Estratégia e plano de conversão de dados

5 Estratégias Chave para Conversão de Dados bem sucedida.

5 Estratégias Chave para Conversão de Dados bem sucedida.

Os esforços de conversão e modernização de tecnologia em larga escala vão de mãos dadas, de acordo com as mudanças no pensamento empresarial e os desenvolvimentos na frente da informação e da tecnologia. Uma das principais conseqüências disso é que os sistemas de informação sofrem regularmente mudanças, incluindo fusões, migração e instalação de novos bancos de dados, acompanhados de mudanças nos dados que compõem esse banco de dados. Isso é particularmente comum no setor de saúde onde as organizações tendem a transição entre diferentes sistemas eletrônicos de gerenciamento de registros médicos que os ajudam a realizar o gerenciamento da informação do paciente de uma maneira melhor. A conversão eficiente de dados é vital para assegurar que a qualidade e a viabilidade dos dados sejam mantidas e que não sofra as mudanças freqüentes dos sistemas de informação.

A Importância da Conversão de Dados:

A conversão de dados é um processo crítico na migração de informações de bancos de dados de informações existentes para novos que muitas vezes requer mudanças em formatos de dados. A conversão de dados refere-se à transformação e transferência de dados entre diferentes sistemas quando os sistemas são substituídos ou atualizações, bem como a alteração no formato de dados para garantir que seja compatível com o novo banco de dados. Existem diferentes tipos de processos de conversão de dados que podem ser úteis para empresas, incluindo conversão de documentos, conversão de e-book e conversão de pdf entre outros.

A conversão de dados está muito associada à conversão do sistema e até a data, este aspecto não recebeu a atenção que merece, ao planejar essa mudança de sistema. Até agora, foi relegado para a posição de uma tarefa menor da principal mudança de legado. Assim, a conversão de dados merece uma posição especial própria - como uma iniciativa estratégica separada como parte de todo o processo de gerenciamento de dados. Especialmente no setor de saúde, a qualidade da conversão histórica de dados desempenha um papel crucial na determinação da qualidade e disponibilidade dos dados do paciente acumulados ao longo do tempo. A conversão de dados também é de grande importância para o setor de seguros. As empresas podem usar diferentes estratégias de conversão de dados e documentos que ajudam a garantir que seus dados sejam compatíveis com seus sistemas.

A correta conversão de dados deve garantir o seguinte: Os dados são convertidos em um formato apropriado que se ajusta ao banco de dados de destino Os dados são transferidos corretamente Os dados funcionam no banco de dados de destino novo Os dados mantêm sua qualidade A consistência dos dados é mantida em todos os tempos em todos os sistemas que usam esses dados específicos.

Os desafios atuais para garantir uma conversão de dados suave e bem sucedida incluem o seguinte:

Desafios da migração de dados de sistemas legados e substituições para novos sistemas, bem como consolidações de sistemas: este processo está associado a falhas elevadas devido ao tamanho, amplitude e complexidade dos projetos. Complexidade dos dados: a fusão de dados estruturados e não estruturados cria novas dificuldades. Isso torna mais difícil converter esses dados em um formato específico. Cronogramas do projeto: isso cria desafios na conclusão da tarefa. Efeito na qualidade e acessibilidade dos dados: os desafios persistem para garantir que a qualidade e a acessibilidade permaneçam inalteradas na sequência da conversão.

5 principais estratégias de conversão de dados bem sucedida:

A complexidade da conversão de dados requer que determinadas estratégias sejam implementadas. Aqui estão algumas estratégias essenciais que você deve aplicar para assegurar o sucesso de seus projetos de conversão de dados.

Planejamento adequado:

A conversão de dados bem sucedida requer um planejamento adequado. Qualquer projeto de conversão de dados precisa começar com a definição dos limites do projeto. Você pode planejar seu projeto fazendo uma série de perguntas para definir esses limites. Estes incluem: Que tipo de dados precisam ser convertidos? Qual é a qualidade dos dados e sua disponibilidade? Requer conversão total ou parcial? Quais dados devem ser movidos para o novo banco de dados? Quais dados não devem ser movidos? Que tipos de formatos são necessários para a conversão de dados? Por exemplo, seu projeto pode exigir SGML, XML, HTML e outros formatos. Um fornecedor eficiente de terceirização de conversão SGML pode executar esta tarefa e entregar o produto rapidamente. Você pode então usar esses dados para seus bancos de dados compatíveis com SGML. Qual é o formato de dados original e qual é o formato final? Qual seria a extensão da digitalização? O banco de dados de destino é compatível com o software usado para conversão de dados e HTML? Quais são os padrões de conversão de dados a serem utilizados, se houver, para a conclusão bem-sucedida de projetos de conversão de dados? Quais são as diretrizes para o processo? Qual seria a duração provisória do projeto? Quão freqüente você precisaria realizar a conversão de dados? O custo da conversão de dados é um dos fatores limitantes para um projeto de conversão de dados.

