五招教你打破企业数据孤岛

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,345 次浏览
2022-07-25 15:49:58

企业内部数据不流通,形成企业数据孤岛。企业数据孤岛对企业的发展来说是不利,那企业如何建立起全生命周期数据管理系统?

要解决这个问题就要知道,是什么导致企业数据孤岛:

导致企业数据孤岛主要原因:

1、 数据的系统化、应用化、场景化、碎片化;

2、数据管理并不能完全覆盖所有公司信息;

3、数据类型复杂、标准不一,数据交换缺乏信任源、安全难保障等诸多原因造成数据交换难、共享难。

企业数据孤岛,数据库迁移,实时增量

那企业数据孤岛一旦产生,我们就需要进行数据库迁移,今天就跟大家分享五种常用的数据库迁移方法:

列举5种常用的数据库迁移方法:

方法1:将表结构和数据,直接导出成sql,去目标库中执行

要求:如果源库和目标库类型不同,就需要做一些调整变更,否则一旦表多了后,整个处理流程会比较麻烦

做法:需要停掉源库,保证在数据同步过程中的数据一致性

方法2:使用备份/还原

要求:源库和目标库是同构数据库,即同种类型的数据,例如mysql——mysql

方法3:使用开源etl工具:比如kettle

要求:由于是全量备份,数据量会很大,一般需要较长的备份时长,备份过程可能会出现数据库报错或者连接数不足等非意料中的异常,且insert/update会占用大量的CPU资源

做法:一次性 or 实时增量

方法4:使用代码工具实现,可以是数据级别的,也可以考虑更底层的,比如mysql走binlog, sqlserver走cdc

要求:对技术要求较高,可使用数据集成工具,比如FineDataLink,从数据级别入手,基于日志增量技术进行的数据同步,采用无侵入式的模式,对数据库的性能影响较小。

做法:实时增量

方法5:如果使用云数据库,一般云厂商会有自己的一套工具实现,比如阿里云上的dts

做法:实时增量

补充一些在实际数据库迁移时,会遇到的一些难点:

①多种数据库不同数据类型支持的语法、长度、精度的梳理

②不同种数据库的数据类型映射架构设计

③部分数据库高级建表特性支持,及其可视化配置的设计与实现

④同步的时候不影响原有的业务库

⑤具备任务监控能力,及时寻错

当然也可以使用像FDL这样的软件,它提供的统一的数据连接平台,将系统化、应用化的数据打通,给数据流通提供更多灵活性。

总而言之,在数字化时代下,大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻,然而实现的困难有时也让人望而却步,因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品,能过为企业提供一站式的数据服务,通过快速连接、高时效融合多种数据,提供低代码Data API敏捷发布平台,帮助企业解决数据孤岛难题,有效提升企业数据价值。

FineDataLink更多介绍: https://www.finedatalink.com/

产品体验

相关内容

目录
立即体验 立即体验

商务咨询

在线咨询
专业顾问帮您解答问题

电话咨询

技术问题

投诉入口

微信咨询

返回顶部