 교체
• 여러 서로 다른 소스의 비즈니스 데이터를 중앙 집중식 저장소로 통합하여 데이터 사일로를 제거하고 전사적 정보에 대한 단일 360도 뷰 확보
• 데이터 통합 ​​또는 분리가 필요할 수 있는 합병, 인수 또는 매각과 같은 비즈니스 구조 조정 및 확장
• 확장성과 보안을 달성하고 온프레미스 데이터 스토리지와 관련된 비용을 절감하기 위해 클라우드 기반 스토리지로 이동
• 다양한 데이터 저장 및 처리 기능이 필요한 빅데이터 분석, 사물인터넷, 머신러닝 등과 같은 신기술 채택
• 계속 증가하는 데이터 개인 정보 보호 법률 및 규정 준수 유지(예: 데이터 현지화 법률에 따라 규제된 데이터를 본국을 떠나기 전에 현지화하거나 거주 규칙 변경으로 인해 데이터를 재배치)

이유가 무엇이든, 데이터 마이그레이션은 결코 작은 일이 아니며 위험한 일도 아니며 때로는 불확실한 결과를 가져오는 일이기도 합니다. 그러나 마이그레이션하지 않기로 선택하는 것이 더 위험한 경우가 많습니다. 위험을 완화하고 데이터 마이그레이션을 쉽게 수행하려면 모든 어려운 작업을 수행할 신뢰할 수 있고 경험이 풍부한 파트너를 데려오는 것이 좋습니다.

데이터 마이그레이션 유형

데이터 마이그레이션은 여러 유형으로 이루어지며, 이는 관련된 특정 비즈니스 요구 사항, 시스템 및 데이터에 따라 겹칠 수 있습니다. 다음은 가장 일반적인 데이터 마이그레이션 시나리오에 대한 요약입니다.

스토리지 마이그레이션

가장 기본적인 데이터 마이그레이션 유형인 스토리지 마이그레이션은 온프레미스 서버에서 클라우드 기반 스토리지로의 전환, 한 클라우드 스토리지 공급자에서 다른 클라우드 스토리지 공급자로의 전환, 지역 데이터 센터에서 다른 곳으로 데이터 마이그레이션과 같은 전체 마이그레이션 시나리오를 실행합니다. 중앙 데이터 센터.

데이터베이스 마이그레이션

데이터베이스가 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 통해 관리된다는 점을 감안할 때 데이터베이스 마이그레이션은 일반적으로 한 DBMS에서 다른 DBMS로 이동(이기종 마이그레이션)하거나 동일한 DBMS의 최신 버전으로 업그레이드(소위 동종 마이그레이션)를 의미합니다. 전자의 예는 MySQL에서 PostgreSQL로 전환하거나 Oracle Database에서 MongoDB로 전환하는 것입니다.

애플리케이션 마이그레이션

애플리케이션 마이그레이션은 한 컴퓨팅 환경에서 다른 컴퓨팅 환경으로 애플리케이션을 이동하는 것을 의미합니다. 이는 다른 여러 가지를 결합할 수 있는 마이그레이션 유형일 뿐입니다. 이 마이그레이션 시나리오의 몇 가지 예로는 온프레미스 고객 관계 관리(CRM) 애플리케이션을 클라우드 기반 Salesforce 솔루션으로 이동하거나 모놀리식 전자 상거래 애플리케이션을 마이크로서비스 세트로 마이그레이션하는 것입니다.

클라우드 마이그레이션

클라우드 마이그레이션의 주요 측면은 온프레미스 데이터베이스 서비스에서 클라우드로, 그리고 다양한 클라우드 기반 환경 간에 데이터를 이동하는 것을 의미합니다. 예를 들어 온프레미스 Microsoft SQL Server에서 Microsoft Azure SQL 데이터베이스로 마이그레이션합니다.

