对于任何公司来说，数据都是一种无价的资源。但是，利用数据进行创新的速度因组织而异。拥有庞大的遗留系统的组织减缓了创新，而云原生的组织通过更直接的实施迅速从现代分析和人工智能中获益。
拥有相当规模的现场数据环境的公司可能计划升级他们的数据，并使用人工智能来克服业务障碍。然而，从现场到人工智能的过渡可能对他们来说是令人生畏的。
这篇文章旨在帮助企业清楚地了解数据现代化战略，以明确前进的方向。
数据现代化的阶段
如果你的目标是成功实现数据现代化，那么确保正确的数据被传递到适当的应用程序，同时获得新的业务洞察力是至关重要的。然而，依靠不同的数据模型和过时的数据架构会导致复杂和昂贵的数据质量问题。
更新一个组织的数据基础设施的旅程可以分为五个阶段。每个阶段都建立在前一个阶段的基础上，形成了实时业务洞察力、敏捷性、卓越的客户体验以及充分利用现代云原生应用程序的能力的旅程：
让我们来详细了解一下：
1.数据发现
数据现代化的第一阶段是获得对高层次数据问题的理解，并创建一个数据备份以获得更安全的恢复。然后，你需要了解现有的数据结构，以尽早消除可能的问题或低效率。
你可以规划出一个成功的迁移策略，包括以下内容：
- 实时跟踪源的更新。
- 必要的数据库或硬件。
- 迁移对目标数据库规模的影响。
- 迁移所需的停工时间。
你可以对标准化的数据进行分类，并通过实施战略文件中列出的概念证明来评估其维护能力。
2.数据迁移前的任务
为了保持你的业务正常运行，你应该在特定的时间间隔内实施数据迁移。为此，在开始你的数据迁移之旅之前，你应该了解一些要点。
- 第一步是分析数据的结构和分类，以指导在目的地的存储架构。
- 然后，人们需要选择关键的数据来简化云迁移，这样可以节省处理大量数据的时间和成本。
- 标准化的业务规则为数据使用提供了方向，并建立了数据迁移和翻译策略。
- 在完成上述活动后，人们应该确定进行迁移的方法，选择合适的数据仓库架构，并制定一个Sureshot执行计划。
3.迁移和转换
此外，通过利用数据仓库或挖掘技术，人们可以通过整合人口和地理信息来增强数据。数据整合将来自不同来源的信息合并到一个数据库中，提供一个综合的视图，从而导致更好的决策。
大多数数据整合平台都能自动进行数据验证，以防止上下文不一致造成的损坏。使用导入/导出工具和管理方法，数据可以在数据库之间或从过时的系统转移到现代系统。
4.持续迁移
在启动数据迁移后，人们需要不断监测数据质量，消除错误，以确保数据的准确性，并看到它在轨道上，所有的里程碑都在实现。
同时，让利益相关者了解整个迁移过程和可能出现的问题，并向他们提供最新信息，这一点至关重要。
5.迁移后的活动
迁移数据后，将转换后的数据与原始遗留系统数据进行比较，以确定所有数据的完整性、准确性和安全性。为此，我们可以使用人工检查，自动工具，或两者的结合。
此外，遗留系统应进行审计，以确保数据质量，并确保在迁移过程中没有错误发生。如果出现任何问题，如丢失或损坏的数据，从一开始的备份中恢复文件是至关重要的。
数据现代化的最佳实践
数据是数字战略和转型的基础。但是，将散落在公共云、私有云和企业内部环境中的大量数据合并起来，需要一种新的、创新的管理方法。
这里有一些数据现代化的做法可以提供帮助；让我们来看看这些做法：
1.摆脱内部数据孤岛
对于那些严重依赖传统系统的公司来说，数据孤岛就像是一种规范。此外，他们将数据存储在不同的存储库中，所以黑客攻击和重复的可能性很大。因此，没有人知道哪些信息是正确的。
在这种情况下，企业可以使用数据现代化，使他们的数据在需要的时候被员工和利益相关者访问。这种现代化也帮助他们打破了使用老式遗留系统的障碍。数据现代化甚至可以对数据进行清理和验证，以确保其准确性和完整性。
2.对数据资产进行盘点
如果一个人对数据资产不是很清楚，他可能无法回答他们在哪里有限制性的访问或对所有人开放。因此，所有者需要知道进入的数据类型，他们创造的数据，以及他们发出的数据。
通过使用数据现代化，人们必须澄清来源，分解关键信息，并简化问题陈述，以建立一个准确的数据清单。为此，企业可以使用混合云战略。
3.计划你的投资
在进行数据盘点和分析组织的位置后，人们应该优先考虑对特定领域和子领域的投资。
这可以根据不同的因素来完成，如资源的可用性，市场需求，数据的影响，战略调整和潜在的风险。
通过以最佳方式对这些活动进行优先排序，通过利用实时数据洞察力来做出明智的决策变得更加容易。
4.将数据融合到不同的操作模式中
如今，企业利用分布在几个服务器上的容器中的微服务。因此，即使采用了虚拟机，基础设施通常也是分散的，机器图像在主机服务器之间传输。
这种复杂性使得在环境中管理和整合不同的工具成为一种挑战，主要是当每个工具使用其数据模型时。
一个统一的数据模型集中了来自多个来源的数据，包括CRM、ERP和供应链管理模型。这使数据科学家能够用先进的机器学习算法来优化场景。
通过桥接不同的生态系统，使各种服务的数据上下文化成为可能。
将这一切联系起来
有了对数据现代化阶段和战略的清晰理解，以及一个强大的数据治理计划，企业可以专注于重要的事情，而不是浪费时间和资源来梳理各种数据存储的相关信息。
这种方法的转变可以提高客户满意度和保留率，并为整个组织节省大量成本和时间。
