El valor de la gestión de datos

Diez razones para optimizar la validación de datos de tus proyectos

Publicado el 28/04/16 21:00

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En el actual contexto de TI, caracterizado por la multiplicidad de fuentes, sistemas y repositorios, los procesos de movimiento datos son todo un reto en proyectos que contien en fases de migración, integración o actualización de información. En la práctica totalidad de ellos, realizar la validación de datos resulta clave si queremos contar con datos confiables, que sean consistentes, precisos y completos.

Para conseguir unas pruebas de validación eficientes, de fácil ejecución y acompasadas a las actuales exigencias, se hace necesario contar con soluciones que las optimicen mediante distintas opciones y automatizaciones, entre otras la Data Validation Option (DVO) de Informatica, una herramienta complementaria de PowerCenter que aúna distintos beneficios al respecto.

 

Ventajas de optimizar la validación de datos

Puesto que la validación de datos aporta indiscutibles ventajas para el éxito de estos proyectos, con su optimización multiplicaremos los beneficios. Es decir, obtendremos ventajas cualitativas ejecutándola a partir de las ventajosas prestaciones que brindan las propuestas líderes en el mercado, sin necesidad de programar ni de realizar los ya superados esfuerzos manuales.

Entre otras, éstas son las principales razones que aconsejan optimizar la validación de datos de tus proyectos:

  1. Validación más completa y eficaz: La validación de datos reduce el tiempo requerido para auditarlos y validarlos hasta en un 90 por ciento, sin requerir conocimientos de programación. A diferencia de los sistemas manuales, las pruebas de validación de datos serán más completas y ofrecerán una mayor precisión de los datos.
  2. Reducir los riesgos: La validación de datos mediante métodos tradicionales por lo general da lugar a más errores, además de resultar dificultosa. Optimizar, por lo tanto, también significa reducir los riesgos en las fases de testing y validación de datos, con lo que se gana en efectividad a la hora de asegurar la exactitud y consistencia de los datos.
  3. Asegurar la precisión y confiabilidad del dato: Contaremos, en efecto, con un método fiable e independiente para verificar que la migración y/o transformaciones no han afectado a la integridad de los datos.
  4. Mejores decisiones de negocio: La obtención de datos confiables apoya la toma de decisiones basadas en la confianza, un aspecto capital cuando se trata de decisiones críticas de negocio, susceptibles de ser negativamente impactadas por los datos erróneos. Puesto que en una validación de datos automatizada la carga puede estar condicionada a la superación de la prueba, aseguramos que los sistemas actualizados tienen datos fiables y, con ello, mejoramos la toma de decisiones.
  5. Sencillez y rápida aplicación: Frente a las implementaciones manuales, su optimización facilitará que ésta sea mucho más rápida y fácil. Entre otras ventajas relacionadas, podremos reducir las pruebas de datos y también acortar el tiempo y recursos de validación de forma significativa, entre un 50 a 90 por ciento. Al no precisarse programación, los analistas de negocio y desarrolladores de validación de datos tendrán más fácil crear reglas.
  6. Menos recursos: También pueden realizarse más pruebas en menos tiempo y con menos recursos de TI, por lo que se logra una eficiencia que facilita enormemente poder someter a prueba la totalidad de los datos.
  7. Menos costos: Aparejado con el ahorro de recursos y de tiempo que brinda la optimización, se reducen a su vez los costos asociados a las actividades de validación de datos. Entre otros aspectos clave, el equipo de TI será más productivo (podrá validar más datos en menos tiempo) gracias al apoyo de los operadores prediseñados, puesto que eliminan la necesidad de tener conocimientos de programación.
  8. Más versatilidad: La optimización también significa versatilidad. Por ejemplo, las pruebas basadas en herramientas pueden ser compartidas y reutilizadas, y a su vez ejecutarse una validación completa de las pruebas cuando se tenga menos tiempo para realizarlas. Al tiempo que se ejecuta como parte de un flujo de trabajo o secuencia de comandos, a medida que se mueve o transforma el sistema de producción de forma periódica se pueden programar validaciones de datos automáticas antes de la actualización del mismo.
  9. Apoyar un buen gobierno de datos: Una validación óptima será un decisivo punto a favor a la hora de facilitar una exitosa implementación del programa de gobierno de datos y, en suma, fortalecer los planes de data governance. De hecho, éste es un componente crítico del mismo. Igualmente, minimizar riesgos favorecerá ajustarse a normativas.
  10. Contar con informes sobre las auditorías: La capacidad de generar informes sobre todas las pruebas y sus resultados es otro aspecto ventajoso. Por último, poder contar con los resultados de cada prueba nada más realizarse mantiene al tanto del correcto funcionamiento de sus sistemas.

Fuente imagen: cuteimage / FreeDigitalPhotos.net

 

Guía introductoria a la migración de datos

Temas: Data Migration