Ordenar como una oportunidad

Cómo mejorar la calidad de los datos al migrar a la nube

La migración de datos on-prem a la nube ofrece la oportunidad de limpiar sistemáticamente, renovar y, si es necesario, enriquecer los datos con datos externos. Por lo tanto, es importante planificar la migración de datos en una fase temprana y ejecutarla limpiamente. De este modo, los datos heredados pueden clasificarse de forma selectiva y todos los datos importantes pueden fusionarse por completo.

Migración de datos con herramientas TOLERANT - Convertir los datos de entrada - Normalización de los controles DQ

En nuestro artículo, presentamos cinco pasos prácticos que las empresas pueden seguir para automatizar los procesos de flujo de datos y migrar con éxito sus datos a la nube. Con la ayuda de herramientas que pueden integrarse en el proceso, también se puede mejorar la calidad de los datos durante la migración.

Organizar a los ayudantes de la mudanza, rescindir el contrato de alquiler, montar el nuevo piso… una mudanza no sólo conlleva cuestiones logísticas. Una planificación temprana y específica puede ayudar a mantener una visión de conjunto. Al mismo tiempo, la mudanza también puede servir para deshacerse de lastres innecesarios, ya que no hay que transportar al nuevo hogar todos los objetos que ya no se necesitan.

Al igual que con la mudanza, la migración de datos puede matar dos pájaros de un tiro: Con una planificación estratégica, los datos pueden limpiarse de forma que los duplicados y el lastre de datos innecesarios se eliminen antes de la transferencia. Los pasos que se describen a continuación ayudan a planificar el proceso de migración de datos por adelantado.

Hay muchas razones por las que hay que renovar los sistemas de software y transferir los datos. Si la base tecnológica está anticuada, se desean nuevas funciones o se fusionan sistemas, hay que transferir los datos del antiguo a un nuevo sistema informático. La fusión de diferentes empresas o divisiones también puede implicar la fusión de datos. Con la tendencia actual hacia la computación en nube, las transferencias de datos locales a servidores en nube basados en Internet se han hecho más frecuentes en los últimos tiempos.

A la hora de preparar la migración de datos, resulta útil contar con un diagrama de flujo de antemano. En la práctica, un proceso de cinco pasos ha demostrado ser exitoso. Si se tienen en cuenta, los datos no sólo se pueden migrar limpiamente de A a B, sino que también se pueden optimizar al mismo tiempo.

5 pasos para una migración de datos limpia

Imagen: Pixabay/CC0, editado por TOLERANT Software

Paso 1: Inventario de datos actuales (perfil de datos)
Independientemente del motivo de la transferencia de datos, el primer paso en el proceso de migración debe ser un inventario temprano. Aquí se aclara de qué datos se trata, qué deficiencias y problemas de calidad de los datos existen y dónde se encuentran. El diagnóstico de los puntos débiles muestra, por ejemplo, dónde hay errores o contenidos duplicados y qué datos hay que limpiar, mejorar y fusionar.

Paso 2: Determinar los requisitos de migración
El segundo paso es planificar el alcance de la migración de datos. Los requisitos de migración indican qué datos se necesitarán en el futuro, por quién y dónde, y cómo y para qué se utilizarán en el futuro. Durante esta fase de planificación, también deben definirse las reglas y normas que guiarán a los distintos participantes en el proyecto de migración de datos. Esto incluye las normas de datos, así como las reglas empresariales actuales y futuras para el uso de los datos. Por último, también se definen las responsabilidades en la fase de planificación para que todas las partes interesadas en el proyecto sepan quién gestiona la información, quién es responsable de la calidad de los datos, su acceso y su uso, y quién tiene la última palabra en caso de ambigüedad. Dado que toda la empresa suele verse afectada por la migración de datos, ésta debe ir acompañada de un proceso profesional de gestión del cambio. Lo ideal es que el agente de cambio responsable haga partícipes a todas las partes interesadas y las involucre en el proceso de migración de datos desde el principio. En la fase de planificación también se toman precauciones para la gestión de riesgos, de modo que nada salga mal durante el proceso de transferencia. Por ejemplo, debe garantizarse que todos los datos sigan siendo accesibles durante la transferencia de datos, en caso de que se necesiten para una auditoría, por ejemplo.

Paso 3: Crear el flujo de migración y la limpieza de la calidad de los datos
El tercer paso es automatizar el proceso de migración. En este caso, se utilizan las llamadas herramientas ETL para el modelado del flujo de datos (ETL significa Extraction Transformation Load) y herramientas para la automatización de trabajos. La caja de herramientas puede ampliarse para incluir herramientas útiles de calidad de datos que puedan integrarse en el proceso. Estas herramientas especiales mejoran la calidad de los datos de la migración al identificar y limpiar los errores. Se pueden utilizar herramientas adecuadas, por ejemplo, para comprobar si existen duplicados en los datos maestros. El software de calidad de datos enriquece y completa los datos con fuentes externas. También fusiona datos de diferentes fuentes (por ejemplo, también la contabilidad y el CRM). Las herramientas normalizan y comprueban los nombres, los números de tiempo bancarios y postales, así como las direcciones, y los hacen coincidir con las direcciones de reubicación. Con la ayuda de las herramientas, se detectan y eliminan con éxito los errores de introducción de datos incluso antes del traslado de los mismos, de modo que sólo se transfieren datos limpios.

Paso 4: Crear el formato de destino
A la optimización de la calidad le sigue el cuarto paso de la migración de datos. Ahora los datos de entrada se transfieren a la estructura del sistema de destino y se preparan para la importación en el sistema de destino.

Paso 5: Probar y realizar la migración de datos
En el quinto y último paso de la migración de datos, se comprueba el proceso de migración para identificar errores y posibles problemas. Sólo después de esta prueba tiene lugar la transferencia de datos real. Gracias a la meticulosa planificación anterior, los datos pueden pasar de A a B de forma totalmente o al menos parcialmente automática.

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