비즈니스 프로세스 마이그레이션

대규모 비즈니스 프로세스 리엔지니어링 이니셔티브와 관련된 이러한 유형의 데이터 마이그레이션에는 애플리케이션과 비즈니스 지표, 프로세스 또는 운영 정보와 같은 비즈니스에 중요한 데이터를 새로운 환경으로 전송하는 작업이 수반됩니다.

데이터 마이그레이션 접근 방식

데이터 마이그레이션 전략을 수립하는 방법은 여러 가지가 있지만 대부분의 접근 방식은 기본적으로 가장 일반적인 두 가지 범주 중 하나에 속하며 각 범주에는 고유한 장점과 한계가 있습니다. 여기 있습니다.

빅뱅 마이그레이션

빅뱅 마이그레이션에서는 전체 데이터 자산이 단일 작업으로 소스 시스템에서 대상 환경으로 전송됩니다. 시간이 좀 걸릴 수 있지만 사용자에게는 특정 시점에 기존 시스템을 제거하고 새로운 시스템을 실행하는 것과 같은 느낌이 들며 이는 빅뱅과 유사하므로 이름이 붙여졌습니다.

장점은 빅뱅 방식을 통해 최단 시간 내에 새로운 시스템으로 전환할 수 있어 기존 시스템과 새로운 데이터베이스를 동시에 사용하는 번거로움을 줄일 수 있다는 점이다.

단점은 빅뱅 마이그레이션에 시스템 가동 중지 시간이 필요한 경우가 많다는 것입니다. 즉, 데이터가 변환되고 대상 스토리지 시스템으로 이동하는 한 사용자가 시스템을 사용할 수 없다는 의미입니다. 이를 염두에 두고 이러한 마이그레이션은 업무 시간 이후 또는 사용자가 시스템을 사용할 것으로 예상되지 않는 주말이나 공휴일 등 사용량이 적은 시간에 실행해야 합니다. 또한 소스 시스템 내에 축적된 기가바이트 및 테라바이트의 데이터로 인해 전송 중에 네트워크 정체가 발생할 수 있으며, 이로 인해 데이터 손실이 발생하거나 최선의 경우 데이터 전송 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 빅뱅 채택은 대규모 데이터 세트를 생성하지 않고 가동 중지 시간을 감당할 수 있는 소규모 기업에 적합할 수 있습니다.

세류 마이그레이션

이름에서 알 수 있듯이 Trickle Migration 접근 방식은 대조적으로 데이터를 더 작고 관리 가능한 단위로 마이그레이션하는 것입니다. 이 전략을 사용하면 기업이 새로운 시스템으로 최종 전환할 준비가 될 때까지 레거시 시스템과 대상 시스템을 동시에 실행할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간을 없애고 네트워크 정체 문제를 줄여 오류나 예상치 못한 오류가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 데이터 마이그레이션은 백그라운드에서 지속적으로 이루어지며, 이는 데이터 전송 중에 계속 작동해야 하는 시스템에 특히 중요합니다.

그러나 빅뱅 전략과 달리 반복적 마이그레이션은 계획과 실행 측면에서 시간과 리소스 집약적인 프로세스입니다. 마이그레이션 팀은 대상 시스템이 소스 시스템과 동기화된 상태를 유지하는지 확인하고 지속적인 데이터 검증 및 테스트를 수행하여 마이그레이션 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 일관성과 무결성을 보장해야 합니다. 그런 점에서 Trickle Migration 접근 방식을 채택하는 것은 대규모 데이터 세트를 사용하고 가동 중지 시간 허용 범위가 낮은 조직에 가장 적합한 옵션일 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 프로세스: 문제 없이 진행하는 방법

이제 데이터 마이그레이션의 의미, 유형, 중요성 및 접근 방식을 완전히 이해했으므로 이제 데이터 마이그레이션 프로세스의 세부 사항을 자세히 살펴보겠습니다.

접근 방식이 무엇이든 모든 데이터 마이그레이션 프로젝트는 동일한 주요 단계를 거칩니다. 높은 수준에서 이러한 단계에는 일반적으로 마이그레이션 전 계획, 구현 및 마이그레이션 후 감사가 포함됩니다. 각 단계는 특정 비즈니스 요구 사항과 요구 사항에 따라 여러 단계로 더 세분화될 수 있습니다. 다음은 올바른 데이터 마이그레이션을 위한 필수 단계에 대한 개요입니다.

