数据迁移到数据湖：开始之前需要了解什么。
将数据迁移到数据湖远不止是移动文件或购买更多云空间那么简单。这是一项战略决策，因为它重新定义了数据的流动、连接和价值转化方式。但任何战略决策都需要准备——而这正是许多公司容易犯错的地方。
根据TDWI， 85% 的组织表示，集成新数据源所需的时间和精力是现代化项目的主要障碍之一。这表明，迁移的挑战不仅在于技术，还在于能否清晰地规划迁移过程：迁移哪些数据、如何准备数据、如何确保安全以及如何避免返工。
如果没有这样的规划，数据湖 就有可能了解迁移的实际影响至关重要。
在本文中，我们将探讨当前环境不再适用的迹象；如何在不中断运营的情况下制定过渡计划；如何从一开始就构建治理机制；以及最重要的是，当数据不再是问题而是战略资产时，实践中会发生哪些变化。
让我们开始吧！
任何系统都有其极限，而对于数据而言，这种极限往往悄无声息地到来。
首先，来自不同来源的信息难以整合时间过长。逐渐地，数据停止流通，开始堆积。直到基础设施完全无法满足业务需求。这就是本地传统系统的局限性。本地设计初衷是存储较小规模、更可预测的数据，在较为静态的场景下运行良好。但如今，当我们谈到将企业数据迁移到云端时，这种基础设施已无法满足业务对速度和多样性的需求。
关键在于：并非数据湖不能与传统系统兼容，而是传统系统已不再支持现代
数据湖的这是因为迁移到数据湖不仅仅关乎空间，更关乎弹性、持续集成、分布式安全性和真正的可扩展性——这些特性是本地基础设施无法在不付出高昂成本、增加复杂性和承担故障风险的情况下实现的。
当数据不再服务于业务，反而开始阻碍决策时，症状并非技术层面，而是战略层面。响应时间缩短，分析质量下降，IT部门开始被视为一个负责纠正错误而非创新的部门。
此时，坚持使用传统系统只是在拖延不可避免的结局。未来的发展方向是提高对当前架构局限性的认识，并为过渡到能够释放数据、使其服务于业务的环境做好准备。
但是，如何在不瘫痪现有运营的情况下规划这一过渡呢？我们将在下一节中探讨这个问题。
在业务持续运营的情况下进行数据迁移，需要的不仅仅是一个好用的工具，更需要周密的计划。 “一次性全面现代化”的仓促做法迁移项目的最大绊脚石。毕竟，缺乏规划的数据迁移可能会导致关键系统崩溃、工作重复，并损害信息的可靠性。
数据迁移计划必须从公司的实际情况出发：包括公司的发展节奏、优先事项和运营复杂性。这并非是要进行一次大规模的技术改造，而是要实现一个切实可行且平稳的过渡。
以下是安全规划此次旅程的关键步骤：
- 了解起点：梳理产生数据最多的系统以及对日常运营影响最大的数据流。这不仅关乎数据的位置，更关乎数据的流动方式。
- 确定迁移范围时要注重影响：不要试图一次性迁移所有内容。优先迁移最关键的数据、支持战略报告的数据或目前在旧环境中受影响最大的数据；
- 确保不同环境的共存数据湖同时，原有系统需要继续运行。为此，应准备避免重复工作并确保一致性的集成方案。
- 从一开始就实现自动化：数据摄取、编目和验证流程
- 实施持续测试：不仅要验证数据是否到达，还要验证数据是否完整、最新且上下文是否保留；
- 实时监控价值：从首批迁移的数据开始，追踪新架构带来的收益。这样，您可以根据哪些有效、哪些无效，快速调整策略。
有了这项计划，迁移不再是风险，而是提升效率的利器。运营得以持续，数据增长势头强劲，即使在新环境尚未完全建成之前，也
创造价值为了实现这一点，所有这些灵活性都必须建立在一个不可妥协的基础：从第一个数据点开始就保障安全和治理。接下来，我们将讨论这一点！