Quanto mais detalhado o seu planejamento, mais fácil será para você controlar o projeto.

Garantir o engajamento empresarial:

Às vezes, aqueles do lado comercial da organização não entendem a importância da conversão de dados. É importante fazê-los entender a importância da conversão de dados no processamento e gerenciamento de dados: sobre como a qualidade da conversão de dados pode afetar processos subseqüentes que utilizam esses dados. A conversão de dados é, portanto, uma tarefa crítica das perspectivas comerciais e técnicas.

Implementar padrões de dados:

Definir e implementar padrões de qualidade de dados ajuda a garantir consistência em diferentes bancos de dados. Consistentemente, mede e rastreie a qualidade dos dados e verifique constantemente o efeito sobre o valor do negócio. (hiperlink para o artigo sobre impacto na qualidade dos dados no valor do negócio).

Perfilamento e limpeza de dados:

Certifique-se de que o perfil adequado de dados e os procedimentos de limpeza de dados estejam em vigor para que os dados originais sejam de alta qualidade. Isso ajuda a suavizar os subsequentes procedimentos de conversão de dados.

Gerenciamento de Dados e Governança de Dados:

Após a conversão de dados, assegure-se de que os dados mestre duplicados sejam eliminados, reduzindo o risco de transações incorretas e relatórios não confiáveis. O projeto deve satisfazer todos os princípios de gerenciamento de dados e governança de dados.

Um fornecedor experiente de terceirização de conversão de documentos irá ajudá-lo com a consulta profissional na gestão de seus projetos de forma eficiente, antes do início. Seguir estas práticas recomendadas garantiria o melhor resultado desses projetos.

Leia também artigos relacionados:

Para obter informações sobre como a Invensis Technologies fornecerá valor para o seu negócio através de nossos Serviços de Conversão de Dados de Terceirização, entre em contato com nossa equipe em US + 1-302-261-9036; UK + 44-203-411-0183; AUS + 61-3-8820-5183; IND + 91-80-4115-5233; ou escreva-nos em vendas invensis net.

Sobre o Autor: Gopinadh Gulipalli, Gerente de Operações - DPA, Logística e Soluções de Pagamento, Invensis Technologies.

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Desenvolvendo um Plano de Conversão de Dados.

Esta publicação foi amplamente atualizada e incorporada no meu novo livro, The Data Conversion Cycle: um guia para transações migratórias e outros registros para equipes de implementação do sistema. Agora disponível na Amazon, tanto no formato Kindle quanto por US $ 4,49 e bolso de ouro por US $ 6,99.

Continuando a série no ciclo de conversão de dados. Eu descrevi uma metodologia generalizada para migrar registros de dados de um sistema antigo para algum novo sistema de registro. No entanto, essa metodologia precisa se encaixar no resto do projeto. Nesta parcela, eu identificarei considerações para gerenciar o processo de conversão iterativo e integrar o plano de conversão de dados no plano de projeto de implementação maior.

Primeiro, é importante identificar claramente o número de iterações do ciclo de conversão de dados que serão necessárias para o projeto, com base em casos de uso. Normalmente, um ou mais ambientes são construídos para o desenvolvimento; Também pode haver um ambiente de alcance limitado, criado para suportar uma oficina de design. Você também precisará de um ou mais ambientes construídos para testes. Claro, você precisará converter uma última vez, para passar para a produção. Cada um desses casos de uso exigirá a entrega em uma determinada data, então você precisará planejar o seu caminho de volta desde a entrega da compilação até a extração de dados do sistema de origem. Observe todas as dependências e critérios de entrada e saída para cada iteração do ciclo e incorpore esses links para o plano de projeto maior.

Em seguida, considere as necessidades de cada grupo de usuários. Será que eles exigem uma carga de dados completa? Ou um subconjunto será bom o suficiente? Não é preciso carregar os registros que não serão usados. Além disso, especialmente no primeiro ou dois ciclos, você pode não ter todas as decisões de design e escopo no local, então tenha métricas de completude e qualidade que possam comunicar o que será entregue. Em nossos projetos de implementação do Workday, normalmente esperamos carregar 80% dos tipos de registro no primeiro protótipo completo e mais de 95% no segundo protótipo. Mas, para os desenvolvedores de integrações, geralmente fornecemos transações suficientes para facilitar o desenvolvimento e testes unitários. Saiba quais registros são realmente necessários, então você não gaste mais tempo em uma compilação do que realmente precisa. E saiba qual é o nível de qualidade necessário, para que não perca tempo "em busca de uma perfeição não apreciada".

Finalmente, considere a disponibilidade de recursos. Poucos projetos têm o suficiente das pessoas certas atribuídas para fazer todas as tarefas exatamente no prazo certo. Se você tem pessoas trabalhando na conversão, bem como outras tarefas de projetos relacionadas, considere fazer ajustes na programação para manter a conversão em sincronia com as outras atividades. Não há nenhum ponto em entregar uma compilação e depois esperar duas semanas para a equipe se recuperar. E se você precisar de pessoas adicionais em algum momento, saiba disso com antecedência.