계획

성공적인 데이터 마이그레이션 프로젝트의 핵심은 철저한 전략 계획입니다. 일반적으로 기존 데이터 세트를 평가하고 명확한 계획을 세우는 것부터 시작됩니다. 어떤 데이터를 마이그레이션해야 하는지, 어디로 이동해야 하는지, 어떻게 가져갈 것인지에 대한 정확한 이해가 있어야 합니다. 계획 단계에는 다음 단계도 포함될 수 있습니다.

• 소스 데이터를 검사하고 데이터 형식, 위치, 구조 및 속성을 식별합니다.
• 적합한 대상 스토리지 솔루션을 선택하고 대상 시스템을 분석하여 원본 데이터가 새로운 환경에 적합한지, 대상의 사양에 맞게 재구성해야 하는 것은 무엇인지 파악합니다.
• 가장 적합한 데이터 마이그레이션 접근 방식(Big Bang 또는 Trickle) 선택
• 가장 적합한 리소스를 할당하고, 예산을 설정하고, 데이터 전송 기간을 정의합니다.
• 데이터 감사

데이터를 마이그레이션하기 전에 이동할 데이터에 대한 전체 감사를 수행하는 것이 중요합니다. 데이터 감사는 중복 기록, 부정확성, 불일치 등의 데이터 품질 문제를 감지하고 문제를 해결한 후 고품질 데이터만 새 시스템으로 전송되도록 하는 것을 목표로 합니다. 바로 여기서 턴키 데이터 품질 솔루션이 매우 유용할 수 있습니다.

사용되지 않는 데이터 삭제

새 시스템에 있을 필요가 없는 사용되지 않거나 오래된 개체를 식별하고 삭제합니다. 오래된 데이터를 제거하면 마이그레이션이 더 원활해지며 팀이 마이그레이션 후 깨끗한 데이터 세트로 작업할 수 있습니다.

데이터 백업

기술적으로 의무 사항은 아니지만, 가급적이면 여러 위치에 데이터를 백업하는 것이 마이그레이션을 구현할 때 가장 좋은 방법입니다. 이는 마이그레이션 실패 시 추가 보호 계층을 제공합니다.

마이그레이션 설계

여기에서 마이그레이션 프로세스를 자세히 설명합니다. 즉, 대상 환경 설정, 철저한 데이터 매핑 수행, 마이그레이션 및 테스트 규칙 정의, 승인 기준 작성, 마이그레이션 역할 및 책임 할당, 데이터 마이그레이션 기술 및 방법 지정 등이 있습니다.

후자의 경우 소스에서 대상 시스템으로 데이터를 전송할 수 있는 여러 가지 데이터 마이그레이션 방법이 있습니다. 그 예로는 물리적 스토리지 마이그레이션, 백업 및 복원, 1:1 복사(배치 EL) 또는 ETL 기술(추출, 변환, 로드) 등이 있습니다. 데이터 마이그레이션 도구의 경우 가장 일반적인 도구로는 AWS Database Migration Service, Azure Data Box, Apache NiFi 또는 특정하고 복잡한 마이그레이션 요구 사항을 위한 사용자 지정 Python 스크립트가 있습니다.

실행 및 테스트

실제로 마이그레이션이 이루어지는 곳은 바로 여기입니다. 강력한 데이터 마이그레이션 프로세스에는 데이터가 사양에 따라 변환되고 로드되는지 확인하기 위한 정기적인 테스트가 필요합니다. 데이터가 이동함에 따라 마이그레이션된 데이터를 테스트하고 다시 테스트하여 완전성, 정확성 및 신뢰성을 확인하는 것이 중요합니다. 소스 시스템에 장애 및 다운타임의 징후가 있는지 확인하고 최대한 빨리 문제를 수정하려면 자주 또는 지속적인 테스트가 절대적으로 필요합니다.

