El valor de la gestión de datos

6 pasos de un plan de migración de datos en real time

Posted on Wed, Nov 1, 2017

Tener un buen plan de migración de datos es crucial para evitar dolores de cabeza en el departamento de TI. Sin un plan de migración de datos en real time cuidadosamente preparado y ejecutado, la migración puede suponer demasiado tiempo de inactividad con la consiguiente pérdida de ingresos.

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Créditos fotográficos: Geerati

Muchas empresas ya utilizan apps móviles o un sitio web para realizar tareas cotidianas por lo que es importante que los datos sean consistentes en todos los canales y estén disponibles en tiempo real.

 

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Sin embargo, según datos de IDC, “sólo el 60% de las migraciones de datos se completan a tiempo”. Una de las principales razones de los retrasos en la migración es que no se dispone de un plan de migración de datos fiable que contenga un análisis detallado de la infraestructura existente para comprender los matices y profundizar en los posibles problemas. Si las empresas tuvieran ese plan de migración de datos en tiempo real preparado, tendrían una fuerte comprensión de las complejidades que se pueden encontrar y podrían planificar cualquier acción de forma anticipada al proceso de migración.

 

¿Cómo crear un plan de migración de datos en real time?

Para ponerte al ritmo que tu organización necesita hoy día, necesitas seguir los siguientes 6 pasos, que te garantizan un plan de migración de datos en tiempo real consistente:

  1. Planificación: definir lo que es viable y lo que no, en función de lo que las fuentes de datos admitan y lo que es razonable. Una vez se han determinado el alcance, se puede continuar con el plan de migración de datos, fijando el plazo y especificando los recursos disponibles y el presupuesto, teniendo en cuenta que será preciso incluir en estos cálculos los costes de materiales y tiempo para auditar y perfilar datos, desarrollar especificaciones de mapeo, escribir código de migración, construir reglas de limpieza y transformación de datos, y cargar y probar datos. Con el objetivo de restar complejidad al proyecto, es importante tratar de migrar la menor cantidad de datos necesarios para ejecutar el sistema de destino de manera efectiva. La selección de datos que serán extraídos, transformados y cargados debería realizarse con la colaboración de los propietarios de los datos, puesto que estos usuarios de negocio son quienes comprenden mejor las circunstancias empresariales y sus necesidades presentes y futuras en materia de datos y, al fin y al cabo, son los que se verán directamente afectados por el proceso de migración.
  2. Análisis de datos: antes de proceder a la migración, es preciso comprender los datos, establecer prioridades en sentido descendente y concretar objetivos. Cada tipo de datos interviniente en una migración está asociado a un coste y un beneficio. Cuantos más datos se migren, mayor será el coste total del proyecto, por lo que será necesario tomar decisiones estrictas sobre el nivel de información de origen que se incluirá o excluirá de la suite de migración. Los datos históricos, por ejemplo, pueden inflar mucho los costos del proyecto, por tanto, puede resultar oportuno dejarlos fuera del plan de migración.
  3. Diseño del proyecto: obtenidos los resultados de la auditoría de datos, es posible desarrollar una serie de reglas que permitan transferir todos los datos fuente designados y garantizar su adecuada transformación para asegurar el ajuste con lo marcado en los objetivos del plan. Es preciso desarrollar las especificaciones de mapeo y, una vez que éstas han sido convertidas en código de migración, deben verificarse independientemente contra las reglas. Este procedimiento ayudará a identificar errores en los entornos de prueba y, por tanto, simplificará el proceso de toma de decisiones clave para la puesta en marcha de los datos migrados. Para ello pueden empelarse herramientas ETL apoyadas por herramientas de calidad de datos.
  4. Ejecución: es el momento de que lo establecido en el plan de migración de datos se transforme en acciones específicas. Los datos se extraen del sistema de origen, se transforman, se limpian y se cargan en el sistema de destino, aplicando las reglas de migración.
  5. Pruebas: las pruebas de unidades, sistemas, volúmenes, aplicaciones en línea y lotes deben llevarse a cabo antes de que la empresa pueda dar por finalizado el proyecto. Es recomendable no esperar al final y comenzar los tests antes de los principales hitos.
  6. Monitorización: el uso continuo de herramientas de calidad de datos contribuye a preservar la calidad de los datos y mantenerlos en ese estado, lo que simplifica futuras migraciones y beneficia a las operaciones en curso de la organización.

 

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Topics: Data Migration