Cada iteração do ciclo de conversão de dados deve melhorar a qualidade dos dados na compilação e reduzir o tempo necessário para completar a compilação. Como parte do seu plano de conversão, estabeleça métricas e procedimentos para coletá-los. Seu objetivo deve ser ter o processo de conversão completamente conhecido e previsível no momento em que você estiver pronto para fazer a compilação final para o movimento para a produção. Na próxima semana, descreverei uma taxonomia de risco para a conversão de dados, para ajudá-lo a identificar os riscos específicos da sua conversão.

Estratégia de conversão de dados.

O objetivo principal de uma estratégia de conversão será identificar a abordagem geral a ser usada para converter os dados mestre e transacionais necessários de sistemas legados para a nova Solução.

A implementação do sistema quase sempre envolve alguma conversão. É crucial para uma organização identificar os dados que precisam ser transferidos de um sistema para outro e o formato da transferência para que ele possa ser usado com sucesso pelo novo sistema.

A CNT utiliza algumas diretrizes básicas para preparar qualquer plano de conversão de dados, incluindo:

Requisitos de conversão de dados Conversão manual Conversão automática Métodos de conversão de dados Dados Precisores de limpeza Requisitos de conversão Cronogramas.

Lista de verificação do projeto de migração de dados: um modelo para o planejamento efetivo da migração de dados.

Lista de verificação de migração de dados: planejador para migração de dados.

Lista de verificação de migração de dados: o guia definitivo para planejar sua próxima migração de dados.

Começando com uma migração de dados c hecklist para o seu projeto de migração de dados é uma das tarefas mais desafiadoras, particularmente para os não iniciados.

Para ajudar, compilei uma lista de atividades 'must-do' que eu achei essenciais para migrações bem-sucedidas.

Não é uma lista definitiva, você quase certamente precisará adicionar mais pontos, mas é um ótimo ponto de partida.

Por favor, critique isso, estenda-o usando os comentários abaixo, compartilhe-o, mas, acima de tudo, use-o para garantir que você esteja totalmente preparado para a desafiadora estrada à frente.

DICA: a qualidade dos dados desempenha um papel fundamental nesta lista de verificação, por isso certifique-se de verificar o Data Quality Pro, o nosso site da irmã com a maior coleção de tutoriais práticos, guias de qualidade de dados e suporte especializado para qualidade de dados na internet.

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Fase 1: Planejamento pré-migração.

Você avaliou a viabilidade da sua migração com uma avaliação de impacto pré-migração?

A maioria dos projetos de migração de dados se encaminham para o projeto principal sem considerar se a migração é viável, quanto tempo demorará, qual a tecnologia necessária e quais os perigos futuros.

É aconselhável realizar uma avaliação de impacto pré-migração para verificar o custo e o resultado provável da migração. Quanto mais tarde você planeja fazer isso, maior será o risco para marcar de acordo.

Você baseou as estimativas do projeto em adivinhação ou uma avaliação mais precisa?

Não se preocupe, você não está sozinho, a maioria dos projetos baseia-se em estimativas de projetos anteriores, na melhor das hipóteses, ou otimistas, na melhor das hipóteses.

Mais uma vez, sua avaliação de impacto pré-migração deve fornecer uma análise muito mais precisa dos requisitos de custo e recursos, então, se você tiver prazos apertados, uma migração complexa e recursos limitados, certifique-se de que você realize uma avaliação de impacto de migração o mais cedo possível.

Você fez as empresas e as comunidades de TI conscientes de seu envolvimento?

Faz todo o sentido informar os interessados ​​de dados relevantes e as equipes técnicas dos seus compromissos futuros antes da partida da migração.

Pode ser muito difícil arrastar um especialista em assuntos do seu dia de trabalho para uma sessão de análise de 2-3 horas, uma vez por semana, se seus idosos não estiverem a bordo, além de identificar quais recursos são necessários antecipadamente, você eliminará o risco de ter lacunas no seu legado ou no alvo.

Além disso, existem inúmeros aspectos da migração que exigem assinatura e compromisso empresarial. Obtenha antecipadamente os patrocinadores e as partes interessadas e assegurem que compreendam e concordam com o envolvimento deles.

Você concordou formalmente com as restrições de segurança para o seu projeto?

Eu tenho lembranças maravilhosas de uma migração onde pensamos que tudo estava em vigor, então nós começamos o projeto e logo foi encerrado no primeiro dia.

Assumimos que as medidas de segurança que tínhamos concordado com o gerente de projeto do cliente eram suficientes, no entanto, não consideramos a equipe de segurança corporativa entrar em ação e exigir um conjunto de controles muito mais rigorosos que causaram 8 semanas de atraso no projeto.

