Was sind die fünf Säulen der Migration oder Modernisierung von einem Legacy Data Warehouse zu einem modernen Lakehouse?
what are the five pillars of migration or modernization from a legacy data warehouse to a modern lakehouse?
1. Architecture/infrastructure: Establish the deployment
architecture and implement a security and governance
framework.
2. Data migration: Map data structures and layout, complete a
one-time load, and finalize an incremental load approach.
3.ETL and pipelines: Migrate data transformation and
pipeline code, orchestration, and jobs in this phase. Speed
up your migration by using automation tools and comparing
your results with on-premises data and expected results.
4. Analytics: Repoint reports and analytics for business
analytics and business outcomes. Reporting semantic layers
and online analytics processing (OLAP) cubes should also
repoint to the lakehouse via Open Database Connectivity
(ODBC) and Java Database Connectivity (JDBC).
5. Data science/machine learning (ML): Establish connectivity
to ML tools and onboard data science teams.
1. Architektur/Infrastruktur: Festlegung der Einsatzarchitektur
Architektur und implementiere ein Sicherheits- und
Rahmenwerk.
2. Datenmigration: Abbildung der Datenstrukturen und des Layouts, Abschluss
einmaliges Laden und finalisiere einen inkrementellen Ladeansatz.
3. ETL und Pipelines: Migriere in dieser Phase den Datenumwandlungs- und
Pipeline-Code, Orchestrierung und Jobs in dieser Phase. Beschleunige
Beschleunige deine Migration, indem du Automatisierungstools einsetzt und
deine Ergebnisse mit den Daten vor Ort und den erwarteten Ergebnissen.
4. Analysen: Erstelle Berichte und Analysen für Geschäfts
Analysen und Geschäftsergebnisse. Semantische Berichtsschichten
und Online-Analytics-Processing (OLAP)-Würfel sollten auch
über Open Database Connectivity (ODBC) und Java Database Connectivity (JDBC) auf das Lakehouse
(ODBC) und Java Database Connectivity (JDBC) auf das Lakehouse verweisen.
5. Datenwissenschaft/Maschinelles Lernen (ML): Schaffe Konnektivität
zu ML-Tools herstellen und Data-Science-Teams einbinden.
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