データ移行における主なリスクとその克服方法

データを新しいERPシステム、CRMに移行する場合でも、よりクラウドベースのインフラストラクチャに移行する場合でも、データの転送は単純な「リフト＆シフト」ではありません。 データ移行が成功しました プロジェクトの成功は、事前の準備作業に大きく左右されます。移行に伴う一般的な課題について復習し、プロジェクトを予定通り、予算内で進めるようにしましょう。

データ移行時に最もよく発生するリスク

1. データ損失
従来の移行手法では、データ品質チェックが戦略の中心に据えられていません。この設計では、組織の貴重なデータすべてが永久に失われるリスクにさらされます。データ損失は、移行先でデータの妥当性を確認する前にソースデータが削除された場合に発生します。ソースデータにアクセスできない場合、損失は回復不能になる可能性がありますが、データ移行への影響は取り返しのつかないものとなります。「すべて移行するか、何も移行しないか」という「リフト＆シフト」方式の移行とは異なり、移行前と移行中にデータ品質チェックを行うことで、最新かつ正確なデータのみが移行されることが保証されます。

現代の企業は、データと連携するソフトウェアやツールに関して、非常に複雑なインフラストラクチャを運用しています。データは常に分析され、クラウドとオンプレミスデバイス間、そして社内全体で行き来しています。長時間のダウンタイムを伴うデータ移行は、業務を混乱させ、時間、人員、そして収益の損失につながります。不適切なデータ品質戦略は、複数のデータセットに対応できるようシステムを構成するために、過剰なダウンタイムが必要になる可能性を高めます。

データマッピングは、データ移行において非常に重要な要素です。あるデータベースから別のデータベースへデータを移行する場合、多くの場合、スキーマやフォーマットが一致しない大規模なデータセット（しかもリアルタイムで変化する）を扱うことになります。正確なデータマッピング（本来必要なのはまさにこれです）は、非常に多くのリソースを消費する可能性があります。ソフトウェアがそのような処理能力に耐えられるように設計されていない限り、レコードは個別に比較する必要があります。

データガバナンスは、個人やグループがデータにアクセスする方法と、許可されるアクセスの種類に関するルールとポリシーを定義します。しかし、平均的な企業が扱う膨大な数のソースと宛先を考えると、権限とプライバシーがいかにすぐに衝突するかが容易にわかります。これが、データカタログを一種の「データディレクトリ」として使用することが、データガバナンスの中核機能となっている理由の1つです。 データ移行の成功 近年では。 データカタログ ユーザーがデータを簡単に検索・追跡できるようにします。データカタログは、データおよびメタデータ管理と組み合わせることで、企業がデータの収集、保存、処理、削除場所を容易に把握し、ガバナンス管理をより適切に維持することを可能にします。

プライバシー規制の遵守

データがファイアウォールを通過するとき、例えば タ移行手法により、セキュリティとプライバシー管理が危険にさらされる可能性があります。医療業界や金融業界など、機密性の高い顧客データを扱う場合、移行全体を通して規制遵守を維持することは特に重要です。データカタログとガバナンスツールを移行全体を通して活用し、データの可視性を維持し、規制ガイドラインを遵守してください。

データ移行リスクを防止する方法

結局のところ、あらゆるデータ移行にはリスクが伴います。では、データ移行を確実に成功させるためにはどうすれば良いでしょうか？ここでは、さらに効果的な3つの方法をご紹介します。

データ移行作業においてデータ品質への取り組みを最優先事項とし、問題を早期に特定してコストのかかるプロジェクトのダウンタイムを回避しましょう。信じられないかもしれませんが、あなたの目標は、 is 可能であれば、稼働開始時までにデータ品質は99%以上であるべきです。 データ移行を成功させるための鍵 これは、データ品質戦略の成功度合いに大きく左右されるため、移行プロセスにデータクレンジング対策を頻繁に組み込むようにしてください。

2. 統合データ管理プラットフォームを活用する

統合データ管理プラットフォーム 複数のデータ管理分野にわたるツールで構成されており、必要なものがすべてすぐに利用できるため、データ移行が非常に簡単になります。移行から品質管理、データガバナンスからデータカタログ、さらにはデータマッチングや統合ツールまで、面倒な作業は自動化され、データ損失のリスクが軽減されます。

データ移行を行う際には、自動化が不可欠です。多くの組織は、膨大な量（数百テラバイトまたはペタバイト）のデータを移行しています。適切なツールがなければ、これらのデータを手動でチェックするのは非常に時間と手間がかかります。そこで自動化の出番です。自動化ツールは、データのマッチング、マッピング、メタデータのスキャンを支援し、データにエラーや破損がないことを保証します。AI機能により、これらのツールは99%以上の精度と効率で結果を提供します。これにより、データ移行プロジェクトを脅かす前にエラーを発見し、修正することができます。

データ移行：解決済み

大規模なデータ移行は大変な作業です。成功のためには、適切なツールとサポートしてくれるチームが不可欠です。

近年では、よくあるデータ移行の失敗を回避することがこれまで以上に容易になっています。クラウドベースのデータ管理プラットフォームの新しいアプローチには、移行のベストプラクティスが組み込まれており、リスクと予算の無駄を削減できます。さらに、これらのプラットフォームはデータ移行のメリットを拡大し、企業が追加コストをかけずに組織内でのデータフローを安全に再評価することを可能にします。

データ移行の高速化とコストおよびダウンタイムの削減を実現する – ダウンロード IDC ビジネス価値調査.