Le rangement, une opportunité
Comment améliorer la qualité des données lors de la migration vers le nuage?
La migration des données sur site vers le cloud offre la possibilité de nettoyer et de retraiter systématiquement les données et, si nécessaire, de les enrichir avec des données externes. Il est donc important de planifier la migration des données à un stade précoce et de l’exécuter proprement. Ainsi, les données héritées peuvent être triées de manière ciblée et toutes les données importantes peuvent être complètement fusionnées.
Dans notre article, nous présentons cinq étapes issues de la pratique grâce auxquelles les entreprises peuvent automatiser les processus de flux de données et réussir la migration de leurs données vers le cloud. Grâce à des outils qui peuvent être intégrés au processus, la qualité des données peut également être améliorée pendant la migration.
Organiser les déménageurs, résilier le contrat de location, meubler le nouvel appartement : un déménagement n’implique pas seulement des questions logistiques. Une planification précoce et ciblée peut vous aider à garder le contrôle sur tout. En même temps, le déménagement peut aussi être utilisé spécifiquement pour se débarrasser du lest devenu inutile, car chaque objet qui n’est plus nécessaire ne doit pas être transporté dans le nouveau logement.
Tout comme un déménagement, la migration des données permet de faire d’une pierre deux coups : Grâce à une planification stratégique, les données peuvent être purgées de manière à éliminer les doublons et les données inutiles avant le transfert. Les étapes décrites ci-dessous permettent de planifier à l’avance le processus de migration des données.
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les systèmes logiciels doivent être renouvelés et les données transférées dans le processus. Si la base technologique est dépassée, si de nouvelles fonctions sont souhaitées ou si des systèmes sont fusionnés, les données doivent être transférées de l’ancien au nouveau système informatique. La fusion de différentes sociétés ou divisions peut également impliquer la fusion de données. Avec la tendance actuelle à l’informatique en nuage, les transferts de données locales sur site vers des serveurs en nuage basés sur Internet ont augmenté récemment.
Lors de la préparation de la migration des données, il est utile d’établir un calendrier à l’avance. Dans la pratique, un processus en cinq étapes a fait ses preuves. Si on les prend à cœur, les données peuvent non seulement être migrées proprement de A à B, mais aussi être optimisées en même temps.
Image: Pixabay/CC0, éditée par TOLERANT Software
Étape 1 : Inventaire des données actuelles (profilage des données)
Quelle que soit la raison du transfert de données, un inventaire précoce doit avoir lieu lors de la première étape du processus de migration. Cela permet de clarifier quelles sont les données concernées, quelles sont les vulnérabilités et les problèmes de qualité des données et où ils se trouvent. Le diagnostic des points faibles montre, par exemple, où se trouvent les erreurs ou le contenu dupliqué et quelles données doivent être nettoyées, améliorées et fusionnées.
Étape 2 : Définir les exigences de migration
La deuxième étape consiste à planifier l’étendue de la migration des données. Les exigences en matière de migration fournissent des informations sur les données qui seront nécessaires à l’avenir, par qui et où, et sur la manière dont elles seront utilisées à l’avenir et dans quel but. Au cours de cette phase de planification, des règles et des normes doivent également être définies pour guider les différents intervenants dans le projet de migration des données. Cela inclut les normes de données ainsi que les règles commerciales actuelles et futures pour l’utilisation des données. Enfin, les responsabilités sont également définies dans la phase de planification afin que toutes les parties prenantes du projet sachent qui gérera les informations, qui est responsable de la qualité des données, de leur accès et de leur utilisation, et qui aura le dernier mot en cas d’ambiguïté. L’ensemble de l’entreprise étant souvent concerné par la migration des données, celle-ci doit être accompagnée d’un processus professionnel de gestion du changement. Dans l’idéal, l’agent de changement responsable fait participer toutes les parties prenantes et les implique dans le processus de migration des données dès le début. Pendant la phase de planification, des précautions sont également prises en matière de gestion des risques afin de s’assurer que rien ne se passe mal pendant le processus de transfert. Par exemple, il faut s’assurer que toutes les données restent accessibles pendant le transfert de données au cas où elles seraient nécessaires pour un audit.
Étape 3 : Créer le flux de migration et le nettoyage de la qualité des données
La troisième étape consiste à automatiser les processus de migration. On utilise ici des outils ETL pour la modélisation du flux de données (ETL signifie Extraction Transformation Charge) et des outils d’automatisation des tâches. La boîte à outils peut être étendue pour inclure des outils utiles de qualité des données qui peuvent être intégrés au processus. Ces outils spécialisés améliorent la qualité des données de migration en identifiant et en nettoyant les erreurs. Par exemple, des outils appropriés peuvent être utilisés pour vérifier si des doublons existent dans les données de base. Les logiciels de qualité des données enrichissent et complètent les données provenant de sources externes. Il fusionne également les données provenant de différentes sources (par exemple, la comptabilité et le CRM également). Les outils normalisent et valident les noms, les codes bancaires et postaux et les adresses, et les font correspondre aux adresses de déplacement. Grâce à ces outils, les erreurs de saisie sont détectées et éliminées avec succès avant même le transfert effectif des données, de sorte que seules des données propres sont transférées.
Étape 4 : Créer le format cible
L’optimisation de la qualité est suivie de la quatrième étape de la migration des données. Les données d’entrée sont maintenant transférées dans la structure du système cible et préparées pour l’importation dans le système cible.
Étape 5 : Tester et exécuter la migration des données
Lors de la cinquième et dernière étape de la migration des données, le processus de migration est testé pour identifier les erreurs et les problèmes potentiels. Ce n’est qu’après ce test que le transfert réel des données a lieu. Grâce à la planification méticuleuse qui a précédé, les données peuvent maintenant être déplacées de A à B de manière entièrement ou du moins partiellement automatique.
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