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Os maiores erros de migração de dados que podem ocorrer

04 de setembro de 2017


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Segundo um estudo recente, 91% das empresas se envolvem em projetos de migração de dados. Talvez, neste momento, sua organização esteja mudando para um novo programa de CRM ou tenha adquirido outra empresa, e precise integrar as informações em um sistema único. Seja qual for o motivo, as migrações são processos críticos pelos quais muitas companhias têm de passar.

A migração de dados é definida como o processo de transferência de informações entre diferentes sistemas de armazenamento. Geralmente ela acontece quando há:

• uma fusão ou aquisição;
• uma substituição de sistema;
• uma atualização de sistema;
• uma compra de um novo sistema;
• uma mudança regulatória.

Embora, na teoria, o conceito pareça simples, as migrações de dados geralmente estão repletas de desafios, que vão desde questões de comunicação até padrões de dados diferentes e projetos de sistemas.

Veja os cinco erros mais comuns e avalie se está fazendo a coisa certa:

1 – Não colaborar: não se comunicar ou compartilhar conhecimento entre os departamentos envolvidos na migração pode ser um grande problema. Muitas vezes isso pode acontecer devido à falta de alcance do projeto ou a falta de envolvimento dos stakeholders corretos.

2 – Padrões diferentes dos dados: tradicionalmente, em uma migração há combinação de um grande número de fontes de dados, armazenados e estruturados de maneira diferente. Isso resulta em um grande índice de inconsistência.

3 – Falha no design do sistema: uma migração pode falhar porque o sistema projetado para abrigar a informação final não é adequado para o propósito de um determinado departamento. Isso pode acontecer devido a um escopo deficiente ou falta de compreensão.

4 – Má qualidade de dados: a maioria das empresas não entende toda a extensão dos problemas de qualidade de dados. Problemas não detectados podem causar retrabalho ou danos à integridade dos dados migrados.

5 – Má interpretação: quando as regras são criadas sem pensar nos dados ou nos processos de negócios que utilizarão as informações, não se pode garantir que esses sejam adequados para sua finalidade.

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