ISG Provider Lens™ AWS エコシステム移行サービス パートナー - 米国 2023
暮らす世界はますますデジタル化が進み、生成されるデータもますます増えています。ほとんどの企業が企業データの収集、統合、分析に重点を置いていますが、最も革新的な企業は、データをより包括的かつ広い意味で捉えています。
1 つの次元では、イノベーターはすべてのデータ ソースについて考え、競合、規制当局、影響力のある人物をデータ ユニバースに含めます。2 番目の次元では、顧客、従業員、パートナー、サプライヤーなど、企業の壁の外で生成されるデータについて考えます。最後に、構造化データ、非構造化データ、英数字データ、テキスト データ、感情データなど、あらゆる形式のデータについて考えます。
「エコシステム データ」について考えるイノベーターたちの洞察は、はるかに完全で、最新かつ正確です。これにより、あらゆるレベルのマネージャーが適切な決定を下すことが可能になります。
問題は、従来の ERP、CRM、HRMS、サービス管理、さらにはカスタム アプリケーションが、そのようなデータを取得するように設計されておらず、オンプレミス環境で分析を実行するために拡張できないことです。
クラウド ソリューションは、ローカル データ ウェアハウス アプライアンスのセットアップに比べていくつかの利点があります。オンプレミスのデータ ウェアハウスからクラウドまたはクラウド データ レイクに移行すると、次のようないくつかの利点が得られます。
エコシステム データはペタバイト規模に達する可能性があり、オンプレミス データ ウェアハウスの大きな欠点は、大規模データに不可欠なコンピューティング能力が限られていることです。オンプレミス サーバーが最大容量に達するたびに、企業は容量をアップグレードまたは追加する必要があり、処理のダウンタイムが発生します。
クラウド プラットフォームは、プールされたコンピューティング リソースを通じて、事実上無限のスケーラビリティを提供します。必要に応じて、より多くの vCPU、RAM、またはストレージ容量を迅速にプロビジョニングできるため、非常に大量のデータを継続的に分析できます。
最新のクラウド ホスティング プラットフォームでは、リソースベースの課金モデルを使用して運用コストを最小限に抑えています。つまり、クラウドに移行すると、使用したコンピューティング リソースに対してのみ料金を支払うことになり、長期的にはコストを節約できます。選択したプラットフォームに応じて、SSD、HDD、テープベースのストレージ ドライブなど、さまざまなストレージ オプションも利用できるため、アクセス頻度の低いデータセットを保存する際のコストを最小限に抑えることができます。
クラウド プラットフォームは、リソースベースの課金に加え、インフラストラクチャのメンテナンスの負担も軽減し、IT スタッフの時間を、反復的なインフラストラクチャ管理タスクではなく開発作業に充てられるようになります。オンプレミスのデータ ウェアハウス アプローチと比較して、人的リソースがより効率的に活用されるため、間接的なコスト削減につながります。
オンプレミスのデータ バックアップは、特に従来のデータ ウェアハウス ソリューションでは時間がかかり、自動化が難しい場合があります。そもそもバックアップを容易にするために膨大な量のハード ドライブ領域が必要になるため、ハードウェア コストが増加します。
すべての主要なクラウド プラットフォームには災害復旧機能が組み込まれており、バックアップ レプリケーションとスケジュールされたバックアップが提供され、復旧ポイント目標 (RPO) と復旧時間目標 (RTO) の達成に役立ちます。古いバックアップについては、クラウド内の低速 (つまり、多くの場合低コスト) のアーカイブ ストレージ ソリューションに転送して、災害復旧の運用コストをさらに削減できます。サードパーティのマルチクラウド レプリケーション サービス ツールのパワーを活用して、ネットワークの回復力をさらに高めることもできます。
Trianz は、クライアントが組織にとって最善の選択を行えるよう、プロセス全体を通じてクライアントをガイドすることに長けています。
データ移行の 1 つのレベルは、顧客、製品、売上、財務などの有限データセットを取得してクラウド レイクに移動することです。これに関して、Trianz は CompilerWorks を搭載した EVOVE というプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、プラットフォーム移行プロセスの主要コンポーネントを自動化することで、抽出、テスト、ロード (ETL) ロジックの設計、構築、テストの課題を軽減または排除します。そのため、移行サイクル時間を 30% 以上短縮できます。クラウド データ移行方法の手順は次のとおりです。
セマンティック レイヤーを再構築し、ビジネス ロジックを LookML 構文に移行します。
チームと協力してレポートを Looker に移行します。
データベース構造、ETL ジョブ、ストアド プロシージャが分析され、後続のステージの詳細な要件を作成できます。
EVOVE は、データベース要素の 95% を最新のアーキテクチャに自動的に変換します。残りのデータベース要素は手動で対処されます。
このフェーズには、データベース内の移行に関連する問題の特定と解決が含まれます。
Trianz の自動データ移行ソリューションである EVOVE について詳しくご覧ください。
大規模なデータ移行には、クライアントと連携したまったく異なるアプローチが必要です。戦略と優先順位付けから始めて、Trianz は反復フレームワーク、IP、アクセラレータを備えたスケーラブルなチームを展開し、複数のデータセットの同時移行を推進します。
4 ～ 6 週間の戦略フェーズの後、さらに 6 週間以内にデータ移行 CoE を運用化し、契約開始から 2 ～ 3 か月以内に CoE が完全に運用されるようにします。
