Migración de Datos Simplificada: Tipos, Mejores Prácticas y Desafíos
La migración de datos es un proceso crucial que implica mover datos de un sistema de almacenamiento a otro. Aunque el concepto puede parecer sencillo, el proceso real puede ser complejo y desafiante. Al mover datos a una nueva base de datos o plataforma en la nube, asegúrese de priorizar mantener su información segura.
Esto es especialmente importante si se transfiere desde una solución de almacenamiento no compatible. En este artículo, discutiremos la migración de datos, incluidos los tipos, procesos, desafíos y mejores prácticas para una migración exitosa.
Tipos de Migración de Datos
Existen varios tipos de migración de datos, cada uno con sus propias características y requisitos únicos.
Migración de Almacenamiento
La migración de almacenamiento implica mover datos de una ubicación de almacenamiento a otra. Este proceso incluye la validación, duplicación y limpieza de datos. La duración de la migración depende del volumen de datos que se transfiera. Las organizaciones a menudo realizan migración de almacenamiento para obtener ventajas técnicas, como mayor escalabilidad y acceso a características innovadoras, en lugar de simplemente ampliar la capacidad de almacenamiento.
Migración de Base de Datos
La migración de bases de datos implica mover datos de una base de datos a otra o actualizar una base de datos existente. Al migrar entre diferentes motores de bases de datos, una planificación cuidadosa es esencial, ya que pueden existir diferencias significativas en las estructuras de datos. Por ejemplo, la base de datos de origen podría ser relacional, mientras que la de destino podría no serlo, o viceversa.
Migración de Aplicaciones
La migración de aplicaciones implica mover programas de software de un entorno operativo a otro. Una organización a menudo mueve aplicaciones empresariales importantes de su propio centro de datos a servidores públicos en la nube. Las diferencias en los modelos de datos, especificaciones y configuraciones entre entornos informáticos pueden plantear desafíos durante el proceso de migración. Los productos de middleware pueden ayudar a cerrar la brecha entre diferentes tecnologías, manteniendo una migración más fluida.
Migración de Centros de Datos
Un centro de datos sirve como centro de control de una empresa, albergando datos críticos, aplicaciones y software. La migración de centros de datos implica mover datos de un centro de datos a otro. Esto puede ser a un nuevo centro de datos o una plataforma en la nube.
Este tipo de migración se vuelve necesario cuando las necesidades de una empresa han superado su centro de datos actual. Dada la naturaleza extensa de este proceso, una planificación y evaluación exhaustivas son cruciales para asegurar la seguridad de los datos.
Migración de Procesos Empresariales
La migración de procesos empresariales implica mover aplicaciones empresariales, métricas y datos de proceso a nuevos entornos. Esto típicamente incluye migrar productos, servicios, datos de clientes e información operativa. Las migraciones de procesos empresariales a menudo ocurren durante fusiones, adquisiciones o cuando se cambian los modelos de negocio para ingresar a nuevos mercados.
Migración de Datos a la Nube
La migración a la nube implica mover datos desde almacenamiento local a la nube, incluidos todos los procesos y operaciones. También puede implicar mover datos de un proveedor de nube a otro. Las empresas utilizan servicios en la nube como AWS, Google Cloud o Microsoft Azure para almacenar y manejar datos. Esto les ayuda a escalar fácilmente, mejorar el rendimiento, ahorrar en costos de mantenimiento y potencialmente ahorrar dinero en el almacenamiento de datos.
El Proceso de Migración de Datos
El proceso de migración de datos consta de varias fases clave, que incluyen la planificación, el diseño de la migración, la ejecución y las pruebas.
Fase de Planificación
La fase de planificación es crucial para una migración exitosa. Implica evaluar los activos de datos existentes y crear un plan de migración adecuado. Los pasos clave en esta fase incluyen:
- Refinar el alcance: Este paso elimina datos adicionales y determina la cantidad mínima necesaria para que el nuevo sistema funcione bien. Para migrar datos con éxito, debe analizar los sistemas de origen y destino. También debe consultar con los usuarios afectados por la migración.
- Evaluar los sistemas de origen y destino: Es importante evaluar cuidadosamente los requisitos operativos del sistema de origen. Luego, analizar cómo adaptar estas necesidades para el nuevo entorno.
- Establecer estándares de datos: Establecer estándares de datos ayuda a los equipos a encontrar problemas durante la migración y prevenir problemas después de la migración.
- Estimar el presupuesto y el cronograma: Después de delimitar el alcance y evaluar los sistemas, puede elegir cómo migrar. Puede hacerlo gradualmente o de una sola vez. Determine los recursos necesarios y establezca cronogramas alcanzables. Según Oracle, un proyecto de migración de datos a escala empresarial típicamente dura entre 6 y 24 meses.
