Los 5 principales tendencias de migración de datos en el mercado actual

La migración de datos es un proyecto frecuente en la agenda de las empresas, ya sea para migrar a un nuevo sistema de almacenamiento, base de datos, aplicación o servidor completamente nuevo. Es un proceso difícil y, a veces, temido que requiere que los líderes empresariales consideren el presupuesto, los recursos, la seguridad, los plazos y una variedad de otros factores para lograr el éxito.

Principales tendencias de migración de datos

1. Transición hacia los "data lakehouses"

Una de las mayores innovaciones en la migración de datos ha sido la creación de los "data lakehouses", introducidos por Databricks, que elimina en gran medida la necesidad de migrar datos. En lugar de mover datos de un lago de datos a un almacén de datos utilizando herramientas costosas y que consumen mucho tiempo, como extracto, transformación y carga (ETL), el "data lakehouse" básicamente transforma un lago de datos en un almacén de datos.

Según explicó David Meyer, ejecutivo de Databricks, en una entrevista: "Los lagos de datos eran geniales en muchos aspectos... pero no tenían muchas características que desearías para trabajar con datos y AI a gran escala". También describió algunas de las debilidades de los lagos de datos, como la falta de gobernanza, cumplimiento ACID y características transaccionales.

Al agregar una capa como Delta Lake, que utiliza Databricks, las empresas pueden aprovechar cantidades masivas de datos para aplicaciones de aprendizaje automático sin necesidad de mover o migrar esos datos.

2. Evitar la pérdida de datos y ampliar la capacidad mediante la migración a la nube

Esta segunda tendencia es mucho más obvia, porque casi todo el mundo está migrando datos a la nube. Aunque el gasto en la nube sigue siendo relativamente pequeño en comparación con el mercado general de TI, menos del 10%, según datos de IDC y Gartner, está creciendo mucho más rápido que otras áreas.

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Hay varias razones para esto. En primer lugar, almacenar datos en entornos locales puede provocar pérdida de datos. Incluso con políticas de copia de seguridad implementadas, el almacenamiento de datos en el sitio presenta un mayor riesgo de fallas en comparación con un entorno en la nube totalmente gestionado, donde las copias de seguridad son automatizadas.

Al migrar datos a la nube, las empresas no solo pueden manejar una mayor variedad de tipos de datos, sino que también pueden ingerir más datos de manera mucho más rápida. Además, obtienen el beneficio de una capacidad aparentemente infinita, algo que definitivamente no tienen con implementaciones locales, donde el aumento de datos está saturando la capacidad de almacenamiento de las empresas.

Afortunadamente, cada uno de los principales proveedores de nube ofrece una variedad de servicios para facilitar la migración de datos. También hay una gran cantidad de integradores de sistemas con experiencia en ayudar a las empresas a mover sus datos a los sistemas de almacenamiento, base de datos y relacionados de diferentes proveedores de nube. Nunca ha sido tan fácil migrar datos a la nube.

3. Unificar datos locales heredados con datos de clientes en la nube

Parte de la motivación para migrar datos a la nube es que muchos datos nuevos ya se encuentran allí, y de hecho, esos datos nacen en la nube. Esto no es tanto una tendencia en la migración de datos como la razón para migrar datos.

De hecho, gran parte de los datos más valiosos para una empresa, al menos en relación con los clientes, son datos en la nube, lo que ha impulsado proyectos de migración de datos para mover más datos locales hasta ahora a esos mismos entornos en la nube. Esto incluye la migración de lagos de datos y "data lakehouses" a la nube. A través de este proceso, las organizaciones desarrollan una visión más completa y holística de sus datos de clientes.

4. Utilizar recursos de migración de datos para aprovechar al máximo los datos no estructurados

Un porcentaje cada vez mayor de los datos relacionados con los clientes mencionados en la Tendencia #3 son datos semi estructurados o no estructurados. Ejemplos de estos tipos de datos incluyen datos geoespaciales, datos de sensores y datos de redes sociales.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Estos datos no se ajustan fácilmente a una base de datos relacional y cada vez más encuentran su lugar en bases de datos NoSQL. Ya sea que los datos no estructurados se almacenen en una base de datos NoSQL, un lago de datos o en otro lugar, las empresas buscan estrategias y herramientas de migración de datos para mover, limpiar y transformar estos datos para facilitar su análisis.

5. La migración impulsa la modernización

Cuando las empresas comienzan a pensar en la migración de datos, la modernización de aplicaciones no suele quedarse atrás. Si una empresa está considerando mover datos a la nube, en lugar de optar por un enfoque de copiar y pegar básico, muchas empresas ahora comienzan el proceso migrando de una base de datos autoadministrada local a un servicio de base de datos totalmente gestionado. Por ejemplo, estas organizaciones pueden pasar de alojar MySQL por sí mismas a utilizar Amazon RDS para MySQL.

La etapa previa a la migración también es cuando las empresas eligen cada vez más rediseñar una aplicación para utilizar una base de datos completamente diferente. Tal vez estén cambiando de una base de datos relacional a una base de documentos o clave-valor, o tal vez están adoptando un enfoque relacional si están comenzando con una base de datos de columna ancha para una aplicación específica y consideran que un enfoque relacional sería más adecuado.

En el momento en que comiences a pensar en la migración de datos, vale la pena considerar si es el momento de realizar otros cambios importantes en el almacenamiento, gestión e infraestructura de tus datos. También puedes considerar contratar a profesionales especializados en esta clase de modernización y migración de datos.

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