Não cometer o mesmo erro, obter um acordo formal das equipes relevantes de governança de segurança com antecedência. Basta colocar sua cabeça na areia e, na esperança de que você não seja pego, não é profissional e altamente arriscado, dada a recente perda de dados em muitas organizações.

Você identificou seus principais recursos de projeto de migração de dados e quando eles são necessários?

Não comece seu projeto na expectativa de que a Jobserve forneça magicamente os recursos que faltava, você precisa.

Conheci uma empresa há vários meses que decidiu que não exigiam um analista de migração de dados, porque o "plano do projeto estava tão bem definido". Basta dizer que agora estão indo para problemas à medida que o projeto gira fora de controle, então certifique-se de entender exatamente quais são as funções necessárias para uma migração de dados.

Certifique-se também de ter um plano para trazer esses papéis no projeto no momento certo.

Por exemplo, há uma tendência para lançar um projeto com um contingente completo de desenvolvedores armados com ferramentas e raring para ir. Isso é caro e desnecessário. Um pequeno grupo de migração de dados, qualidade de dados e analistas de negócios podem realizar a maior parte da descoberta e mapeamento de migração bem antes que os desenvolvedores se envolvam, muitas vezes criando uma migração muito mais bem-sucedida.

Então, a lição é entender as principais atividades e dependências de migração, então planeja ter os recursos adequados disponíveis quando necessário.

Você determinou a estrutura ideal de entrega do projeto?

As migrações de dados não se adequam a uma abordagem de cachoeira, mas a grande maioria dos planos de migração de dados que presenciei quase sempre se assemelham a um design de cachoeira clássico.

O planejamento de projetos ágeis e iterativos com gotas de entrega altamente focadas é muito mais eficaz para garantir que seu plano geral seja flexível o suficiente para lidar com os prováveis ​​eventos de mudança que ocorrerão.

Além disso, o seu plano de projeto tem contingência suficiente? 84% das migrações falham ou experimentam atrasos, você está confiante de que o seu não sofrerá as mesmas consequências?

Certifique-se de ter capacidade suficiente em seu plano para lidar com a provável ocorrência de atraso.

Você tem um conjunto bem definido de descrições de trabalho para que cada membro entenda seus papéis?

O início do projeto chegará a você como um trem de frete em breve, então assegure-se de que todos os seus recursos saibam o que se espera deles.

Se você não possui um conjunto exato de tarefas e responsabilidades já definidas, significa que você não sabe o que sua equipe deve entregar e em que ordem. Claramente, não é uma situação ideal.

Planeje a seqüência de tarefas, entregas e dependências que você espera ser necessária e, em seguida, atribua funções a cada atividade. Verifique sua lista de recursos, você tem os recursos certos para completar essas tarefas?

Esta é uma área que a maioria dos projetos luta com isso, entendendo claramente o que seus recursos precisam realizar, o ajudará a estar completamente preparado para a fase de iniciação do projeto.

Você criou um fluxo de trabalho de tarefas estruturado para que cada membro entenda quais são as tarefas esperadas e em qual seqüência?

Esta é uma extensão do ponto anterior, mas é extremamente importante.

A maioria dos planos do projeto terá algumas datas ou cronogramas de queda vagas indicando quando as empresas ou equipes técnicas exigem uma versão específica ou atividade a ser concluída.

O que isso não mostrará é o fluxo de trabalho preciso que o levará a esses pontos. Isso precisa ser idealmente definido antes do início do projeto para que não haja confusão à medida que você se move para a fase de iniciação.

Ele também irá ajudá-lo a identificar lacunas em seu modelo de recursos, onde as habilidades ou orçamentos necessários estão faltando.

Você criou a documentação de treinamento apropriada e projetou um plano de treinamento?

Os projetos de migração de dados normalmente requerem muitas ferramentas adicionais e plataformas de suporte a projetos para funcionar sem problemas.

Certifique-se de que todos os seus materiais de treinamento e ferramentas de educação sejam testados e implantados antes do início do projeto.

O ideal seria que todos os recursos fossem totalmente treinados antes do projeto, mas, se isso não for possível, assegure, pelo menos, que treinamento e educação sejam tidos em conta no plano.

Você tem uma política de gerenciamento de configuração e um software instalados?

Projetos de migração de dados criam muitos materiais de recursos. Resultados de perfil, problemas de qualidade de dados, especificações de mapeamento, especificações de interface - a lista é infinita.

Certifique-se de que você tenha uma abordagem de gerenciamento de configuração bem definida e testada antes do início do projeto, você não quer tropeçar com o início do projeto tentando fazer as coisas funcionarem, testá-las com antecedência e criar os materiais de treinamento necessários.

Você planejou que um ambiente de trabalho seguro e colaborativo esteja no lugar?

