Die Datenmigration ist ein wichtiges Verfahren zur Steigerung der Unternehmensleistung und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil. Ob isoliert oder im Rahmen eines Projekts, ihr die ihr gebührende Aufmerksamkeit zu schenken wird entscheidend für ihren erfolgreichen Abschluss sein und, mit diesem Ziel vor Augen, Datenqualität ist ein vorrangiges Thema.
Planung ist eine der wesentlichen Anforderungen zum Zeitpunkt der ein Datenmigrationsprojekt umsetzen Ja, in ihr, Datenqualität ist essenziell dass wir an verschiedenen Aspekten arbeiten sollten.
Denken wir daran Wenn die Datenmigration abgeschlossen ist, und profitiert gleichzeitig von größerer Agilität, Sicherheit und maximale Aktualisierung der Informationen, seine Qualität verbessert sich. Und es tut es genau dank der Umsetzung von Datenqualitätsinitiativen während des gesamten Migrationsverfahrens, konzentriert sich auf die Erkennung und Korrektur von:
- Falsche Angaben
- Abweichungen
- Duplikate
- Leerfelder
- Inkonsistenzen
Die Qualität der Daten, Schlüssel im Migrationsprojekt
In den Prozessen von Extraktion, Datentransformation und -laden (ETL) Daten werden bereinigt und an Geschäftsregeln angepasst, damit sich am Ende die Qualität verbessert. Ein Ziel, das nach einer Reihe von Schritten erreicht wird, dessen Anfang auch den Anfang von a . markiert Migrationsprojekt.
Die Datenqualitätsphase ist für die Vorbereitung unerlässlich Ö, wenn du möchtest, Machen Sie den ersten Schritt bei einer Datenmigration, weil es uns erlaubt zu wissen, was uns bevorsteht, wesentliche Mission vor der Durchführung der Migration selbst.
Das Datenermittlung Es ist vor der Analyse, und dank ihm können wir zwei Dinge wissen:
1. Welche Daten sind verfügbar.
2. Welche Qualität hat es?.
Zusammenfassend, wir ermitteln, welche Daten für die Migration relevant sind und führen anschließend eine Datenanalyse durch, die mit der Akkreditierung von Geschäftsregeln beginnt. Der nächste Schritt besteht darin, sie zu skizzieren.
Mit dieser Analyse der Daten der Systeme können wir das zu behandelnde Datenmodell besser kennen, seine Struktur verstehen, Inhalt, Qualität und Abhängigkeiten. Oder was ist gleich Wir können wissen, wo Probleme auftreten können oder auftreten können ein Ad-hoc-Design erstellen.
Für seinen Teil, integrale Profilierung und Auditing aller Datenquellen können unangenehme unvorhergesehene Ereignisse während der Migration vermeiden. Dies ist einer der Gründe, warum es wichtig ist, dies zu tun, und es wird auch empfohlen, es im Voraus abzuschließen.
Spezifisch, Die Datenqualitätsphase sollte auf die Phasen von Reinigung, Homogenisierung und Anreicherung, mit dem, was zu beenden ist, werden die Daten konsistent sein, vollständig und zuverlässig. Seine Verwirklichung von Anfang an wird viel Ärger vermeiden später im Datenmigrationsverfahren.
Nach der Durchführung der Verbesserung der Datenqualität in Quellsystemen weiter zu deinem Transformation nach Geschäftsregeln. Einmal konvertiert und validiert, wir werden sie laden. Dies sind aufeinanderfolgende Schritte, die es Ihnen nur bei korrekter Ausführung ermöglichen, mit Garantien fortzufahren.
Datenqualität ist eine wesentliche Aufgabe, die vor und während des Migrationsprozesses mit modernen Datenqualitätslösungen angegangen werden muss.. Es könnte gesagt werden, Zusammenfassend, das eine erfolgreiche Migration hängt stark von der Qualität und ihren Eigenschaften ab.
Zur selben Zeit, mach ein Planung, die die Datenqualität als Priorität berücksichtigt hilft uns dabei, einer bewährten Methodik zu folgen, sowie zu haben Datenintegrationstechnologien und die Unterstützung von Beratern und Key-Usern mit Branchenkenntnissen. Statt manueller Programmierung, es ist viel vorteilhafter, sich für flexible Lösungen zu entscheiden, intuitiv und hoch skalierbar, in der Lage, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen anzubieten.
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