धेरै आधुनिक संस्थाहरूमा, डेटा माइग्रेसन लाई सामान्यतया प्रशासनिक IT कार्यको रूपमा हेरिन्छ। यो बुझ्न सकिने छ किनभने, आधारभूत स्तरमा, यो एक स्थानबाट अर्को स्थानमा डेटा सार्नको बारेमा हो।
अन्तर्निहित कार्यमा पूर्वाधारको स्तरवृद्धि, प्रणाली कार्यसम्पादन सुधार, क्लाउड अपनाउने सुविधा, अनुपालन सुनिश्चित गर्ने वा अन्य विकल्पहरूको दायरा समावेश छ, माइग्रेसन भनेको अन्त्यको माध्यम हो
कुनै कुराको साथमा प्रभाव पार्नु भन्दा। id=”elk-seasonal” data-url=”” href=”” target=”_blank” referrerpolicy=”no-referrer-when-downgrade” data-hl-processed=”none”/>
उत्पादन मार्केटिङको VP, Datadobi, Datadobi. id=”6bc5931f-d625-41d7-ac4a-2914057795da”>चुनौतीमा थप्नु भनेको 80% भन्दा बढी उद्यम डाटा असंरचित छ, विभिन्न ढाँचाहरू, अनुप्रयोगहरू र भण्डारण प्रविधिहरूमा छरिएको छ। यसले कुन डाटा अवस्थित छ, यो कहाँ रहन्छ र यो कत्तिको मूल्यवान वा जोखिमपूर्ण हुन सक्छ भनेर जान्न गाह्रो बनाउँछ।
नतिजाको रूपमा, यी प्रयोगका केसहरूमा परम्परागत डाटा माइग्रेसन लागू गर्न समस्याग्रस्त छ, कम्तिमा धेरै विरासत उपकरणहरूमा असंरचित डाटासेटहरू व्याख्या गर्ने बुद्धिको कमी छैन।
तिनीहरूले सबै फाइलहरूलाई समान रूपमा व्यवहार गर्छन् वा सामग्री हस्तान्तरण गर्न, व्यवसायको अभाव हुन सक्छ। अनावश्यक वा संवेदनशील जानकारी गलत भण्डारण वातावरणमा, नयाँ असक्षमताहरू सिर्जना गर्दै र संगठनलाई अनावश्यक जोखिममा पर्दा। referrerpolicy=”no-referrer-when-downgrade” data-hl-processed=”none”/>
मानसिकतामा परिवर्तन
डेटालाई पुन: प्राप्त गर्नको लागि mi3g3 लाई आवश्यक पर्दछ संस्थाहरूले कुनै पनि कुरा सार्न विचार गर्नु अघि सुरु हुने प्रक्रिया।