Se o seu projeto é susceptível de envolver terceiros e suporte inter-organizacional, vale a pena usar um produto dedicado para gerenciar todas as comunicações, materiais, planejamento e coordenação no projeto.

Isso também fará com que seu projeto seja executado mais suave se estiver configurado e pronto antes do início do projeto.

Você criou um conjunto acordado de documentos de política de migração de dados?

Como se espera que o pessoal do projeto manipule dados com segurança? Quem será responsável pela assinatura de regras de qualidade de dados? Que procedimentos de escalonamento estarão em vigor?

Há uma infinidade de políticas diferentes necessárias para que uma migração típica funcione sem problemas, vale a pena acordá-los antes da migração, de modo que a fase de iniciação do projeto seja executada sem esforço.

Fase 2: Iniciação do Projeto.

Você criou um plano de comunicação de partes interessadas e um registro de partes interessadas?

Durante esta fase, você precisa formalizar a forma como cada parte interessada será informada. Podemos ter criado previamente uma política geral, mas agora precisamos instanciá-la com cada participante individual.

Não crie uma lacuna de ansiedade no seu projeto, determine o nível de relatórios que você enviará para cada tipo de stakeholder e obterá acordo com eles no formato e na freqüência. Deixando-os um e-mail seis meses depois do projeto, você está indo para um atraso de 8 semanas, você não ganhará nenhum favor.

Para se comunicar com as partes interessadas, obviamente, você deve saber quem eles são e como contatá-los! Registre todos os tipos de partes interessadas e indivíduos que irão exigir contato ao longo do projeto.

Você modificou e publicou suas políticas de projetos?

Agora é a hora de obter suas políticas concluídas e divulgadas em toda a equipe e novos recrutas.

Quaisquer políticas que definam como as empresas serão envolvidas durante o projeto também precisam ser distribuídas e assinadas.

Não suponha que todos saibam o que se espera deles, para que as pessoas costumam aprender sobre e iniciar as políticas do projeto no início do ciclo de vida.

Você criou um plano de projeto de alto nível de primeiro corte?

Se você seguiu a melhor prática e implementou uma avaliação de impacto pré-migração, você deve ter um nível razoável de detalhes para seu plano de projeto. Caso contrário, simplesmente complete o máximo possível com uma advertência acordada de que os dados direcionarão o projeto. Eu ainda recomendaria a realização de uma avaliação do impacto da migração durante a fase de iniciação, independentemente das atividades de análise que ocorrerão na próxima fase.

Você não pode criar cronogramas precisos para seu plano de projeto até analisar os dados.

Por exemplo, simplesmente criar uma janela arbitrária de 8 semanas para "atividades de limpeza de dados" não tem sentido se os dados forem verdadeiramente abismal. Também é vital que você entenda as dependências em um projeto de migração de dados, você não pode codificar os mapeamentos até descobrir os relacionamentos e não pode fazê-lo até a conclusão da fase de análise e descoberta.

Além disso, não confie apenas em uma cópia de carbono de um plano de projeto de migração de dados anterior, seu plano será ditado pelas condições encontradas no chão e os compromissos gerais do programa que seu projeto particular determina.

Você configurou sua plataforma de colaboração de projetos?

Isso deve ser criado idealmente antes do início do projeto, mas se ele não tiver agora é o momento de obtê-lo no lugar.

Existem alguns ótimos exemplos dessas ferramentas listadas em nosso site da comunidade irmã aqui:

Você criou seus documentos de projeto padrão?

Durante esta fase, você deve criar sua documentação típica do projeto, como registro de risco, registro de problemas, critérios de aceitação, controles de projetos, descrições de cargos, relatório de progresso do projeto, relatório de gerenciamento de mudanças, RACI etc.

Eles não precisam ser completos, mas eles precisam ser formalizados com um processo que todos conhecem.

Você definiu e formalizou seus acordos e requisitos do fornecedor de terceiros?

O início do projeto é um ótimo ponto de partida para determinar quais conhecimentos adicionais são necessários.

Não deixe suposições quando se envolver com recursos externos, deve haver instruções claras sobre o que exatamente precisa ser entregue, não deixe isso muito tarde.

Você agendou adequadamente suas próximas tarefas de fase?

Nesta fase, você deve planejar meticulosamente as atividades da próxima fase, de modo a garantir que as empresas e as comunidades de TI estejam cientes das oficinas em que elas estarão envolvidas.

Você resolveu quaisquer problemas de segurança e obteve acesso aprovado aos conjuntos de dados legados?

Não assuma que, porque o seu projeto foi assinado, você terá automaticamente acesso aos dados.

Obtenha aprovações de representantes de segurança (antes desta fase, se possível) e consulte a TI sobre como você poderá analisar o legado e os sistemas de origem sem impactar o negócio. Os extratos completos de dados em uma plataforma de análise segura e independente são a melhor opção, mas você pode ter que se comprometer.

