En muchas organizaciones modernas, migración de datos generalmente se considera una tarea administrativa de TI. Esto es comprensible porque, en un nivel fundamental, se trata de mover datos de un lugar a otro.
Ya sea que la tarea subyacente implique actualizar la infraestructura, mejorar el rendimiento del sistema, facilitar la adopción de la nube, garantizar el cumplimiento o una variedad de otras opciones, la migración es un medio para lograr un fin y no algo con un impacto más estratégico.
Vicepresidente de marketing de productos, Datadobi.
Al desafío se suma el hecho de que más del 80% de los datos empresariales no están estructurados y están dispersos en varios formatos, aplicaciones y tecnologías de almacenamiento. Esto dificulta saber qué datos existen, dónde residen y qué tan valiosos o riesgosos pueden ser.
Como resultado, aplicar la migración de datos tradicional a estos casos de uso es problemático, sobre todo porque la mayoría de las herramientas heredadas carecen de la inteligencia para interpretar conjuntos de datos no estructurados.
Tratan todos los archivos por igual y, al carecer de la capacidad de evaluar el contenido o el contexto, pueden significar que las empresas transfieran información redundante o confidencial al entorno de almacenamiento incorrecto, creando nuevas ineficiencias y exponiendo a la organización a riesgos innecesarios.
Un cambio de mentalidad
En este contexto, la migración de datos debe redefinirse como un proceso que comienza antes de que las organizaciones consideren siquiera mover algo.
El punto de partida debería ser desarrollar una imagen clara del patrimonio de datos existente: qué se almacena, cómo se utiliza, quién es el propietario y si todavía tiene algún propósito.
Esta información forma la base para tomar mejores decisiones sobre qué datos deben conservarse, reubicarse, reclasificarse o eliminarse, alineándose con los requisitos de las empresas que utilizan tecnología híbrida compleja. infraestructuras TI.
La gran pregunta es, por supuesto, ¿cómo? En términos básicos, la generación actual de herramientas inteligentes de gestión de datos hace que este proceso sea escalable mediante el uso de análisis de metadatos para clasificar datos no estructurados a velocidad y en contexto.
Esto permite a las organizaciones actuar estratégicamente, en lugar de realizar una migración ciega en la que toda la información se trata de la misma manera, independientemente de si se creó hace cinco minutos o hace quince años, o si tiene algún valor comercial real.
Llevar automatizaciónpor ejemplo, que utiliza análisis para minimizar el esfuerzo manual por parte de los equipos de TI y garantizar la coherencia en diversos entornos de almacenamiento.
Como resultado, la migración se convierte en un mecanismo proactivo para modernizar la infraestructura y mejorar la gobernanza, en lugar de una tarea reactiva.
Un enfoque estratégico de la migración también permite a las organizaciones aprovechar al máximo la flexibilidad que ofrecen los sistemas de almacenamiento modernos.
Permite una mejor alineación entre el valor de los datos y la inversión en almacenamiento, garantizando que los datos activos que respaldan los flujos de trabajo activos tengan prioridad para entornos de alto rendimiento, mientras que los conjuntos de datos fríos o inactivos se archiven o eliminen de forma segura de acuerdo con la política.
Este cambio ayuda a abordar los problemas de rentabilidad tradicionalmente asociados con la migración y la reposiciona como catalizador del cambio, creando un panorama de datos más limpio y manejable.
La migración moderna en acción
Entonces, ¿cómo se ve una organización cuando ha redefinido su enfoque respecto de la migración de datos?
Traducir este enfoque moderno a las actividades cotidianas depende de una ejecución eficaz. Esto comienza con roles claramente definidos, donde ÉLLos equipos de seguridad, cumplimiento y negocios colaboran en torno a objetivos compartidos.
Las decisiones de migración deben reflejar tanto la viabilidad técnica como las prioridades organizativas, incluidas las obligaciones regulatorias y los resultados comerciales.
Estas organizaciones también tienen una comprensión clara de su patrimonio de datos y monitorean activamente cómo evoluciona. Han ido más allá de los inventarios de archivos básicos y ahora utilizan sistemas inteligentes para identificar qué datos son más importantes, cuáles presentan un riesgo y cuáles ya no sirven para ningún propósito operativo.
Desde un punto de vista práctico, el descubrimiento y la clasificación de datos también deben ponerse en práctica a una escala que satisfaga necesidades comerciales más amplias. Esto se logra mejor utilizando plataformas que puedan aplicar políticas coherentes, automatizar la ejecución de tareas y realizar un seguimiento del progreso en todos los sistemas.
En lugar de tratar la migración como un proyecto independiente, debería integrarse dentro de programas más amplios como la renovación de infraestructura, servicio en la nube adopción o mejora de la gobernanza.
Si bien estas actividades suelen estar asociadas con la gestión continua de datos, también son esenciales durante la migración.
Automatizar procesos como la asignación de propiedad de los datos y la aplicación de cronogramas de retención ayuda a garantizar que las decisiones de migración se alineen con la estrategia de gobernanza más amplia, en lugar de manejarlas manualmente o revisarlas más tarde.
Al hacerlo, las organizaciones no sólo mejoran el éxito de la migración actual, sino que también sientan las bases para hacer que las migraciones futuras sean más eficientes y menos disruptivas.
La medición también importa. Si bien hoy en día pocas organizaciones monitorean consistentemente el desempeño de la migración, aquellas que tienen éxito rastrean la efectividad de la actividad de migración utilizando KPI claros, que van desde la reducción de costos de almacenamiento y el cumplimiento de políticas hasta la accesibilidad, la precisión y la experiencia del usuario.
Implementar estas métricas no solo ayuda a demostrar valor, sino que también da forma a mejoras continuas y alinea la migración con las necesidades comerciales en evolución.
En última instancia, quienes adoptan este enfoque reportan menos excesos de almacenamiento, menores costos operativos y un acceso más rápido a información confiable.
Más importante aún, pueden adaptar su infraestructura de datos para satisfacer los requisitos cambiantes del negocio sin experimentar los peligros tan familiares asociados con el enfoque heredado de la migración de datos.
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