La migrazione dei dati è il processo di spostamento dei dati tra applicazioni, posizioni o formati diversi.’ Generalmente è il risultato dell'introduzione di un nuovo sistema o di una nuova posizione per i dati. Il motore economico è solitamente una migrazione o un consolidamento delle applicazioni in cui i sistemi legacy vengono sostituiti o aumentati da nuove applicazioni che condivideranno lo stesso set di dati. Al giorno d'oggi, le migrazioni dei dati vengono spesso avviate quando le imprese passano da infrastrutture e applicazioni on-premise a storage e applicazioni basati sul cloud per ottimizzare o trasformare la propria azienda.

La risposta breve è "data gravity". Anche se il concetto di data gravity circola da tempo, la sfida sta diventando sempre più importante a causa delle migrazioni dei dati verso le infrastrutture cloud. In breve, la data gravity è una metafora che descrive:

• In che modo i dati attirano altri dati nell'IT man mano che crescono
• Come i dati vengono integrati in un'azienda
• Come i dati vengono personalizzati nel tempo

Per spostare applicazioni e dati in ambienti più vantaggiosi, Gartner consiglia di "sbrogliare" dati e applicazioni per consentire di superare la gravità dei dati. All'inizio del progetto, le aziende possono migliorare la gestione dei dati, consentire la mobilità delle applicazioni e migliorare la governance dei dati.

Il problema principale è che ogni applicazione complica la gestione dei dati introducendo elementi della logica applicativa nel tier di gestione dei dati e ciascuno di essi è indifferente al successivo caso di utilizzo dei dati. I processi di business utilizzano i dati in isolamento e quindi emettono i propri formati, lasciando l'integrazione per il processo successivo. Pertanto, la progettazione delle applicazioni, l'architettura dei dati e i processi aziendali devono rispondersi l’un l’altro, ma spesso uno di questi gruppi non è in grado o non è disposto a cambiare. In questo modo, gli amministratori delle applicazioni devono evitare flussi di lavoro semplici e ideali, ottenendo una progettazione non ottimale. Inoltre, anche se la soluzione alternativa potrebbe essere stata necessaria sul momento, questo debito tecnico deve essere risolto a un certo punto durante la migrazione dei dati o i progetti di integrazione.

Data questa complessità, si può considerare la possibilità di promuovere la migrazione dei dati allo stato di "arma strategica" in modo da ottenere il giusto livello di consapevolezza e risorse. Per garantire che il progetto riceva l'attenzione necessaria, è necessario concentrarsi sull'elemento più provocatore della migrazione, ovvero il fatto che il sistema legacy verrà disattivato, e si otterrà senza alcun dubbio l'attenzione dei principali stakeholder.

Esistono numerosi vantaggi aziendali legati all’aggiornamento dei sistemi o all'estensione di un data center nel cloud. Per molte aziende, si tratta di un'evoluzione molto naturale. Le aziende che utilizzano il cloud sperano di poter concentrare il proprio staff sulle priorità di business, alimentare la crescita top-line, aumentare l'agilità, ridurre le spese di capitale e pagare solo ciò di cui hanno bisogno on-demand. Tuttavia, il tipo di migrazione intrapresa determinerà la quantità di tempo che può essere liberato per lo staff IT affinché possa lavorare su altri progetti.

Innanzitutto, definiamo i tipi di migrazione:

• Migrazione dello storage. Il processo di spostamento dei dati dagli array esistenti in quelli più moderni che consentono ad altri sistemi di accedervi. Offre performance significativamente più veloci e scalabilità più conveniente, consentendo al contempo funzionalità di gestione dei dati previste come cloning, snapshot, backup e disaster recovery.
• Migrazione del cloud. Il processo di spostamento di dati, applicazioni o altri elementi aziendali da un data center on-premise a un cloud o da un cloud all'altro. In molti casi, comporta anche una migrazione dello storage.
• Migrazione delle applicazioni. Il processo di spostamento di un programma applicativo da un ambiente all'altro. Può includere lo spostamento dell'intera applicazione da un centro IT on-premise a un cloud, lo spostamento tra cloud o semplicemente lo spostamento dei dati sottostanti dell'applicazione a un nuovo formato dell'applicazione ospitato da un provider di software.

