quels sont les cinq piliers de la migration ou de la modernisation d'un entrepôt de données existant vers un entrepôt de données moderne ?
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. Architecture/infrastructure : Établir l'architecture de déploiement
déploiement et mettre en œuvre un cadre de sécurité et de
de sécurité et de gouvernance.
2. Migration des données : Cartographier les structures et la disposition des données, effectuer un chargement unique et finaliser une approche de chargement incrémentielle.
un chargement unique et finaliser une approche de chargement incrémentiel.
3. ETL et pipelines : Migrer la transformation des données et le code du pipeline, l'orchestration et les tâches au cours de cette phase.
de transformation des données et de pipeline, l'orchestration et les travaux au cours de cette phase. Accélérer
accélérer la migration en utilisant des outils d'automatisation et en
les résultats avec les données sur site et les résultats attendus.
4. Analyse : Repointage des rapports et des analyses pour l'analyse et les résultats commerciaux.
d'entreprise et les résultats commerciaux. Les couches sémantiques des rapports
et les cubes de traitement analytique en ligne (OLAP) devraient également
également pointer vers la base de données via Open Database Connectivity
(ODBC) et Java Database Connectivity (JDBC).
5. Science des données/apprentissage machine (ML) : Établir la connectivité
connectivité aux outils de ML et intégrer les équipes de science des données.
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