É aconselhável criar uma política de segurança para o projeto para que todos estejam cientes de suas responsabilidades e a abordagem profissional que você irá assumir no projeto.

Você definiu os requisitos de hardware e software para as fases posteriores?

Em que máquinas o time correu? Que software eles precisarão? Quais licenças você precisará em cada fase? Parece óbvio, não para um gerente de projeto recente que esqueceu completamente de colocar o pedido e teve que assistir 7 membros de sua equipe sentindo ociosamente, como o pedido de compra rastreado através de compras. Não cometa o mesmo erro, olhe para cada fase do projeto e determine o que será necessário.

Ferramentas de reengenharia de modelos? Ferramentas de perfil de qualidade de dados? Ferramentas de limpeza de dados? Software de gerenciamento de projetos? Software de apresentação? Software de relatórios? Software de rastreamento de problemas? Ferramentas ETL?

Você também precisará determinar quais sistemas operacionais, hardware e licenciamento são necessários para construir sua análise, teste, QA e servidores de produção. Muitas vezes, pode demorar semanas para adquirir esse tipo de equipamento, de modo que, idealmente, precisa ter feito isso mesmo antes do início do projeto.

Fase 3: Análise de paisagem.

Você criou um dicionário de dados detalhado?

Um dicionário de dados pode significar muitas coisas para muitas pessoas, mas é aconselhável criar um catálogo simples de todas as informações que você obteve nos dados em avaliação. Tornar essa ferramenta fácil de procurar, acessível, mas com segurança baseada em função, quando necessário. Um wiki de projeto é uma ferramenta útil a este respeito.

Você criou uma fonte de alto nível para segmentar a especificação de mapeamento?

Nesta fase, você não terá uma especificação completa de origem para destino, mas você deve ter identificado objetos e relacionamentos de alto nível que serão vinculados durante a migração. Estes serão analisados ​​posteriormente na fase de projeto posterior.

Você determinou volumetria de alto nível e criou um relatório de escopo de alto nível?

É importante que você não se engane com o problema de gargalo da taxa de carga para evitar que esta situação assegure que você avalie completamente o alcance e o volume de dados a serem migrados.

Concentre-se em dados de poda históricos ou excedentes aos requisitos (veja aqui para aconselhamento). Crie um relatório de escopo final detalhando o que será no escopo da migração e obterá o negócio para assinar isso.

O processo de gerenciamento de risco foi compartilhado com a equipe e eles atualizaram o registro de risco?

Haverá muitos riscos descobertos durante esta fase, por isso, facilite a gravação dos riscos. Crie um formulário on-line simples onde qualquer pessoa possa adicionar riscos durante sua análise, você também pode filtrar-los mais tarde, mas, por enquanto, precisamos reunir o máximo possível e ver de onde são provenientes os principais problemas.

Você criou um processo de gerenciamento de qualidade de dados e um relatório de impacto?

Se você seguiu nossas chamadas de treinamento on-line, você saberá que sem um processo robusto de gerenciamento de regras de qualidade de dados, seu projeto quase certamente falhará ou experimentará atrasos.

Compreenda o conceito de descoberta, gerenciamento e resolução de regras de qualidade de dados para que você entregue uma migração que seja adequada.

O processo de qualidade dos dados não é um esforço único, continuará ao longo do projeto, mas nesta fase estamos preocupados com a descoberta do impacto dos dados, para que decisões possam afetar os prazos dos projetos, entregas, orçamento, recursos, etc.

Você criou e compartilhou uma estratégia de aposentadoria do sistema de primeiro corte?

Agora é a hora de começar a aquecer o negócio pelo fato de que seus sistemas amados serão desativados pós-migração. Certifique-se de que eles são informados sobre os objetivos do projeto e iniciar o processo de descobrir o que é necessário para encerrar os sistemas legados. É melhor abordar isso agora do que deixá-lo até mais tarde no projeto, quando a política pode impedir o progresso.

Você criou modelos conceituais / lógicos / físicos e comuns?

These models are incredibly important for communicating and defining the structure of the legacy and target environments.

The reason we have so many modelling layers is so that we understand all aspects of the migration from the deeply technical through to how the business community run operations today and how they wish to run operations in the future. We will be discussing the project with various business and IT groups so the different models help us to convey meaning for the appropriate community.

Creating conceptual and logical models also help us to identify gaps in thinking or design between the source and target environments far earlier in the project so we can make corrections to the solution design.

Have you refined your project estimates?

Most projects start with some vague notion of how long each phase will take. Use your landscape analysis phase to determine the likely timescales based on data quality, complexity, resources available, technology constraints and a host of other factors that will help you determine how to estimate the project timelines.

Phase 4: Solution Design.

Have you created a detailed mapping design specification?

By the end of this phase you should have a thorough specification of how the source and target objects will be mapped, down to attribute level. This needs to be at a sufficient level to be passed to a developer for implementation in a data migration tool.

