La importancia de la calidad a la hora de migrar datos

Descubre los 3 modos de asegurar los niveles de calidad requeridos al migrar datos que ayudarán a tu negocio a ahorrar costes y mejorar su imagen.


Muchos aseguran que, cuando algo puede salir mal, termina saliendo mal. Cuando se trata de migrar datos esta afirmación puede aplicarse a cualquier aspecto relacionado con la calidad de datos y, por eso, estar preparados para prevenir este tipo de problemas es la mejor forma de garantizar un traslado de información exitoso y la culminación de un proyecto de migración tal y como estaba previsto.

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Créditos fotográficos: istock annatodica

Migrar datos: 3 modos de asegurar los niveles de calidad requeridos

En un momento u otro, todas las empresas llegan a un punto en que es necesario introducir nuevas aplicaciones o transferir datos a otros sistemas, por ejemplo, en el marco de la implementación de nuevas soluciones ERP y CRM. La consolidación de datos de sistemas heterogéneos y la diversidad de estructuras de origen y de destino presenta un gran desafío al que no debe añadirse el de la calidad.

La mala calidad de los datos causada por duplicaciones, datos inexactos o incorrectos hace que un proyecto de migrar datos aumente de complejidad y de coste. Sin embargo, cuando los problemas relacionados con el data quality se identifican de forma temprana, a tiempo de prevenirse, se evita uno de los aspectos que con mayor frecuencia abocan este tipo de iniciativas al fracaso.

Qué procesos requieren de qué datos, qué datos son necesarios o de qué manera los datos deben introducirse en el sistema de destino son cuestiones importantes pero que necesitan estar precedidas por respuestas a la pregunta más importante: ¿qué se puede hacer para asegurarse de que sólo los datos de alta calidad son transferidos?

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Algunas de las acciones que garantizan que la calidad de la información se preserva al migrar datos son:

  1. Estandarizar las reglas de negocio durante la migración.
  2. Efectuar una limpieza de datos efectiva antes de que dé inicio la migración.
  • Es importante para tener la oportunidad de descubrir los datos desde una nueva perspectiva y encontrar distintas anomalías.

  • Contribuye al ahorro de costes puesto que practicar la limpieza tras la migración suele requerir una mayor inversión porque el nuevo sistema puede no estar diseñado para permitir procesos de data cleansing como la de-duplicación, entre otros.

  1. Rastrear y filtrar registros obsoletos antes de la migración, para evitar tener que hacerlo durante el proceso de migrar datos y limitar el sistema final en términos de volumen, con lo que se reducen los costes de mantenimiento.

Según Gartner, el 83% de todas las iniciativas de migrar datos fracasan o sufren excesos y / o retrasos significativos en los costes, ya sea directamente o indirectamente. Son cifras que invitan a la reflexión, sobre todo si se tiene en cuenta que un proyecto de migración de datos puede detener temporalmente vitales de negocio, y que, por supuesto, a menudo afecta las operaciones de cara al cliente.

Por este motivo, además de comenzar un proyecto de este tipo seleccionando y localizando los datos que van a ser migrados, sabiendo cuáles son y dónde se ubican, la forma que se encuentran y la que tendrán que tomar cuando lleguen a su destino; es imprescindible ocuparse, en estos primeros pasos, de las acciones de limpieza, transformación y de-duplicación de los datos que asegurarán su calidad.

 

 

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