La migrazione dei dati implica 3 passaggi fondamentali:

1. Estrarre i dati
2. Trasformare i dati
3. Caricare i dati

Lo spostamento di dati importanti o sensibili e lo smantellamento di sistemi legacy possono mettere gli stakeholder in agitazione. Disporre un piano solido è fondamentale; tuttavia, non è necessario reinventare la ruota. Sul web sono disponibili numerosi esempi di piani di migrazione dei dati e checklist. Ad esempio, Data Migration Pro, una community di specialisti della migrazione dei dati, dispone di una checklist completa che delinea un processo in 7 fasi:

• Pianificazione pre-migrazione. Valutare la stabilità dei dati spostati.
• Inizio del progetto. Identificare e informare i principali stakeholder.
• Analisi del paesaggio. Stabilire un solido processo di gestione delle regole di qualità dei dati e informare l’azienda in merito agli obiettivi del progetto, inclusa la chiusura dei sistemi legacy.
• Progettazione della soluzione. Determinare i dati da spostare e la qualità dei dati prima e dopo lo spostamento.
• Creazione e test. Codificare la logica di migrazione e testare la migrazione con un mirror dell'ambiente di produzione.
• Eseguire e convalidare. Dimostrare che la migrazione ha soddisfatto i requisiti e che i dati trasferiti sono adatti all’uso aziendale.
• Decommissionare e monitorare. Chiudere ed eliminare i vecchi sistemi.

Questo può sembrare un lavoro enorme, ma non tutti i passaggi sono necessari per ogni migrazione. Ogni situazione è a sé e ogni azienda affronta il compito in modo diverso.

Anche se la migrazione dei dati è da decenni un dato di fatto nell’ambiente IT, ogni anno vengono ancora riportate storie orribili. Ecco le 10 principali sfide che le aziende affrontano durante lo spostamento dei dati:

1. Non contattare i principali stakeholder. Indipendentemente dalle dimensioni della migrazione, c'è qualcuno che si preoccupa dei dati che stai spostando. Rintracciali e spiega loro la necessità di questo progetto e l'impatto su di essi prima di iniziare l'attività. In caso contrario, senza dubbio ti contatteranno a un certo punto e probabilmente perturberanno la tua tempistica.

2. Non comunicare con l'azienda. Una volta spiegato il progetto agli stakeholder, assicurati di tenerli informati sui progressi. È meglio fornire un report sullo stato ogni settimana allo stesso giorno, soprattutto se si finisce fuori strada. Una comunicazione regolare è molto efficace per creare fiducia tra tutti gli interessati.

3. Mancanza di governance dei dati. Assicurati di essere chiaro su chi detiene i diritti di creare, approvare, modificare o rimuovere i dati dal sistema di origine e documentali per iscritto come parte del tuo piano di progetto.

4. Mancanza di esperienza. Anche se si tratta di un'attività lineare, lo spostamento dei dati è piuttosto complesso. Poter contare su un professionista esperto con referenze eccellenti consente uno svolgimento senza problemi del processo.

5. Mancanza di pianificazione. In media, le famiglie trascorrono tra le 10 e le 20 ore alla pianificazione di una vacanza, mentre i team IT possono dedicare solo la metà del tempo per pianificare una piccola migrazione di dati. Le ore di pianificazione non sempre garantiscono il successo, ma disporre di un solido piano di migrazione dei dati fa risparmiare ore quando si tratta di spostare effettivamente i dati.

6. Software e competenze insufficienti di preparazione dei dati. Se si tratta di una migrazione di grandi dimensioni (milioni di record o centinaia di tabelle), è consigliabile investire in un software di qualità dei dati di fascia alta e prendere in considerazione l'assunzione di un'azienda specializzata che ti assista. Buone notizie: un'azienda esterna probabilmente ti noleggerà il software per risparmiare sui costi.

