Consultoría & Consultores

Todo proyecto de migración de datos debe poder garantizar la calidad de los mismos. Este principio impone la aplicación de procesos de Data Quality en cualquier traslación de este tipo. Y es que la calidad de los datos debe ser una preocupación prioritaria para las organizaciones.

De hecho, la base de la inteligencia de negocio radica en poder operar sobre datos confiables e íntegros. La ausencia de calidad incide directa, y nefastamente, en este requisito que ha de preservarse desde el minuto cero de una migración de datos.

La investigación de los datos es una fase muy necesaria en todo proyecto de migración de datos. Como siempre, obtener información veraz y precisa es fundamental y, para ello, es importante:

-  Investigar la totalidad de los datos que quedarán sujetos al proceso de migración.

- No realizar ningún descarte ni emplear mayores recursos en la investigación de unos datos, relegando la de otros.

- Contar con todos los inputs que sea posible en el curso de la investigación: desde los propietarios del dato hasta los usuarios que interactuaron con él en algún momento, si se considera necesario.

- Contrastar la información obtenida.

- Validar las conclusiones alcanzadas, también en el momento de finalizar la etapa de calidad.


Investigación de datos, calidad y migración

Llevar a cabo, de manera correcta, la investigación de datos que da inicio a un proceso de migración tiene mucho que ver con la sistematización. Así, en esta etapa, hay que ser capaz de:

- Descubrir potenciales anomalías en los datos.

- Alcanzar un 100% de visibilidad de los campos de contenido libre.

- Identificar valores por defecto e inválidos.

- Revelar reglas de negocio indocumentadas.

- Garantizar la veracidad de los datos contenidos en los campos que se emplearán para los criterios de emparejamiento.

- Entender los datos en su contexto.

Créditos fotográficos: "Hand Touching Analysis Button" by Stuart Miles