大多数组织和企业现在应该认识到将数据迁移到云的重要性。公司在将数据迁移到云时可能遇到的最大挑战之一是传输非结构化数据。
在数据管理方面，非结构化数据已经成为大多数企业面临的最大问题之一。这是因为非结构化数据更有可能占据 IT 部门预算和内部部署存储设备空间的更多部分。在迁移非结构化数据时，挑战在于大多数公共云提供商并不专注于非结构化数据迁移，而是选择专注于可访问性和可扩展性。幸运的是，这是一个可以克服的挑战。
什么是非结构化数据？
非结构化数据就是无法存储在 RDBMS 或关系数据库中的任何数据。任何可以存储在 RDBMS 上的数据都称为结构化数据。这是易于分析和搜索的数据，因为它遵循预定义的数据模型变量，例如数字和文本。
结构化数据的示例包括姓名、地址、日期和财务数据。它是关系数据库中可以轻松理解和搜索的数据。
另一方面，非结构化数据不依赖于预定义的数据模型或变量，因此无法有效地存储在 RDBMS 上。大多数数据实际上是非结构化数据，示例包括富媒体、音频、监控数据、卫星图像、文字文档、电子邮件、天气数据、物联网设备生成的传感器数据以及机器学习或人工智能算法生成的分析。大多数此类数据存储在所谓的数据湖中，或者是利用对象存储来存储非结构化数据的集中式存储库。
将非结构化数据迁移到云端
最近的一项调查发现，超过一半的受访企业主希望将大部分数据迁移到云或混合云环境。非结构化数据云迁移的过程将涉及将所有非结构化数据从内部 IT 基础设施转移到由第三方管理的云存储提供商。
这样做提供了许多重要的优势，包括更大的灵活性来扩展（或减少）存储要求、降低成本、在硬盘驱动器出现故障时具有出色的安全性和数据恢复能力，以及可以通过互联网从任何地方轻松访问数据.
大多数企业最终选择了混合方法，这意味着一些数据被迁移到云端，而另一些则保留在本地。话虽如此，将数据迁移到云的组织最好牢记以下四种做法：
存货
正确迁移数据意味着首先全面清点您现有的本地数据，包括其相关性，以及是否包含任何敏感信息，如果您的公司网站遭到黑客攻击或数据泄露，这些信息可能会面临风险。
在开始迁移过程之前，制定分类分类法以正确组织数据并确定其优先级。如果可能，请尝试使用交互式工具，让您可以根据分类法中开发的分类全面了解非结构化数据。
敏捷
数据敏捷性仅仅意味着能够快速提取特定的数据片段。换句话说，这意味着确保您的数据存储与整个企业 IT 生态系统一样快速发展。
成功迁移任何类型的数据总是依赖于避免基础设施的不灵活性，这可能会迅速导致我们快速变化的生态系统。当前的数据存储或迁移解决方案变得完全无关紧要只需要几个月的时间。
完整
确保您使用的任何迁移解决方案都能证明要迁移的数据的完整性。在迁移过程中损坏的任何数据也会威胁到其他传输数据的完整性。数据迁移解决方案可以配备严格的审计系统，可以识别损坏的数据并确保符合 GDPR 的 PCI-DSS 安全标准等标准。在迁移过程之前和期间确保数据完整性可能会为您节省数千美元的罚款或停机时间。
支持
依赖专门研究非结构化数据的经验丰富的数据迁移专家至关重要。要么聘请经验丰富的专业人士的服务，要么确保您可以通过正在使用的迁移服务访问 24/7 支持团队。如果您自己缺乏专业知识，永远不要踏上数据迁移之旅。
为了成功、准确地大规模迁移非结构化数据，公司需要专注于围绕对要迁移的数据进行适当盘点、敏捷性和灵活性、拥有强大的 24/7 支持系统以及证明迁移数据的完整性。