마이그레이션 후 감사

구현이 완료된 후에는 마이그레이션 결과에 대한 감사를 실행하여 데이터가 대상 인프라로 안전하게 이동되었는지, 완전하고 실행 가능한지 확인하는 것이 중요합니다. 새 시스템이 활성화되어 문제 없이 실행되면 이전 환경을 안전하게 폐기할 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 과제: 주의해야 할 사항

현대화 프로젝트의 일환으로 비즈니스에 데이터 마이그레이션이 필요하다는 사실을 알게 되면 어떤 문제가 발생할 수 있는지 명확하게 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 마이그레이션 프로세스를 방해할 수 있는 여러 가지 문제가 있기 때문에 마이그레이션은 구현에서 가장 복잡하고 어려운 부분 중 하나일 수 있습니다. Gartner에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 83% 이상이 실패하거나 예산 및 일정을 초과한다고 합니다. 대부분의 경우 이는 조직이 위험을 무시하거나 성공적인 데이터 마이그레이션 프로세스에 필요한 노력을 과소평가하여 데이터 마이그레이션을 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 것으로만 다루기 때문입니다. 데이터 마이그레이션 노력이 수포로 돌아가는 것을 방지하려면 데이터 마이그레이션 이니셔티브를 시작하기 전에 데이터 마이그레이션 위험과 과제에 주의하는 것이 좋습니다. 다음은 주요 고려 사항 목록입니다.

운영 중단 및 다운타임

조직은 데이터 무결성에 대한 요구 사항과 시스템 가동 및 실행을 유지하기 위한 요구 사항 간의 균형을 유지해야 하기 때문에 데이터 마이그레이션과 관련하여 비즈니스 연속성을 달성하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 이는 가동 중지 시간을 감당할 수 없는 대량의 데이터를 생성하는 기업의 경우 특히 그렇습니다. Big Bang 데이터 마이그레이션 접근 방식의 경우와 마찬가지로 불가피하지만 계획된 가동 중지 시간이 있지만 전송 오류, 애플리케이션 성능 문제 또는 계획하지 못한 기타 여러 긴급 상황으로 인해 비즈니스 프로세스가 예기치 않게 중단될 수 있습니다. 초기 단계.

비용의 과소평가

예산 책정은 데이터 마이그레이션 계획을 성사시키거나 중단시킬 가능성이 있습니다. 데이터 마이그레이션 프로젝트를 위험에 빠뜨리는 것은 비용의 과소평가입니다. 계획되지 않은 가동 중지 시간이나 긴급 상황과 관련된 비용 등 숨겨진 간접 비용을 포함하여 데이터 마이그레이션 구현의 모든 측면을 고려하지 못하면 예기치 않게 지정된 예산을 훨씬 초과하는 상황에 처할 수 있습니다. Gartner에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 경우 비용이 평균 30% 초과됩니다.

열악한 데이터 매핑

레거시 시스템의 데이터 필드는 데이터베이스 아키텍처의 차이로 인해 새 시스템의 데이터 필드와 동기화되지 않을 수 있습니다. 따라서 단순히 필드를 매핑하고 데이터를 대상 시스템에 잼하려고 하면 큰 타격을 입을 수 있습니다. 불완전하거나 부정확한 데이터 매핑으로 인해 특정 데이터 요소가 잘못된 필드에 배치될 수 있으며, 이로 인해 정기적인 업데이트 및 필드 다시 매핑에 상당한 시간과 노력이 필요할 수 있습니다.

