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云数据迁移
从企业数据转向生态系统数据进行整体分析
我们生活的世界日益数字化，产生了越来越多的数据。虽然大多数公司专注于收集、整合和分析企业数据，但最具创新精神的公司会以更全面、更宽泛的视角来思考数据。
创新者在一维考虑所有数据来源，并将竞争对手、监管机构和影响者纳入其数据世界。在二维考虑企业外部产生的数据，包括客户、员工、合作伙伴和供应商的数据。最后，他们考虑所有形式的数据：结构化数据、非结构化数据、字母数字数据、文本数据、情绪数据和情感数据。
思考“生态系统数据”的创新者的见解更加完整、最新和准确。这反过来又会引导各级管理人员做出正确的决策。
转向云端：全面分析数据，加速数字化转型
问题在于，传统的 ERP、CRM、HRMS、服务管理甚至定制应用程序都不是设计用于捕获此类数据，也无法在内部环境中扩展以运行分析。
与本地数据仓库设备设置相比，云解决方案具有多项优势。从本地数据仓库迁移到云或云数据湖可带来多项好处：
存储和处理可扩展性
生态系统数据可能达到 PB 级，而本地数据仓库的一个显著缺点是计算能力有限，而计算能力对于大规模数据至关重要。每当本地服务器达到最大容量时，公司就必须升级或增加容量，从而导致处理停机。
云平台通过池化计算资源提供几乎无限的可扩展性。您可以在需要时快速配置更多 vCPU、RAM 或存储容量，从而实现对大量数据的持续分析。
节省成本
现代云托管平台使用基于资源的计费模式来最大限度地降低运营成本。这意味着当您迁移到云时，您只需为您使用的计算资源付费，从长远来看可以节省资金。根据您选择的平台，您还可以访问一系列存储选项，包括 SSD、HDD 和基于磁带的存储驱动器，从而让您在存储不经常访问的数据集时最大限度地降低成本。
除了基于资源的计费之外，云平台还减轻了基础设施维护的负担，让 IT 员工有更多的时间进行开发，而不是重复的基础设施管理任务。与本地数据仓库方法相比，人力资源的利用效率更高，因此可以间接节省成本。
云灾难恢复
本地数据备份可能非常耗时，而且很难实现自动化，尤其是使用传统数据仓库解决方案时。首先需要大量的硬盘空间来促进备份，这会导致硬件成本增加。
所有主流云平台都内置有灾难恢复功能，提供备份复制和计划备份，帮助您实现恢复点目标 (RPO) 和恢复时间目标 (RTO)。对于较旧的备份，您可以将其传输到云中速度较慢（通常成本较低）的存档存储解决方案，从而进一步降低灾难恢复操作成本。您甚至可以利用第三方多云复制即服务工具的强大功能来进一步提高网络弹性。
Trianz 擅长指导客户完成整个流程，帮助他们为您的组织做出最佳选择。
我们服务的客户
我们的方法：使用 EVOVE 将有限数据集迁移到云端的速度提高 30%
数据迁移的一个层次是将有限的数据集（例如客户、产品、销售、财务等）移动到云湖。为此，Trianz 开发了一个名为 EVOVE 的平台，该平台由 CompilerWorks 提供支持，通过自动化平台迁移过程的关键组件，减少或消除了设计、构建和测试提取、测试和加载 (ETL) 逻辑的挑战。因此，我们能够将迁移周期缩短 30% 或更多。以下是我们的云数据迁移方法中的步骤：
重建语义层并将您的业务逻辑迁移到 LookML 语法。
与您的团队合作将您的报告迁移到 Looker。
ETL 评估
分析数据库结构、ETL 作业和存储过程，以便为后续阶段创建详细需求。
使用 EVOVE 实现自动迁移
EVOVE 自动将 95% 的数据库元素转换为现代架构。然后手动处理剩余的数据库元素。
数据、ETL 和报告验证
此阶段包括识别和解决数据库中任何与迁移相关的问题。
了解有关 Trianz 自动数据迁移解决方案 EVOVE 的更多信息。
我们的方法：利用我们的数据迁移卓越中心模型大规模迁移数据
大规模迁移数据需要我们与客户合作的一种非常不同的方法。从战略和优先级开始，Trianz 部署了一支可扩展的团队，配备了重复的框架、IP 和加速器，以推动多个数据集的同时迁移。
迁移至云端的好处
经过 4-6 周的战略阶段，我们实现数据迁移操作另外六周内，CoE 将恢复运行，以便 CoE 在开始合作后的 2-3 个月内全面投入运作。
云计算彻底改变了企业从数据中获取价值的方式。云技术的弹性可快速高效地解决工作负载挑战，无论身在何处，通过任何设备。
我们采用 IP 和加速器驱动的方法进行数据迁移