7. Attendere le specifiche perfette per raggiungere l'obiettivo. Se il team di implementazione sta selezionando i criteri di progettazione, prosegui con i passaggi 2 e 3. La disponibilità dell’obiettivo sarà importante più avanti nel progetto, ma non lasciare che ti blocchi ora.

8. Metodologia di migrazione non dimostrata. Effettua qualche ricerca per assicurarti che la procedura di spostamento dei dati abbia funzionato bene per altre aziende come la tua. Resisti alla tentazione di accettare solo la procedura generica offerta da un vendor.

9. Gestione di fornitori e progetti. I fornitori e i progetti devono essere gestiti. Se stai ancora svolgendo il tuo lavoro quotidiano, assicurati di avere il tempo di gestire il progetto e qualsiasi altro fornitore correlato.

10. Dipendenze tra oggetti. Con la tecnologia e le funzionalità degli strumenti di gestione dei dati disponibili oggi, è sconvolgente sapere che esiste un set di dati dipendente che non è stato incluso nel piano originale. Poiché le dipendenze tra oggetti spesso non vengono rilevate fino a uno stadio avanzato del processo di migrazione, assicurati di integrare un piano di contingenza per tali dipendenze in modo che l’intera data di consegna non venga alterata.

I termini migrazione dei dati e conversione dei dati sono talvolta utilizzati in modo intercambiabile su Internet, quindi chiariamo questo: significano cose diverse. Come indicato in precedenza, la migrazione dei dati è il processo di spostamento dei dati tra posizioni, formati o sistemi. La migrazione dei dati include l’analisi dei dati, la pulizia dei dati, la convalida dei dati e il processo continuo di controllo della qualità dei dati nel sistema di destinazione. In uno scenario di migrazione dei dati standard, la conversione dei dati è solo il primo passo di un processo complesso.

Il termine conversione dei dati si riferisce al processo di trasformazione dei dati da un formato all'altro. Ciò è necessario quando si spostano i dati da un'applicazione legacy a una versione aggiornata della stessa applicazione o a un'applicazione completamente diversa con una nuova struttura. Per essere convertiti, i dati devono essere estratti dall'origine, modificati e caricati nel nuovo sistema di destinazione in base a una serie di requisiti.

Un altro termine talvolta confuso con la migrazione dei dati è l'integrazione dei dati. L'integrazione dei dati si riferisce al processo di combinazione dei dati che risiedono in diverse origini per fornire agli utenti una vista unificata di tutti i dati. L'integrazione di dati provenienti da più origini è essenziale per il data analytics. Esempi di integrazione dei dati includono data warehouse, data lake eNetApp^® FabricPools, che automatizzano il tiering dei dati tra data center on-premise e cloud o eseguono il tiering automatico dei dati tra lo storage a blocchi AWS EBS e gli archivi di oggetti AWS S3.

Passare Infrastructure as a Service (IaaS):

• Eseguire il rehosting (lift and shift). Ridistribuire dati e applicazioni su un IaaS senza apportare modifiche
• Revisionare (riprogettare). Modificare o estendere il codice dell'applicazione esistente per adattarlo al nuovo ambiente cloud.
• Sostituire. Ritirare le applicazioni legacy ospitate e gestite on-premise sostituendole con unapplicazione analoga ospitata nel cloud, ad esempio Office365

Passare a Platform as a Service (PaaS):

• Rifattorizzare. Inserire il codice ed eseguire l'applicazione sul cloud.
• Ricostruire. Eliminare il codice per un'applicazione esistente e riprogettare l'applicazione sul cloud.

La scelta di un modello di implementazione in linea con i requisiti aziendali è essenziale per garantire che qualsiasi migrazione dei dati sia fluida e riuscita e offra valore di business in termini di performance, sicurezza e ROI.