데이터 보안 및 규정 준수

마이그레이션 중에 법률 준수를 보장하고 중요한 데이터를 보호하면 프로젝트가 더 복잡해집니다. 고객의 개인 데이터를 다룰 때는 지역마다 다른 개인 정보 보호 및 데이터 보호 규정을 이해하고 준수하는 방법을 찾아야 합니다. 문제는 미국에는 포괄적인 연방 데이터 보호법이 없다는 것입니다. 대신, 규제는 주와 산업에 따라 크게 다릅니다. 반면, 유럽 연합에서는 데이터가 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 의해 보호됩니다. 이러한 통합된 데이터 개인 정보 보호 규칙 프레임워크는 데이터 보유자에게 엄격한 의무를 부과하고 적절한 데이터 보호 조치가 없는 제3국으로 개인 데이터를 전송하는 것을 금지합니다. 이러한 이전은 유럽연합 집행위원회가 적절성 결정을 내린 경우에만 발생할 수 있습니다.

결과적으로, GDPR 위반을 방지하는 방법을 모색하는 것은 대서양 횡단 데이터 흐름과 관련하여 가장 큰 관심사가 됩니다. 이러한 위반은 제재를 받을 수 있기 때문입니다. 기록적인 GDPR 벌금 13억 달러를 부과한 거대 기술 기업인 Meta의 경우처럼 말입니다. — GDPR 역사상 최대 규모입니다.

변화에 대한 저항

대규모 데이터 마이그레이션은 전체 변화의 세계를 한꺼번에 생성하므로 시스템 사용자에게는 항상 좌절감을 안겨줍니다. 기존 데이터베이스에서 쿼리를 실행하는 데 익숙하기 때문에 사용자는 새로운 환경과 데이터 형식의 변화에 ​​적응하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 종종 변화에 대한 저항으로 나타납니다.

ITRex 팀의 데이터 마이그레이션 모범 사례

다음은 위에 나열된 데이터 마이그레이션 위험과 과제를 처리하는 데 도움이 되는 ITRex의 빅 데이터 컨설턴트가 제공하는 몇 가지 명확한 지침입니다.

• 가동 중지 시간을 최소화하거나 발생 시 영향을 완화하기 위해 중단에 대한 계획을 세우십시오. 네, 당신이 들은 게 맞습니다. 당신은 어떤 상황에서도 어떻게 계속 나아갈 수 있는지 확실히 알고 싶습니다. 그렇지 않습니까? 그렇기 때문에 강력한 중단 대비 전략을 구축하는 것이 중요합니다. 다양한 재해 시나리오와 복구 방법을 개략적으로 설명하는 구체적인 비즈니스 연속성 계획을 세우는 것은 비즈니스 운영을 장기간의 중단으로부터 보호하고 가능한 한 최단 시간 내에 정상화할 수 있는 확실한 방법입니다. 불가피한 가동 중지 시간과 관련하여 조직에 편리한 시간에 적절하게 일정을 잡는 것은 원활한 데이터 마이그레이션을 보장하는 동시에 예상치 못한 문제나 계획되지 않은 속도 저하의 가능성을 최소화하는 좋은 방법입니다.
• 잠재적인 숨겨진 비용에 중점을 두면서 데이터 마이그레이션 비용을 정확하게 추정하십시오. 여기에는 애플리케이션 종속성 관리, 외부 계약자 고용, 추가 테스트 주기 실행, 데이터 품질 문제 해결 비용이 포함됩니다. 동일한 시스템의 중복 버전을 실행하는 것뿐 아니라 생산성 손실과 마이그레이션 후 문제도 비용에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 종합적으로, 이러한 요인들은 장기적으로 예산 초과를 초래합니다.
• 매핑 스크립트를 작성하기 전에 모든 소스 데이터를 프로파일링하여 구조, 품질 및 관계를 식별하는 것이 중요합니다. 데이터를 로드하기 전에 포괄적인 소스-대상 데이터 매핑을 수행하는 것은 모든 데이터가 정확하게 배치되었는지 확인하는 중요한 단계입니다.
• 민감한 데이터를 마이그레이션할 때 데이터 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항의 우선 순위는 업무상 매우 중요합니다. 중요한 데이터가 전송 중이거나 새로운 환경에서 안전하게 처리되는지 확인하세요. 마이그레이션 프로세스 전반에 걸쳐 중요한 데이터를 보호하기 위해 데이터 암호화, 익명화 또는 마스킹 기술을 적용할 수 있습니다. 또한 GDPR이나 산업별 지침과 같은 관련 데이터 보호 규정에 맞게 데이터 마이그레이션을 조정해야 합니다.
• 흔히 간과되기는 하지만 역할과 책임에 따른 맞춤형 사용자 교육은 데이터 마이그레이션 프로세스와 결과에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 기존 팀의 재교육을 위해 적절한 시간과 예산을 할당하면 데이터 마이그레이션 도중과 이후의 원활한 전환에 기여하고 사용자 수용을 보장하며 운영 중단을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 실제 데이터 마이그레이션이 진행되기 훨씬 전에 사용자가 변화를 수용할 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 다가오는 데이터 마이그레이션 및 실습 교육 세션에 대한 커뮤니케이션을 초기에 시작하는 것이 좋습니다. 이러한 의사소통은 또한 새로운 환경을 더 잘 이해하고 운영할 수 있는 준비를 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 ITRex 데이터 마이그레이션 팀이 제공하는 중요한 추가 팁입니다.

