五招教你打破企业数据孤岛

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作者：finedatalink

发布时间：2023.8.22

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企业内部数据不流通，形成企业数据孤岛。企业数据孤岛对企业的发展来说是不利，那企业如何建立起全生命周期数据管理系统？

要解决这个问题就要知道，是什么导致企业数据孤岛：

导致企业数据孤岛主要原因：

1、数据的系统化、应用化、场景化、碎片化；

2、数据管理并不能完全覆盖所有公司信息；

3、数据类型复杂、标准不一，数据交换缺乏信任源、安全难保障等诸多原因造成数据交换难、共享难。

企业数据孤岛,数据库迁移,实时增量

那企业数据孤岛一旦产生，我们就需要进行数据库迁移，今天就跟大家分享五种常用的数据库迁移方法：

列举5种常用的数据库迁移方法:

方法1：将表结构和数据，直接导出成sql，去目标库中执行

要求：如果源库和目标库类型不同，就需要做一些调整变更，否则一旦表多了后，整个处理流程会比较麻烦

做法：需要停掉源库，保证在数据同步过程中的数据一致性

方法2：使用备份/还原

要求：源库和目标库是同构数据库，即同种类型的数据，例如mysql——mysql

方法3：使用开源etl工具：比如kettle

要求：由于是全量备份，数据量会很大，一般需要较长的备份时长，备份过程可能会出现数据库报错或者连接数不足等非意料中的异常，且insert/update会占用大量的CPU资源

做法：一次性 or 实时增量

方法4：使用代码工具实现，可以是数据级别的，也可以考虑更底层的，比如mysql走binlog， sqlserver走cdc

要求：对技术要求较高，可使用数据集成工具，比如FineDataLink，从数据级别入手，基于日志增量技术进行的数据同步，采用无侵入式的模式，对数据库的性能影响较小。

做法：实时增量

方法5：如果使用云数据库，一般云厂商会有自己的一套工具实现，比如阿里云上的dts

做法：实时增量

补充一些在实际数据库迁移时，会遇到的一些难点：

①多种数据库不同数据类型支持的语法、长度、精度的梳理

②不同种数据库的数据类型映射架构设计

③部分数据库高级建表特性支持，及其可视化配置的设计与实现

④同步的时候不影响原有的业务库

⑤具备任务监控能力，及时寻错

当然也可以使用像FDL这样的软件，它提供的统一的数据连接平台，将系统化、应用化的数据打通，给数据流通提供更多灵活性。

总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。