El valor de la gestión de datos

La importancia de mejorar la calidad de los datos en un proyecto de migración

Publicado el 23/05/16 21:00

La migración de datos es un proceso clave a la hora de mejorar el rendimiento de la empresa y obtener una ventaja competitiva. Ya se realice de forma aislada o como parte de un proyecto, darle la atención que se merece será decisivo para culminarlo con éxito y, en con ese objetivo en mente, la calidad de los datos es una cuestión prioritaria.

calidad de los datos

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La planificación es uno de los requisitos esenciales a la hora de implementar un proyecto de migración de datos y, dentro de ésta, la calidad de datos es un asunto esencial que debemos trabajar en distintos aspectos.

Tengamos en cuenta que, cuando la migración de datos se lleva a cabo, además de beneficiarnos de una mayor agilidad, seguridad y actualización máxima de la información, su calidad mejora. Y lo hace, precisamente, gracias a la implementación de iniciativas de calidad de datos durante el proceso de migración, enfocadas a la detección y corrección de:

  • Datos erróneos
  • Desviaciones
  • Duplicidades
  • Campos vacíos
  • Inconsistencias

 

La calidad de los datos, clave en el proyecto de migración

En los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) los datos se limpian y adecúan a las reglas de negocio, con lo que al darse por concluidos su calidad mejora. Un objetivo que se alcanza tras dar una serie de pasos, cuyo inicio también marca el comienzo de un proyecto de migración.

La etapa de calidad de los datos es fundamental para preparar o, si se quiere, dar el primer paso en una migración de datos, ya que nos permite conocer a qué estamos enfrentándonos, una sisión esencial antes de realizar la migración propiamente dicha.

El descubrimiento de los datos es previo al análisis, y gracias a él podemos conocer dos cosas:

1. Con qué datos se cuenta.

2. Cuál es su calidad.

Descubrimos, en suma, qué datos son relevantes para la migración para, a continuación, llevar a cabo el análisis de datos que comienza con un reconocimiento de las reglas de negocio. El siguiente paso será pasar a perfilarlos.

Con este análisis de los datos de los sistemas podemos tener un conocimiento mayor del modelo de datos a tratar, entender su estructura, contenido, calidad y dependencias. O, lo que es lo mismo, podemos conocer dónde podría haber o surgir problemas para así construir un diseño ad hoc.

 

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Por su parte, el perfilado integral y auditoría de todas las fuentes de datos puede evitarnos desagradables imprevistos durante la migración. Es una de las razones por las que es importante hacerlo, y además se recomienda una realización temprana.

En concreto, la etapa de calidad de los datos debe responder a las fases de limpieza, homogenización y enriquecimiento, con lo que finalmente los datos serán consistentes, íntegros y fiables. Su realización desde un comienzo evitará muchos problemas en fases posteriores del procesos de migración de datos.

Tras realizar la mejora de la calidad de los datos en los sistemas de origen se procede a su transformación de acuerdo con las reglas de negocio. Una vez convertidos y validades, procederemos a cargarlos. Se trata de pasos sucesivos que sólo realizándose de forma adecuada permiten proseguir con garantías.

 

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La calidad de los datos es una tarea esencial que debe abordarse antes y durante el proceso de migración haciendo uso de modernas soluciones de calidad de datos. Podría decirse, en definitiva, que una migración exitosa depende en buena parte de la calidad y de sus atributos.

A su vez, hacer una planificación que tenga en cuenta la calidad de los datos como aspecto prioritario nos ayudará seguir una metodología probada, así como contar con tecnologías de integración de datos y el apoyo de consultores y usuarios claves con conocimiento del negocio. En lugar de realizar programaciones manuales, resultará mucho más ventajoso optar por soluciones flexibles, de uso intuitivo y altamente escalables, capaces de ofrecer una conexión a distintas fuentes de datos.

Fuente imagen: Stuart Miles / FreeDigitalPhotos.net

 

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Temas: Data Quality