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

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La migración de datos es un procedimiento clave para impulsar el rendimiento empresarial y obtener una ventaja competitiva. Ya sea que se lleve a cabo aisladamente o como parte de un proyecto, darle la atención que merece será decisivo para su culminación exitosa y, con ese objetivo en mente, la calidad de los datos es un tema prioritario.

calidad de los datos

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La planificación es uno de los requerimientos esenciales al momento de poner en práctica un proyecto de migración de datos y, dentro de ella, la calidad de los datos es esencial que debemos trabajar en diferentes aspectos.

Tengamos en cuenta que Cuando se realiza la migración de datos, al mismo tiempo de beneficiarse de una mayor agilidad, seguridad y máxima actualización de la información, su calidad mejora. Y lo hace exactamente gracias a la implementación de iniciativas de calidad de datos a lo largo del procedimiento de migración, enfocado a la detección y corrección de:

  • Información incorrecta
  • 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 se adaptan a las reglas de negocio, de modo que cuando se concluye su calidad mejora. Un objetivo que se cumple tras realizar una serie de pasos, cuyo inicio además marca el inicio de una proyecto de migración.

La etapa de calidad de los datos es fundamental para preparar o, si te gusta, Dar el primer paso en una migración de datos, dado que nos posibilita saber a qué nos enfrentamos, misión imprescindible antes de realizar la propia migración.

El descubrimiento de datos Es previo al análisis, y gracias a él podemos saber dos cosas:

1. Qué datos están disponibles.

2. Cuál es su calidad.

En resumen, descubrimos qué datos son relevantes para la migración y después llevamos a cabo un análisis de datos que comienza con el acreditación de las reglas comerciales. El siguiente paso será delinearlos.

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

Por su parte, perfilado integral y la auditoría de todas las fuentes de datos puede evitar imprevistos desagradables durante la migración. Es una de las razones por las que es esencial hacerlo y además se recomienda completarlo antes de tiempo.

Específico, La etapa de calidad de los datos debe responder a las fases de limpieza, homogeneización y enriquecimiento, con lo que para terminar los datos serán consistentes, completos y confiables. Su realización desde el principio evitará muchos problemas en fases posteriores del procedimiento de migración de datos.

Después de realizar el mejora de la calidad de los datos en los sistemas fuente procede a su transformación de acuerdo con las reglas comerciales. Una vez convertidos y validados, procederemos a cargarlos. Se trata de pasos sucesivos que solo cuando se llevan a cabo correctamente le posibilitan proceder con garantías.

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La calidad de los datos es una tarea esencial que debe abordarse antes y a lo largo del procedimiento de migración usando soluciones modernas de calidad de datos. Se podría decir, en resumen, que una migración exitosa depende en gran medida de la calidad y sus atributos.

A su vez, haz un planificación que tiene en cuenta la calidad de los datos como una prioridad nos ayudará a seguir una metodología probada, así como a tener tecnologías de integración de datos y el apoyo de consultores y usuarios clave con conocimiento del negocio. En lugar de la programación manual, será mucho más ventajoso decantarse por soluciones flexibles, intuitivas y altamente escalables, capaces de ofrecer una conexión a diferentes fuentes de datos.

Fuente de la imagen: Stuart Cientos / FreeDigitalPhotos.net

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