京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
难言之隐:数据迁移的五大陷阱和风险
当前企业有越来越多的数据需要分析,处理,就是所谓的大数据。而如此“繁重”的大数据在进行迁移会出现很多问题,本文概述了10个常见的数据迁移问题
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。
“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”,Arvind Singh(以下简称辛格),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表达了以上观点。
在《信息周刊》的一次电话采访中,Arvind Singh概述了10个常见的数据迁移问题,其中包括五个陷阱和五个风险,以此警告企业应该竭力避免。
大数据迁移的五大陷阱
陷阱#1:未能吸引业务线和业务用户开始。
当公司合并多个系统整合到一个--通常发生在兼并后--他们需要从确定正确的商业用途开始。
你需要确定谁知道和理解业务数据,辛格说。
“谁是你业务的专家?这当然不是IT或系统集成商。”
换句话说,把那些数据使用精英搬进迁移项目。
毕竟,只有他们才能将那些操作系统玩转一旦上线。
陷阱#2:没有数据管理策略和组织结构。
“你已经将系统A的数据移动到系统B,但谁拥有管理结构?谁有权利在系统中创建、批准、编辑或删除数据?”辛格问。
还有一些问题必须解决:你设置了数据管理了吗?有一个业务流程来管理数据周期吗?另外,你有数据管理员在公司吗?
陷阱#3:在原始系统数据质量差。
公司经常意识不到一个“原有评估”是至关重要的数据迁移工作铺垫。
“了解原始系统里的数据的质量是一个巨大的陷阱,但企业常常不愿意花足够的时间,”辛格说。
必须要考虑的问题:现有的数据支持新用户吗?它缺少什么?你打算怎么做,你现在不能够做什么?
一个详细的评估让企业能够更容易地估计需要的工作量来成功地迁移原始数据。
陷阱#4:忽略验证和定义业务规则。
你公司的业务和验证规则可能不是最新的。
“难以让人相信一个公司在达成业务规则时花了多短的时间,更不用说确保数据符合业务规则,”辛格说。
“换句话说,你认为你有一个业务规则,但是你的现有数据是否匹配,细致,或遵循这个规定?”
此外,审计人员需要确保数据从原始系统到新的系统是有效的,特别是当这个迁移涉及关键信息,如金融、库存、和就业数据。[page]
陷阱#5:未能验证和测试数据迁移过程。
不要以为这是最后一步了。
“你绝对绝对要确保在整个过程中你一直在验证和测试,”辛格说。
必须要考虑的问题:你打算怎样测试数据?谁将测试和评估? 谁将签署它吗?以及谁将是数据的最终消费者?
“这一过程必须贯穿项目的始终,但不幸的是公司通常”不花足够的时间校准数据的测试和验证“辛格说。
大数据迁移的五大风险
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。
”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,“辛格说。
风险#2:你的团队太依赖工具的开发工作。
这个问题往往是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。”这是类似于把垃圾传来传去,“辛格说。
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,辛格说。
风险#3:交叉对象依赖性。
“我无法告诉你我有多少次坐在会议上,(客户)说,‘我们刚刚发现了一个全新的资料来源,我们甚至都不知道自己需要移动的',”辛格说。
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。
“当我们与客户谈生意时,我们寻找丢失的数据块,或者相关数据,”辛格说。
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。
“大多数系统集成商通常不处理数据只是说,’我将连接管道使原始数据移动到一个目标系统‘,”辛格说。
“在现实阶段,我们可以调用到数据迁移项目,”他说,“人们说:’看,数据没有捆绑在一起,我们无法进行用户测试。‘”
这个问题,当然,会导致成本超支和毁坏的时间表。
如今IT
面临的最大挑战之一,是风险评估。风险的度量和影响评估不是一门确切的科学,而是有工具、过程和原理,可用于确保组织很好地被保护,高级管理层消息灵通。在我们的Measuring
Risk: A Security Pro's
Guide测量风险中:一个安全专业人员的指导报告中,我们推荐工具来评估安全风险和提供一些想法供有效地将结果数据投入到业务中去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22