Trianz 的与众不同之处在于，几乎每个大规模数据迁移阶段都使用 IP 和自动化进行，以提高效率、降低成本并加快上市时间。我们拥有各种各样的 IP 供您挑选。
我们的数据迁移服务有强大的合作伙伴关系支持
作为一家专业的数字转型服务公司，我们与云和数据技术领域的所有主要参与者建立了密切的合作伙伴关系。我们的团队经过培训和认证，并可以访问仅向顶级合作伙伴提供的所有类型的资产。
从企业数据转向生态系统数据进行整体分析
我们生活的世界日益数字化，产生了越来越多的数据。虽然大多数公司专注于收集、整合和分析企业数据，但最具创新精神的公司会以更全面、更宽泛的视角来思考数据。
创新者在一维考虑所有数据来源，并将竞争对手、监管机构和影响者纳入其数据世界。在二维考虑企业外部产生的数据，包括客户、员工、合作伙伴和供应商的数据。最后，他们考虑所有形式的数据：结构化数据、非结构化数据、字母数字数据、文本数据、情绪数据和情感数据。
思考“生态系统数据”的创新者的见解更加完整、最新和准确。这反过来又会引导各级管理人员做出正确的决策。
转向云端：全面分析数据，加速数字化转型
问题在于，传统的 ERP、CRM、HRMS、服务管理甚至定制应用程序都不是设计用于捕获此类数据，也无法在内部环境中扩展以运行分析。
与本地数据仓库设备设置相比，云解决方案具有多项优势。从本地数据仓库迁移到云或云数据湖可带来多项好处：
存储和处理可扩展性
生态系统数据可能达到 PB 级，而本地数据仓库的一个显著缺点是计算能力有限，而计算能力对于大规模数据至关重要。每当本地服务器达到最大容量时，公司就必须升级或增加容量，从而导致处理停机。
云平台通过池化计算资源提供几乎无限的可扩展性。您可以在需要时快速配置更多 vCPU、RAM 或存储容量，从而实现对大量数据的持续分析。
节省成本
现代云托管平台使用基于资源的计费模式来最大限度地降低运营成本。这意味着当您迁移到云时，您只需为您使用的计算资源付费，从长远来看可以节省资金。根据您选择的平台，您还可以访问一系列存储选项，包括 SSD、HDD 和基于磁带的存储驱动器，从而让您在存储不经常访问的数据集时最大限度地降低成本。
除了基于资源的计费之外，云平台还减轻了基础设施维护的负担，让 IT 员工有更多的时间进行开发，而不是重复的基础设施管理任务。与本地数据仓库方法相比，人力资源的利用效率更高，因此可以间接节省成本。
云灾难恢复
本地数据备份可能非常耗时，而且很难实现自动化，尤其是使用传统数据仓库解决方案时。首先需要大量的硬盘空间来促进备份，这会导致硬件成本增加。
所有主流云平台都内置有灾难恢复功能，提供备份复制和计划备份，帮助您实现恢复点目标 (RPO) 和恢复时间目标 (RTO)。对于较旧的备份，您可以将其传输到云中速度较慢（通常成本较低）的存档存储解决方案，从而进一步降低灾难恢复操作成本。您甚至可以利用第三方多云复制即服务工具的强大功能来进一步提高网络弹性。
Trianz 擅长指导客户完成整个流程，帮助他们为您的组织做出最佳选择。
我们服务的客户
我们的方法：使用 EVOVE 将有限数据集迁移到云端的速度提高 30%
数据迁移的一个层次是将有限的数据集（例如客户、产品、销售、财务等）移动到云湖。为此，Trianz 开发了一个名为 EVOVE 的平台，该平台由 CompilerWorks 提供支持，通过自动化平台迁移过程的关键组件，减少或消除了设计、构建和测试提取、测试和加载 (ETL) 逻辑的挑战。因此，我们能够将迁移周期缩短 30% 或更多。以下是我们的云数据迁移方法中的步骤：
重建语义层并将您的业务逻辑迁移到 LookML 语法。
与您的团队合作将您的报告迁移到 Looker。
ETL 评估
分析数据库结构、ETL 作业和存储过程，以便为后续阶段创建详细需求。
使用 EVOVE 实现自动迁移
EVOVE 自动将 95% 的数据库元素转换为现代架构。然后手动处理剩余的数据库元素。
数据、ETL 和报告验证
此阶段包括识别和解决数据库中任何与迁移相关的问题。
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排名第一
我们被客户评为第一名
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云咨询和评估服务
新星
2020 年美国公共云服务
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