Note that we do not progress immediately into build following landscape analysis. It is far more cost-effective to map out the migration using specifications as opposed to coding which can prove expensive and more complex to re-design if issues are discovered.

Have you created an interface design specification?

At the end of this stage you should have a firm design for any interface designs that are required to extract the data from your legacy systems or to load the data into the target systems. For example, some migrations require change data capture functionality so this needs to be designed and prototyped during this phase.

Have you created a data quality management specification?

This will define how you plan to manage the various data quality issues discovered during the landscape analysis phase. These may fall into certain categories such as:

Ignore Cleanse in source Cleanse in staging process Cleanse in-flight using coding logic Cleanse on target.

Have you defined your production hardware requirements?

At this stage you should have a much firmer idea of what technology will be required in the production environment.

The volumetrics and interface throughput performance should be known so you should be able to specify the appropriate equipment, RAID configurations, operating system etc.

Have you agreed the service level agreements for the migration?

At this phase it is advisable to agree with the business sponsors what your migration will deliver, by when and to what quality.

Quality, cost and time are variables that need to be agreed upon prior to the build phase so ensure that your sponsors are aware of the design limitations of the migration and exactly what that will mean to the business services they plan to launch on the target platform.

Phase 5: Build & Teste.

Has your build team documented the migration logic?

The team managing the migration execution may not be the team responsible for coding the migration logic.

It is therefore essential that the transformations and rules that were used to map the legacy and target environments are accurately published. This will allow the execution team to analyse the root-cause of any subsequent issues discovered.

Have you tested the migration with a mirror of the live environment?

It is advisable to test the migration with data from the production environment, not a smaller sample set. By limiting your test data sample you will almost certainly run into conditions within the live data that cause a defect in your migration at runtime.

Have you developed an independent migration validation engine?

Many projects base the success of migration on how many “fall-outs” they witness during the process. This is typically where an item of data cannot be migrated due to some constraint or rule violation in the target or transformation data stores. They then go on to resolve these fall-outs and when no more loading issues are found carry out some basic volumetric testing.

“We had 10,000 customers in our legacy system and we now have 10,000 customers in our target, job done”.

We recently took a call community member based in Oman. Their hospital had subcontracted a data migration to a company who had since completed the project. Several months after the migration project they discovered that many thousands of patients now had incomplete records, missing attributes and generally sub-standard data quality.

It is advisable to devise a solution that will independently assess the success of the execution phase. Do not rely on the reports and stats coming back from your migration tool as a basis for how successful the migration was.

I advise clients to vet the migration independently, using a completely different supplier where budgets permit. Once the migration project has officially terminated and those specialist resources have left for new projects it can be incredibly difficult to resolve serious issues so start to build a method of validating the migration during this phase, don’t leave it until project execution, it will be too late.

Have you defined your reporting strategy and associated technology?

Following on from the previous point, you need to create a robust reporting strategy so that the various roles involved in the project execution can see progress in a format that suits them.

For example, a migration manager may wish to see daily statistics, a migration operator will need to see runtime statistics and a business sponsor may wish to see weekly performance etc.

If you have created service level agreements for migration success these need to be incorporated into the reporting strategy so that you can track and verify progress against each SLA.

Have you defined an ongoing data quality monitoring solution?

Data quality is continuous and it should certainly not cease when the migration has been delivered as there can be a range of insidious data defects lurking in the migrated data previously undetected.

In addition, the new users of the system may well introduce errors through inexperience so plan for this now by building an ongoing data quality monitoring environment for the target platform.

A useful tool here is any data quality product that can allow you to create specific data quality rules, possesses matching functionality and also has a dashboard element.

Have you created a migration fallback policy?

What if the migration fails? How will you rollback? What needs to be done to facilitate this?

Hope for the best but plan for the worst case scenario which is an failed migration. This can often be incredibly complex and require cross-organisation support so plan well in advance of execution.

Have you confirmed your legacy decommission strategy?

By now you should have a clear approach, with full agreement, of how you will decommission the legacy environment following the migration execution.

Have you completed any relevant execution training?

The team running the execution phase may differ to those on the build phase, it goes without saying that the migration execution can be complex so ensure that the relevant training materials are planned for and delivered by the end of this phase.

Have you obtained sign-off for anticipated data quality levels in the target?

It is rare that all data defects can be resolved but at this stage you should certainly know what they are and what impact they will cause.

The data is not your responsibility however, it belongs to the business so ensure they sign off any anticipated issues so that they are fully aware of the limitations the data presents.

Have you defined the data migration execution strategy?

Some migrations can take a few hours, some can run into years.

You will need to create a very detailed plan for how the migration execution will take place. This will include sections such as what data will be moved, who will sign-off each phase, what tests will be carried out, what data quality levels are anticipated, when will the business be able to use the data, what transition measures need to be taken.

This can become quite a considerable activity so as ever, plan well in advance.

Have you created a gap-analysis process for measuring actual vs current progress?

