Migracja środowiska Business Intelligence

Migracja zaczyna się od zależności, nie od przepisywania raportów

Najpierw ustalamy, które raporty są faktycznie używane, z jakich danych korzystają i kto odpowiada za ich wynik. Inwentaryzujemy źródła, transformacje, modele, uprawnienia, harmonogramy odświeżania oraz powiązania z innymi systemami. Dzięki temu można zaplanować kolejność prac i kryteria zgodności między starym a nowym środowiskiem.

Migrację prowadzimy etapami: analiza i priorytety, projekt rozwiązania docelowego, przeniesienie danych i logiki, odtworzenie raportów, testy z właścicielami biznesowymi oraz przełączenie użytkowników. Tam, gdzie warto, upraszczamy procesy i usuwamy niepotrzebne duplikaty, ale nie zakładamy automatycznie, że każdy dotychczasowy raport należy odtworzyć bez zmian.

Typowy zakres

• migracja raportów i dashboardów między platformami BI;
• przeniesienie modeli danych, procesów ETL i harmonogramów;
• przejście do Power BI, Microsoft Fabric, Snowflake lub innego uzgodnionego środowiska;
• porównanie wyników i testy najważniejszych wskaźników przed przełączeniem;
• dokumentacja oraz ustalenie zasad dalszego utrzymania i rozwoju.

Jeżeli nie ma jeszcze pewności, czy potrzebna jest migracja, zacznij od BI Optimization Assessment. Jeśli głównym problemem jest ręczne przygotowanie danych, zobacz DataFlow. Wróć do obszaru Dane i BI.

Migracja do Microsoft Fabric

Przy przejściu do Fabric mapujemy źródła, potoki, modele, raporty, uprawnienia i harmonogramy. Projektujemy role OneLake, lakehouse lub hurtowni, Data Factory i Power BI, a następnie przenosimy zakres etapami i porównujemy wyniki przed przełączeniem użytkowników. Zobacz wdrożenie, migrację i rozwój Microsoft Fabric →

Migracja workflow Alteryx

Dla zespołów, które rozważają zmianę platformy przygotowania danych, opisaliśmy osobną ścieżkę: od inwentaryzacji workflow i zależności, przez wybór DataFlow lub KNIME, po porównanie wyników, przełączenie i utrzymanie. Zobacz migrację z Alteryx do DataFlow lub KNIME →

Dlaczego warto przeprowadzić migrację?

W dobie cyfrowej transformacji, zdolność do szybkiego dostosowywania się do zmieniających się technologii jest niezbędna. Jako ekspert od wiodących technologii (wg Gartnera), obserwujemy trend migracji do innych rozwiązań, w szczególności do Power BI. Migracja do czołowych narzędzi BI nie jest już luksusem, ale koniecznością, aby pozostać konkurencyjnym na rynku i sprostać rosnącym wymaganiom biznesowym.

• Poprawa elastyczności i samodzielności: Migracja do nowszych narzędzi BI, takich jak Power BI, zwiększa elastyczność organizacji i umożliwia szybsze oraz bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Nowoczesne narzędzia oferują użytkownikom lepsze możliwości samodzielnej analizy danych, co przyspiesza proces decyzyjny i redukuje obciążenie dla zespołów IT.
• Optymalizacja procesów: Każda organizacja z czasem gromadzi przestarzałe procesy i systemy. Migracja, na przykład z tradycyjnych rozwiązań ETL Microsoft do nowoczesnych platform jak Snowflake, jest idealnym momentem do ich optymalizacji. Eliminacja zbędnych kroków i wdrożenie nowszych, bardziej efektywnych rozwiązań zwiększają produktywność organizacji.
• Pozytywna zmiana: Przenoszenie do nowej platformy, takiej jak migracja danych do chmury Snowflake, oznacza pozytywną zmianę. Jednak jest to skomplikowane przedsięwzięcie, które bez odpowiedniego przygotowania może zakłócić działalność biznesową, podważyć zaufanie użytkowników i zagrozić bezpieczeństwu danych.

Jak przeprowadzamy migrację?

Dzięki ekspertyzie w wielu platformach przechowywania danych i BI przenosimy klientów do stabilnego nowego środowiska w sposób kosztowo efektywny i z minimalnym przestojem dla użytkowników. Migracja to nie tylko techniczne przeniesienie danych, ale także szansa na optymalizację i usprawnienie procesów biznesowych. Dlatego nasz proces migracji jest sprawdzony przez doświadczenie. Bierzemy pod uwagę najlepsze praktyki i wartość biznesową, koncentrując się na obszarach, które przynoszą największą wartość biznesową. Nasze podejście opiera się na ciągłej optymalizacji, stopniowym udoskonalaniu obszarów wymagających poprawy oraz identyfikacji i rozwiązaniu znanych błędów z wcześniejszych systemów.