第三方数据如何实现更好的业务洞察力?

Q&AQ&A问答

第三方数据如何实现更好的业务洞察力?

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-18

数据SEO的工具和技术
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弥合数据迁移差距
数据迁移差距以及在近发生的事件中这种差距如何变得更加突出和严重，尽管近的一项调查发现，云迁移仍然是2020年及以后企业的头等大事，但是大数据利益相关者仍然面临着他们想要做的事情和他们可以做的事情之间的严重差距“差距”定义为“不完整或不足的区域”或“由某些差异引起的问题”，对于企业数据湖而言，这种差异是大数据专业人员想要迁移到云与他们可以迁移而不会对业务连续性产生负面影响之间的区别。

我将此称为数据迁移缺口
鉴于近发生的事件，这种差距变得更加突出和严重，云迁移从未在执行套件和在家工作的沟槽中赢得更多的关注，COVID-19大流行确保所有人都意识到云迁移对于远程生产力至关重要，但是即使企业将关键业务应用程序和数据推送到云中，近年来在内部部署的旧数据湖中也累积了很多数据。

数据湖：落后
本地数据湖的构想和采用是一种经济高效的方法，以传统标签数据仓库的一小部分价格存储PB级数据，然而企业很快意识到，存储和使用数据是两个完全不同的挑战，企业无法匹配其数据仓库的性能，安全性或业务工具集成，而后者成本更高但更易于管理，如今数据湖以其原始格式存在于行业中，在这些行业中，对时间敏感和具有丰富见识的分析变得不那么重要，而成本却比效率高，然而越来越有活力的企业正在从本地存储和数十亿个基于批处理的查询过渡到基于大量基于云的数据集的实时分析，对于这些企业而言，问题不在于是否要移动PB级的关键业务和主动更改客户数据，而是如何在不造成业务中断的情况下以及如何程度地减少与传统数据迁移方法相关的时间，成本和风险？

当前方法：优点和缺点
弥合数据迁移差距的策略是什么？企业当前如何迁移其活动数据？共有三种常见方法，每种方法都有相对的好处（和陷阱）提升和转换–提升和转换方法用于将应用程序和数据从一个环境迁移到另一个环境，而零更改或小更改，但是假设在本地部署的内容将在云中按原样运行是有危险的，一站式迁移并不总是充分利用云的增强效率和功能，通常，现有实现的缺点会随着数据和应用程序转移到新的云环境中，从而使这种方法仅适用于简单或静态数据集。

增量复制–增量复制方法是在多次遍历过程中，将新数据和修改过的数据定期从源复制到目标环境
这要求先将原始源数据迁移到目标，然后再对每次后续遍历处理的数据进行增量更改，当处理大量变化的数据时，这种方法面临的主要挑战。在这种情况下，通过可能永远不会赶上变化的数据，并且无需停机即可完成迁移双管道/提取–双管道或双提取方法是将新数据同时提取到源环境和目标环境中，这种方法需要大量的精力来开发，测试，操作和维护多个管道。它还要求修改应用程序以在执行任何数据更改时始终更新源环境和目标环境，这需要大量的开发工作。

弥合数据迁移差距

一种不同的策略（也许是更适合大多数数据密集型企业的动态数据环境的策略）将能够在不更改应用程序或业务中断的情况下实现迁移，即使数据集处于活动更改中也是如此，此范例可通过一次传递源数据实现任何规模的迁移，同时支持从源到目标的连续更改的连续复制，尽管现有方法具有其有效性和用例，但新技术使大数据利益相关者能够以更具成本效益和效率的方式弥合数据迁移差距。选择正确的选项可以使任何企业更快，更容易地迁移到云。

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