データ移行とは？

データ移行とは、データストレージシステム間、データフォーマット間、またはコンピュータシステム間でデータを転送するプロセスを指します。データは、ビジネスやテクノロジーの変化に伴い、ある場所から別の場所へ、あるいはあるアプリケーションから別のアプリケーションへとしばしば移動します。

最近では、レガシーシステムから新しいシステムへの置き換えや更新が必要な際、新しいシステムを採用する際、M&Aまたは会社分割や買収が発生した際、あるいは規制変更が生じた際などに、企業がデータ移行を実施することが多々あります。例えばデータストレージの場合には、今日、企業はより速いパフォーマンス、より高い弾力性、より柔軟なコスト構造を求め、大量のデータをオンプレミスのストレージシステムからクラウドベースのインフラに移行しています。

データ移行の典型的なタイプ

データを転送したり変換したりする必要性は、通常、ビジネス要件に基づきます。データ移行には多くの種類がありますが、いくつかの典型的なタイプを以下にご紹介します。

• ストレージの移行 - 既存のストレージから最新のストレージにデータを移行するプロセスです。今日、企業ではしばしば、より速いパフォーマンス、より軽快な機能、費用対効果の高いスケーラビリティを実現する目的でストレージの移行を行います。最近では、オンプレミスのデータストレージの移行先としてAmazon S3が人気です。この製品は多くの場合、包括的なデータレイク戦略が備わっています。
•  データベースの移行 - データベース技術の選択肢が豊富にあることを考慮すると、ストレージ同様、最新のビジネス要件を満たすために新しいデータベースに移行する場合が多々あります。移行先としては、さまざまなビジネスやアプリケーションのニーズに応じて、典型的なオンプレミスのデータベースから、 NoSQLデータベース、クラウドのSQLデータベース、あるいはサービスとしてのデータベース（DBaaS）に移行することができます。
• アプリケーションの移行 - 企業はビジネスニーズに合った最新の機能を得るために、アプリケーションベンダーを切り替えたりアップグレードしたりすることが頻繁にありますが、そうすると必然的に新しいデータモデルに多くのデータを変換したり、スキーマを変更したり、APIを変更したりする必要性が生じます。

このような異なるタイプのデータ移行に共通する傾向として、ストレージ、データベース、アプリケーションを問わず、すべてがクラウドに移行していることが挙げられます。クラウドの可能性は、今日のテクノロジー状況に多くの恩恵をもたらし、データ管理にも影響を与えています。今後ますます多くのデータが作成され、クラウド、ハイブリッド、マルチクラウド環境に置かれるようになるでしょう。

データ移行プロジェクトの段階

データ移行プロジェクトには概ね、大きく分けて5つの段階があります。

• 抽出 - 現在のシステムからデータを移動して作業を開始します。
• 変換 - データを新しいフォーマットに合わせ、メタデータが各フィールドのデータを反映していることを確認します。
• クレンジング - 重複の排除、プロファイリング、照合、品質に問題のあるデータへの対応を行います。
• 検証 - データを目的の場所に移動させることで、期待通りのレスポンスが得られるかどうかをテストし、再テストします。
• ロード - 変換され、クレンジングされ、検証されたデータを新しいシステムに転送します。

これらの段階はすべて慎重に計画、テスト、検討されなければなりません。その際には、データ移行プロジェクトの関係者が全員関わっていることが理想です。また、自社でデータ移行ツールを一から作るとなると、かなりの時間を要しますが、データ移行を支援するグラフィカルツールを使用することで、時間を大幅に節約し、チームの生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮することができます。

データ移行ツールに求められるもの

データ移行プロジェクトの段階では、典型的なETLプロセスが伴うことが多いため、データ統合ツールを利用して、このプロセスを簡素化しつつ、インフラストラクチャーアーキテクチャの一部として最大限の価値を得ようとすることは、当然意味のあることです。データ統合ツールに求められる機能としては、以下が挙げられます。

• 多数のコネクター：世の中には多くのシステムやアプリケーションがあります。データ統合ツールにあらかじめ組み込まれたコネクターが多ければ多いほど、チームにとって時間の節約につながります。
• オープンソース：オープンソースアーキテクチャーは、一般的により柔軟性が高く、ベンダーロックインを避けるのに役立ちます。
• 移植性：企業のハイブリッドクラウドモデルへの移行が進む中、データ統合を一度構築すればどこでも実行できる機能は重要です。
• 使いやすさ：データ統合ツールは、理解しやすく、GUIインターフェースを備えた、データパイプラインの可視化をよりシンプルにするものでなければなりません。
• 透明性の高い価格設定：コネクタの数やデータ量を増やすように催促するようなデータ統合ツールプロバイダーは良くありません。
• クラウドとの互換性：データ統合ツールは、シングルクラウド、マルチクラウド、またはハイブリッドクラウド環境でネイティブに動作する必要があります。

データ移行に最適なTalend

ゼロから苦労して構築したり、高額な専有ソフトウェアを購入するために予算争いを長引かせたりする必要はありません。市場をリードするオープンソースデータ移行ソリューションのTalend Open Studio for Data Integrationを使用すれば、すぐにでも実質的な進展を遂げることができます。Talendなら、プロジェクトを迅速に立ち上げることが可能です。

Talend Open Studio for Data Integrationは、高い機能性を備えたオープンソースアプリケーションであり、ダウンロードするだけでデータ移行プロジェクトに使用できます。データ移行プロジェクトを効率的に設計・実行するうえで役立つ生産性を向上させる機能が満載されています。例えば次のような機能を備えています。

• 多彩なドラッグ＆ドロップ機能、強力なモデリングツールやジョブ管理ツール、そしてプロジェクト間でコンポーネントを効率的に再利用できる統合リポジトリを備えた、統合グラフィカル開発環境。
• 市販されている統合ソフトウェアの中で、最大のデータコネクターセット。900以上のコネクタとコンポーネントにより、あらゆる種類のデータソースとターゲットのギャッpを簡単に埋めます。
• データクレンジングやデータ変換のための豊富な機能を内蔵。データを適切な形式で、適切な場所に移行することができます。

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