Fase de Diseño de la Migración
La fase de diseño de la migración define aspectos esenciales como reglas de migración y pruebas, criterios de aceptación, roles y responsabilidades, y tecnologías de migración de datos.
Extracción, Transformación y Carga (ETL)
ETL es una parte integral del proceso de migración de datos. Varias tecnologías pueden realizar este proceso. Los proyectos con flujos de datos complejos y grandes volúmenes de datos generalmente necesitan un desarrollador de ETL o un ingeniero de software. Estos profesionales pueden personalizar herramientas de ETL de terceros o crear scripts para la transición de datos.
Mapeo de Datos
El mapeo de datos es una parte importante de ETL. El mapeo de datos es un aspecto clave de ETL. Involucra a un equipo de profesionales, que incluye a un desarrollador de ETL, un analista de sistemas y un analista de negocios.
El analista de sistemas está familiarizado con los sistemas de origen y destino. El analista de negocios comprende el valor de los datos que se transfieren.
El tiempo que lleva planificar la migración depende de escribir scripts para ETL o obtener herramientas de automatización. Si ya tiene el software requerido en su lugar y solo necesita personalizarlo, esta fase puede tomar algunas semanas. De lo contrario, puede abarcar varios meses.
Fase de Ejecución y Pruebas
La fase de ejecución y pruebas implica implementar los procesos ETL diseñados previamente. Una migración a gran escala generalmente dura un par de días, mientras que un enfoque gradual puede tomar más tiempo. Sin embargo, la estrategia gradual tiene el menor riesgo de fallos críticos y asegura cero tiempos de inactividad.
Las mejores prácticas para la ejecución y pruebas incluyen:
- Asegurarse de que los procesos de migración no obstaculicen las operaciones normales del sistema durante una migración por fases. El equipo de migración necesita mantener conversaciones con diferentes unidades de negocio para decidir qué usuarios deben recibir cada sub-migración primero.
- Pruebas continuas en lugar de tratarlas como una fase separada. Debe realizar pruebas en todas las fases, incluyendo el diseño, la ejecución y la post-migración. En un enfoque gradual, pruebe cada porción de los datos migrados para remediar problemas de manera oportuna.
- Realizar pruebas regularmente para asegurar que transferimos los datos de manera segura a la infraestructura de destino. El equipo realiza pruebas de acuerdo con los requisitos predefinidos. El sistema también transfiere los datos con una alta calidad.
Desafíos Comunes en la Migración de Datos
Los proyectos de migración de datos a menudo enfrentan varios desafíos que pueden interferir con el proceso, tales como:
Riesgo de Disrupción del Negocio
Las organizaciones tratan de no detener la producción durante la migración para evitar tiempos de inactividad y mantener todos los sistemas funcionando sin problemas. Sin embargo, lograr esto puede ser desafiante. Otro riesgo es que los cambios en los datos durante el proceso de migración pueden llevar a inconsistencias en los sistemas y datos inexactos.
Riesgo de Pérdida o Corrupción de Datos
Minimizar el riesgo de pérdida o corrupción de datos es un objetivo clave durante el proceso de migración. La pérdida de datos puede ocurrir debido a diversas razones, como transferencia incompleta o inexacta, incompatibilidad del sistema o error humano. Las consecuencias de la pérdida de datos pueden ser graves, incluyendo pérdidas financieras y violaciones de cumplimiento.
Riesgo de Exposición
Las violaciones de seguridad de datos representan un riesgo serio durante el proceso de migración. A medida que los datos se desplazan, el sistema y los propios datos se vuelven más vulnerables. Los hackers explotan vulnerabilidades en la transferencia o almacenamiento de datos para manipular o robar datos durante la migración. Esto puede llevar al fracaso o corrupción de la migración de datos.
Estrategias de Migración de Datos
Existen varias estrategias de migración de datos que las organizaciones pueden emplear, dependiendo de sus necesidades y requisitos específicos.
Migración “Big Bang”
El enfoque de big bang completa la transferencia de datos en un tiempo limitado. Los procesos ETL manejan los datos y los migran a una nueva base de datos, causando tiempos de inactividad en el sistema de producción.
La ventaja de este enfoque es que todo sucede en un único evento con límite de tiempo. Sin embargo, la presión puede ser alta, ya que la empresa opera con un recurso crítico fuera de línea. Si el enfoque de big bang es el mejor para su organización, es aconsejable realizar una prueba realista del proceso de migración antes del evento real.
