データ統合とデータ移行の主な違いは、データ統合は異なるソースのデータを結合してユーザーにビューを提供するのに対し、データ移行はコンピュータ、ストレージタイプ、またはファイルフォーマット間でデータを転送することである。
一般に、データは小規模な組織から大企業に至るまで重要な資産です。
データ統合とデータ移行は、データに関わる2つのプロセスです。
データ統合とは
データ統合とは、複数のソースからデータを結合し、ユーザーに表示するプロセスです。
データ統合は、商業的な用途や科学的な用途など、さまざまな場面で行われる可能性があります。
例えば、2つの企業がそれぞれのデータベースを統合する必要があるかもしれない。
同様に、研究結果を1つのストレージにまとめる必要があるかもしれない。
ビジネスプロセスや機能単位の向上に伴い、データ量も増加している。
したがって、このような大量のデータをビッグデータと呼ぶ。
そして、このビッグデータを複数のシステム間で共有するために、データ統合が利用される。
また、データ統合により、社内のチームメンバーや外部のユーザーもデータを共有することができる。
データ移行とは
データ移行とは、コンピュータやストレージデバイス間でデータを転送するプロセスのことで、ストレージ、データベース、アプリケーション、ビジネスプロセスの移行など、さまざまな種類の移行が含まれます。
データ移行を行う理由は様々です。
その中には、ストレージデバイスの交換やアップグレード、サーバーのメンテナンス、ウェブサイトの統合、災害復旧、データセンターの移転などがあります。
しかし、企業は、データ移行による互換性やパフォーマンスの問題への影響を最小限に抑えるために、効果的な計画と検証のメカニズムを持つ必要があります。
上記のような観点から、自動データ移行はヒューマンエラーを減らすのに有効です。
さらに、アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑え、移行速度を向上させることもできます。
さらに、データ移行の文書化は、将来の移行費用とリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
データ移行が完了したら、データの正確性を確認するために、統計情報を検証する必要があります。
さらに、データクレンジングは、不要なデータや重複するデータを削除することで、データの品質を向上させるのに役立ちます。
データ統合とデータ移行の違い
定義
データ移行とは、データを選択、準備、抽出、変換し、あるコンピューターシステムから別のシステムに恒久的に転送するプロセスであるのに対し、データ統合とは、異なるソースに存在するデータを結合し、ユーザーに統一されたビューを提供するプロセスです。
このように、データ統合とデータ移行の違いを説明する。
使用方法
また、データ統合は既存システムのアップグレードやリプレースの際に役立つが、データ移行は2つの組織のアプリケーションを結合したり、同じ組織内のアプリケーションを統合したりする際に役立つ。
これが、データ統合とデータ移行のもう一つの違いです。
タスク
データ移行では、データの選択、準備、抽出、変換が行われるのに対し、データ統合では、様々な技術を使用して保存されている複数の異種ソースからのデータを結合します。
結論
一般に、データ統合とデータ移行は、組織のデータに関連する2つのプロセスです。
データ統合とデータ移行の主な違いは、データ統合が異なるソースのデータを結合してユーザーに表示するのに対し、データ移行はコンピュータ、ストレージタイプ、ファイルフォーマット間でデータを転送することである。
