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Es muy habitual que las empresas vean un proceso de migración de datos como un costo necesario, aunque desafortunado, y eso les lleve a utilizar un enfoque simplificado que incide en recortes presupuestarios. Sin embargo, hasta el 75 por ciento de los nuevos sistemas no cumplen con las expectativas, a menudo porque no se le ha dado importancia al proceso de migración en sí mismo, ofreciendo este un resultado erróneo, con datos que no están adecuadamente validados para la tarea prevista.

Si se comprendieran bien los desafíos ocultos de un proceso de migración de datos, se podrían administrar como si formaran parte de una inversión, lo cual podría proporcionar elementos precisos para soportar las necesidades de la empresa y mitigar el riesgo de retrasos, rebajas presupuestarias y reducciones de alcance que pudieran surgir.

Las empresas invierten dinero en ejecutar un proceso de migración de datos entre aquellas aplicaciones que requieren mucha información. Sin embargo, hasta el 75 por ciento de los nuevos sistemas no cumplen con las expectativas, a menudo porque no se le ha dado importancia al proceso de migración en sí mismo, ofreciendo este un resultado erróneo, con datos que no están adecuadamente validados para la tarea prevista.

Estrategias para preparar un proceso de migración correcto

El proceso de migración de datos no es un estándar que puede servir igual a cualquier empresa en diferentes momentos y sin importar los objetivos que se fijen. Cada organización deberá considerar qué estilo de migración se adapta mejor a sus necesidades. De hecho, en el artículo Cuatro estrategias para la migración de datos proponemos algunas ideas que complementamos con este artículo. Entre las estrategias de data migration más extendidas se encuentran las siguientes:

Migración big bang

Esta es la elección más acertada cuando la ventana de procesamiento es ajustada y su alcance está muy bien definido. Suele ir asociada a un tiempo de inactividad del sistema, que tiene lugar durante los procesos ETL (extracción del sistema fuente, transformación y carga en destino). Si bien resulta una alternativa atractiva por el control que permite ejercer sobre el proceso de migración y la rapidez de la iniciativa; hay que tener en cuenta que está intrínsecamente asociada al riesgo.

Los inconvenientes de esta opción tienen que ver con:

  • La presión sobre el proyecto de data migration.
  • Las consecuencias que un retraso podrían tener sobre las operaciones, que necesitan de su sistema central en activo.
  • El riesgo que el trabajo a este ritmo tiene para la calidad de datos.
  • La necesidad de planear al menos una secuencia de la migración antes de poner en marcha el proyecto.
  • La importancia de contar con un plan B, al que recurrir si el primer intento de migración resultase infructuoso.

Migración gradual

En este caso, el proceso de migración se lleva a cabo desde un enfoque incremental. Al principio de la iniciativa, durante la fase de planificación, se definen distintas fases cada una de las cuales plantea sus propios objetivos. Así, en lugar de tratar de completar todo el proyecto en una ventana de tiempo reducido, se retrasa la fecha de entrega fijada para el fin de la migración, pero, a cambio, se asegura que no existirá tiempo de inactividad. Se trata de una opción muy aconsejable para aplicaciones críticas que no pueden detener su funcionamiento.

Los inconvenientes de este estilo de data migration están relacionados con:

  • Un diseño de proyecto más complejo.
  • La necesidad de entender que los sistemas fuente y de destino operan en paralelo, por lo que puede ser preciso que los usuarios los utilicen indistintamente.
  • El riesgo de pasar por alto un cambio producido en el sistema fuente tras darse por iniciado el proceso de migración, que provocaría que la información en destino no estuviese correctamente actualizada.

En cualquier caso, no hay que olvidar que el proceso de migración más adecuado será el que se ajuste mejor a los requisitos del proyecto, teniendo en cuenta las ventanas de procesamiento disponibles. ¿Ya sabes qué estrategia necesitas aplicar?

Fuente: Fuente: PowerData.

Adaptado por la División Consultoría de Evaluandoerp.com

 

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