迁移到数据湖通常源于一个积极的期望：为业务领域提供更大的敏捷性和自主性。然而，如果从第一个数据录入阶段就没有构建完善的数据治理体系，这种自由很快就会转化为风险：报告不一致、敏感数据泄露以及指标不可靠。
在此语境下，治理并非等同于官僚主义。它指的是数据湖的那一刻，为其提供背景信息和可靠性的。这包括三个需要协同运作的方面：
- 结构化元数据：每条信息都带有“标签”，这些标签指示信息的来源、格式、更新时间和使用规则；
- 清晰的访问权限设置：用户只能访问其被授权查看的内容，并记录访问者及其访问时间；
- 记录生命周期：从数据摄取到删除，数据的每一步都是可追溯和可审计的。
这样就能避免因决策基于同一报告的不同版本或已失效的数据而导致的错误。因此，治理不仅不会阻碍运营，反而像一张无形的安全网，赋予每个领域自主权和责任。
实际上，现代解决方案已经融入了这种理念。例如，我们的Skyone Studio将治理直接集成到数据采集层：自动编目、访问控制以及符合 LGPD 和 ISO 27001 等法规。换句话说，治理不再是并行任务，而是迁移过程中不可或缺的一部分
当这种结构定义完善后，数据湖就不再仅仅是一个技术存储库，而是转变为一个可靠的环境，能够为直接影响业务的决策提供支持。这正是迁移的价值开始在日常运营中显现的地方。继续阅读，了解更多信息！
迁移到数据湖并非数据传输完成就结束了。它的价值体现在日常使用中：报告生成速度更快，集成变得无缝衔接，以前耗费资源的例程现在可以自动运行。
实际上，这些变化是具体的：
- 更快的响应速度：以前在当地环境中需要数小时才能完成的分析，现在可以在几分钟内完成，即使在谈判或战略会议期间也能做出决策；
- 可预测的增长：数据量的增长不再造成瓶颈。云环境按需扩展，无需预先投资基础设施。
- 一致的指标：单一数据库消除了报告和重复版本之间的差异，为依赖准确数字的领域带来了清晰度和信心；
- 持续集成：来自 ERP、CRM 和外部应用程序的数据不再是孤立的，而是开始形成业务的单一视图；
- 智能自动化：数据摄取、验证和丰富程序不再依赖于人工操作，提高了可靠性，并使 IT 团队能够从事更具战略意义的活动。
这些效果已在市场结果中显现。作为全球消费电子行业的领导者，松下公司通过Skyone Studio对其数据生态系统进行现代化改造将信息处理时间缩短了75%，并节省了65%的运营成本
巴西酒店业巨头Wish Group借助云端数据湖数据管理效率提升了 5 倍通过人工智能代理实现流程自动化，并借助 Skyone Studio，
将运营成本降低了 90% 预测未来发展趋势时，迁移的价值便显而易见。这种从过时报告到实时决策的转变，正是数据湖创新和竞争力战略引擎的关键所在。
如果您的公司正在考虑进行此类迁移，请联系我们的 Skyone 顾问！我们随时准备帮助您将复杂的迁移过程转化为清晰、安全的旅程，并与您的业务发展节奏完美契合。
迁移到数据湖 企业从被动应对数据转变按时送达，决策不再依赖于假设，团队不再浪费精力在重复性工作上，而是专注于真正重要的事情。
这种飞跃并非偶然，而是深思熟虑的选择的结果：认识到传统系统的局限性，在不影响运营的前提下规划迁移，并从一开始就构建完善的治理体系。正是这些因素的结合，使得数据湖不再仅仅是一个简单的存储库，而是成为企业战略的核心引擎。
迁移只是开始，下一步是创建一种将数据融入决策过程的企业文化。要深入了解这一主题，我们博客另一篇文章： 《如何分析数据以实现数据驱动的方法？》
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