盡管近年來人們越來越意識到云遷移的戰略價值，但許多企業仍在采取違反人們直覺且成本過高的方法。企業傾向于將他們的方法分解成若干部分——“只是將新信息移動到云中，而不用擔心存在于內部部署設施的當前數據”，或者“以后會考慮治理和安全性”。雖然這種方法可能有助于限制對預算的擔憂并明確范圍，但從長遠來看可能會很麻煩，并會延遲云遷移的潛在投資回報。此外，如果企業將一些數據留在內部部署設施中，最終會限制其在未來現代數據堆棧中用于分析的用途?，F實情況是，要充分利用現代數據堆棧，需要清楚地了解遷移到云端的用例以及成功所需的數據。

 

 

如果詢問業務領導者為什么沒有將業務從內部部署設施遷移到云平臺，他們的回答通常是出于對數據治理的擔憂。雖然治理對于保護數據和確保正確使用確實至關重要，但真正采用敏捷數據治理的需求遠不止于此。數據有能力在中斷時期保持業務運行和繁榮，如今的企業根本無法承受由于治理問題而導致數據中斷的后果。

 

預先投資敏捷數據治理或重新投資現有流程可以防止數據和分析阻塞，并使企業能夠使用更現代的工具來加速投資回報。此外，它還促進了數據團隊之間的協作，并允許企業在其工作時獲取知識。特別是在云遷移中，這使數據生產者更容易理解企業為什么要遷移到云平臺，以及他們希望在現代數據堆棧中運行哪些數據驅動的計劃。擁有這些知識，數據工程師可以在內部部署設施創建優先級積壓的數據資產，并等待遷移。

 

 

無論是在云遷移過程中重新開始還是試圖升級一些不成熟的技術，組織和一致性都是關鍵。提出重大問題以建立指標，這些指標將指導當前的過程以及未來的成功是什么樣的。然后將其數據結構化為一致的架構和風格，以確保更順暢的運行。

 

企業可能希望根據已有的架構類型組織數據。隨著時間的推移，可以考慮分層數據模型。例如，企業的數據可能按業務部門排列，但將來希望圍繞客戶、產品和訂單等實體進行整合。也許企業如今使用星型模式，但希望在表上進行分層以便將來更輕松地進行分析。無論選擇什么，始終如一地應用架構風格將確保該平臺不僅適用于數據生產者，而且適用于數據消費者。

 

 

沒有投資正確工具的最佳方法仍然不會完全成功。當然，隨著經濟衰退和通脹擔憂給預算帶來壓力，這一領域已經并將繼續對許多企業來說更具挑戰性。然而，這一新現實并不需要限制云遷移。了解端到端流程將幫助企業確定正確工具的優先級、提高效率，并創造真正的業務價值。

 

其中許多選擇將取決于企業的用例。隨著企業的預算增加和遷移規模的擴大，數據治理平臺、數據質量、分析、沿襲等可以在其優先事項具有戰略意義時上線。例如，如果企業試圖識別復雜的依賴關系和最常用的資產，那么沿襲將是關鍵。或者，如果企業試圖跟蹤擁有的數據并確保它也顯示在新環境中，那么元數據清單和比較分析顯然是優先事項。無論企業的短期和長期目標如何，數據目錄都是將元數據結合在一起的粘合劑，確保可發現和可搜索、可分析并支持自助服務。

 

 

正如數據領導者所知，任何遷移過程中最具挑戰性的部分之一就是在正確的時間讓正確的利益相關者參與進來。為了真正獲得成功，所有利益相關者都應該參與到云遷移中并進行切實的分析，而不僅僅是假設。選擇與消費者實際需要完成的任務相一致的分析用例，并設置明確的截止日期，可以幫助企業衡量價值并防止一開始就陷入困境。

 

此外，在數據目錄上構建云遷移基礎的好處之一是它可以在各方之間實現協調、一致和集中的工作。數據消費者可以實時處理數據，以評估模型在回答問題方面的成功程度。管理員可以將業務術語表和指標定義與數據一起記錄下來。由于所有這一切以及更多事情都圍繞一個平臺進行，因此它使協調更簡單，并防止未來出現知識債務。

 

最終，使用正確的敏捷數據治理方法、分析方法、工具和人員流程進行云遷移永遠不會太晚。隨著對數據的需求呈指數級增長，參與這個過程，即使是零碎的方法，也會帶來好處。

 

 

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