• 성급하게 대세에 합류하기보다는 새로운 기술로의 마이그레이션 필요성을 평가하고, 이해하고, 정당화해야 합니다. 원하는 것과 원하는 이유에 대한 명확한 비전이 있어야 합니다. 마이그레이션을 통해 어떤 이점이 있나요?
• PoC(개념 증명) 만들기 - 먼저 소규모로 시도하고 데이터 마이그레이션을 완전히 시작하기 전에 상황을 테스트하세요.
• 대안을 탐색하고 각 옵션과 관련된 위험과 이점을 평가합니다. 동일한 작업을 수행하는 다른 기술은 무엇입니까? 왜 이것을 선택했나요?
• 새로운 기술의 한계를 평가하십시오. 예를 들어 Oracle 및 기타 여러 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 공통적으로 사용되는 저장 프로시저는 클라우드 기반 MPP(대량 병렬 처리) 데이터 웨어하우스에서 동일한 형식으로 사용하지 못할 수 있습니다.
• 데이터 처리 논리를 다시 작성해야 할 필요성을 평가합니다.
• 사용자가 어떤 영향을 받을 수 있는지 평가하고 고객과 직원이 직면하는 모든 문제를 처리하는 데 도움이 되는 단일 연락 창구를 만드는 것을 고려하십시오.

모든 것을 하나로 모으기: 데이터 마이그레이션이 필요한 이유

디지털 혁신과 관련하여 데이터 마이그레이션 이니셔티브를 시작하는 것은 선택이 아닌 필수의 문제입니다. 데이터 마이그레이션 측면에서 변화는 불가피하지만 특정 위험, 불확실성 및 고려 사항이 내포되어 있습니다. 데이터 마이그레이션을 중요한 혁신 프로세스의 일부로 다루는 것은 절반의 성공입니다.

이제 데이터 마이그레이션이 무엇인지, 왜 필요한지 확실히 이해했으므로 데이터 마이그레이션 프로젝트를 더 쉽게 시작할 수 있습니다.

83%의 실패율이 반드시 데이터 마이그레이션 이니셔티브가 처음부터 실패할 것이라는 의미는 아닙니다. 데이터 마이그레이션은 까다롭고 다소 실망스러울 수 있지만 잘 구성된 데이터 마이그레이션 전략을 사용하면 모든 것이 원활하게 진행될 것입니다. 우리는 최고 수준의 데이터 관리 전문가가 제공하는 즉각적인 권장 사항과 모범 사례가 귀하에게 좋은 일이 되기를 바랍니다.

데이터 마이그레이션이 무엇인지, 그리고 이를 올바르게 수행하는 방법을 알아보고 싶으신가요? 부담 없이 전화주세요. 당사 데이터 마이그레이션 팀의 입증된 접근 방식을 통해 데이터 마이그레이션의 이점을 극대화하세요.

이 기사는 원래 ITRex 웹사이트에 게시되었습니다.