Migración “Trickle”
La migración gradual completa el proceso en etapas, con los sistemas antiguos y nuevos funcionando en paralelo para eliminar tiempos de inactividad. Los procesos en tiempo real mantienen los datos sincronizados entre los dos entornos. Aunque es más complejo, las implementaciones bien diseñadas pueden reducir el riesgo en comparación con el enfoque de big bang cuando se ejecutan correctamente.
Levantamiento y Transferencia
La migración de levantamiento y transferencia mueve una aplicación y sus datos a la nube sin hacer muchos cambios. La aplicación continuará funcionando de la misma manera y manejará los datos de manera similar. Si la aplicación no necesita cambios, puede moverla a una nueva ubicación sin hacer ningún ajuste.
Debe planificar una migración de levantamiento y transferencia, teniendo en cuenta los requisitos de red, computación y almacenamiento de la aplicación. Implica mapear desde los recursos disponibles en la infraestructura de origen a los recursos del proveedor de la nube. La mayoría de los proveedores de nube ofrecen actualizaciones sobre la marcha para asegurar que los clientes puedan comenzar con un producto más pequeño y escalar según sea necesario.
Mejores Prácticas para Migraciones de Datos Exitosas
Para asegurar una migración exitosa, considere las siguientes mejores prácticas:
Explorar y Evaluar la Fuente
Calcule y analice el volumen de datos que se están recopilando y sus características.
Existen diferentes campos de datos. Algunos no necesitan mapearse al sistema de destino. Otras personas pueden estar desaparecidas y alguien necesita encontrarlas en otro lugar para llenar los vacíos.
Pregúntese qué necesita migrar, qué puede dejar atrás y qué está faltando. Saltarse el paso de revisión de la fuente y asumir que se tiene todos los datos puede resultar en un proceso de migración costoso y prolongado. Además, las organizaciones pueden experimentar fallos graves debido a problemas de mapeo de datos, lo que podría detener la migración por completo.
Desarrollar un Plan Sólido de Respaldo y Protección de Datos
Considere la posibilidad de una migración incompleta o incorrecta. Haga copias de seguridad de sus datos regularmente y utilice herramientas y técnicas para protegerlos de varios escenarios de error. Esto es útil si un archivo se rompe durante el traslado o si los datos desaparecen o están incompletos por razones desconocidas. Mapee sus datos a destinos para que los miembros del equipo puedan rastrear fácilmente su origen, destino, proceso de transferencia y tiempo.
Probar y Validar los Datos Migrados
Después de una migración exitosa, valide que todos los datos estén donde deberían estar. Limpie los datos antiguos y asegure que aplique los permisos correctamente. Hacer una copia de seguridad del sistema antiguo es inteligente. Si el nuevo falla, todavía puede acceder a él desde una ubicación segura.
Auditar y Documentar los Procesos
Una documentación completa del proceso de migración de datos es crítica para el cumplimiento en industrias reguladas. Los reguladores pueden necesitar pruebas de que existen controles adecuados para los datos sensibles, como información financiera o información médica. La documentación debe indicar si la migración fue exitosa y resaltar áreas de mejora para futuras migraciones.
Conclusión
La migración de datos es un proceso complejo que requiere una planificación, ejecución y pruebas cuidadosas. Conocer los diferentes tipos de migración de datos, desafíos y mejores prácticas es crucial para las organizaciones que desean migrar datos con éxito. Las organizaciones pueden asegurar una migración de datos suave y segura utilizando las herramientas y estrategias adecuadas. Esto ayuda a minimizar el riesgo de disrupciones en el negocio, pérdida de datos o exposición.
Antes de comenzar un proyecto de migración de datos, asegúrate de evaluar tus necesidades y requisitos. Esto te ayudará a seleccionar la estrategia de migración más adecuada. Ya sea que optes por un enfoque big bang, una migración gradual o un método de levantamiento y transferencia, la planificación y prueba exhaustivas son clave para evitar errores comunes y asegurar un resultado exitoso.
Para mantener los datos seguros durante la migración, las organizaciones deben revisar cuidadosamente los datos de origen. También deben crear un plan de respaldo y probar los datos migrados.
Además, es importante documentar el proceso. Esto ayuda a reducir riesgos y mantener la integridad y seguridad de los datos. Esto ayuda a reducir riesgos y mantener la integridad y seguridad de los datos.
A medida que los datos crecen, moverlos efectivamente seguirá siendo crucial para las empresas modernas. Las organizaciones pueden gestionar exitosamente la migración de datos manteniéndose al tanto de las últimas herramientas, técnicas y mejores prácticas.