This is particularly appropriate on larger scale migrations.

If you have indicated to the business that you will be executing the migration over an 8 week period and that specific deliverables will be created you can then map that out in an excel chart with time points and anticipated volumetrics.

As your migration executes you can then chart actual vs estimated so you can identify any gaps.

Phase 6: Execute & Validate.

Have you kept an accurate log of SLA progress?

You will need to demonstrate to the business sponsors and independent auditors that your migration has been compliant. How you will do this varies but if you have agreed SLA’s in advance these need to be reported against.

Have you independently validated the migration?

Already covered this but worth stressing again that you cannot rely on your migration architecture to validate the migration. An independent process must be taken to ensure that the migration process has delivered the data to a sufficient quality level to support the target services.

Phase 7: Decommission & Monitor.

Have you completed your system retirement validation?

There will typically be a number of pre-conditions that need to be met before a system can be terminated.

Ensure that these are fully documented and agreed (this should have been done earlier) so you can begin confirming that the migration has met these conditions.

Have you handed over ownership of the data quality monitoring environment?

Close down your project by passing over the process and technology adopted to measure data quality during the project.

Please note that this list is not exhaustive, there are many more activities that could be added here but it should provide you with a reasonable starting point.

You may also find that many of these activities are not required for your type of migration but are included for clarity, as ever, your migration is unique so will require specific actions to be taken that are not on this list.

Why not add your suggestions for additional activities using the comments below so we can extend this list into a best-practice booklet for download?

Get a 50+ data migration checklist for planning your project.

 Dylan Jones (Editor)  3rd December 2008  Data Migration Methodology.

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To help you create a successful data migration career, project or business.

How to plan a data migration project.

Data migration is a complex process, requiring a robust methodology. The process in this data migration planning guide will help to minimise the risks inherent in a data migration project. It also dovetails neatly into the structure and requirements of most organisations.

1. Scope the project thoroughly.

At the start of the project, scoping identifies potential issues that may occur later on. This enables the migration team to plan for any risks.

The aim of scoping is to thoroughly review the project before it starts. Our consultants divide the review into two parts: the project’s structure and its technical aspects.

The project review should evaluate the following areas:

Are the deadlines and objectives clearly defined? Is the budget large enough? Have the requirements of all potential stakeholders been included in the plan? Are there communication plans in place, and do they include all stakeholders? Are there enough team members and do they have the right skills? If they’re consultants, will they be available for the duration of the project?

The technical review is used to check the quality and appropriateness of:

The proposed migration methodology The data security plan The technical features of the proposed data migration tool The software’s fit with the skills of the people working on the project. The structure, volume and quality of the data.

2. Choose a robust data migration methodology.

A clear methodology is an essential part of a successful data migration. Most companies who provide data migration services have their own methodology; ours consists of the pre-migration scoping mentioned above, followed by project assessments and a core migration process. Whatever its source, the methodology should include:

Extract design: how the data is extracted, held and verified Migration design: how data is transformed into the target structure Mapping rules: the details of the migration Test overview: tools, reporting, structure and constraints Unit test: unit test specification Integration test: integration test specification Recovery plan: recovery options for each stage of the migration Go live plan: actions required to go live.

Read our example of a data migration methodology: click here.

3. Prepare the data meticulously.

There are a number of phases of data preparation:

Landscape analysis checks how each system works and how the data within each system is structured Data assurance validates the data identified in the landscape analysis and ensures that all data is fit for purpose Data profiling provides a check of data quality and ensures that any historical data is suitable for the new requirements of the organisation Data quality definitions are used during the profiling phase to identify whether or not the data is of the correct standard and format A retirement plan should be used to define the data no longer required Data verification, which is then followed by data cleansing, checks that the data is available, accessible, complete and in the correct format Data impact analysis ensures that data cleansing does not have a knock-on effect on other elements within the source and target systems.

4. Ensure data security.

Data security has become a high-profile issue. The migration team should create data security plans early on and embed them in the data migration plan. Areas to consider include:

How to ensure secure data transfer How to create secure server access How to ensure secure data access The number of permissions required to transfer data Clearance and vetting of personnel, including outside consultants The training or information sessions required by personnel Vetting of the software that will be used for the migration Protocols for the use of email and portable storage devices.

5. Encourage business engagement.

The backing of senior business leaders will improve the chances of a data migration project going smoothly and ensure that the team has the necessary resources. The key is to communicate that the purpose of the migration is to make the overall business more effective and efficient.

The project will benefit if:

It is aligned with business priorities, particularly profit Expectations are managed, both in terms of timescales and the input required of senior managers Specific business issues are linked to it Best practices are demonstrated and, if possible, accreditations or management standards Quick wins are demonstrated as well as long-term gains.

These activities all incorporate data migration best practice, with the additional benefit of making the data migration process a little more straightforward. Read more about the planning process in our free data migration planning guide .