Migration de données

Migration de données d'Uniserv

Migration optimale grâce à une gestion complète des données

À un moment ou à un autre, toutes les entreprises se trouvent confrontées à la nécessité de mettre en place de nouvelles applications ou de transférer des données vers d’autres systèmes, par exemple lors de l’introduction de nouvelles solutions CRM ou ERP, ou pour récupérer les données d’anciens systèmes. La consolidation de données issues de systèmes informatiques hétérogènes constitue un défi majeur, puisque les structures source et cible sont souvent très différentes. La mauvaise qualité des données (présence de doublons, d’erreurs ou de structures de données différentes entre les systèmes source et cible, par exemple) entrave considérablement le bon déroulement des projets de migration, ainsi que l’utilisation efficace du nouveau système. Si ces erreurs ne sont identifiées que dans le nouveau système, cela peut avoir une incidence majeure sur l’acceptation du système par les membres du personnel. C’est pourquoi la bonne qualité des données doit être garantie dès le moment de la migration. Si ce n’est pas le cas, c’est l’ensemble du projet de migration qui est compromis.

La migration des données est bien souvent sous-estimée dans sa complexité et sa portée. Notre expérience a montré que les exigences liées aux données passent souvent au second plan. Il s’agit de se poser les questions suivantes : Quels sont les processus en place et quelles données utilisent-ils ? Quelles données sont nécessaires ? Comment transférer les données vers le système cible ? Comment garantir que seules des données de haute qualité sont prises en compte lors du projet de migration ? Nous clarifions ces questions avec les services impliqués et déterminons un plan de migration sur cette base. Avec vous, nous développons le scénario de migration adéquat, tout en accordant la priorité à l’optimisation de la qualité des données. Votre projet de migration est mis en œuvre à l’aide de méthodes éprouvées basées sur les bonnes pratiques, dans le respect des délais et du budget.

La complexité de la migration de données

La migration des données est souvent sous-estimée dans sa complexité et sa portée. Or, c’est souvent la mauvaise qualité des données qui est la cause des problèmes rencontrés lors des projets de migration. Dans ce contexte, les enjeux sont notamment les suivants :

  • Sources et construction des données hétérogènes
  • Structures source et cible différentes
  • Données en dehors du domaine de valeur autorisée
  • Qualité des données non conforme aux exigences actuelles
  • Qualité des données inadaptée aux processus actuels
  • Enregistrements de données de référence obsolètes
  • Duplication des données de référence

Avantages de la migration de données par Uniserv

La mise en œuvre de votre projet de migration par Uniserv vous offre les avantages suivants :

  • Données conformes aux exigences des processus
  • Encadrement par des consultants expérimentés tout au long du projet de migration
  • Outils d’intégration de données pour des processus automatisés et reproductibles
  • Risques limités grâce à un modèle structuré basé sur les meilleures pratiques
  • Intégration de l’entreprise dans le projet
  • Optimisation des coûts par des méthodes standardisées
  • Migration de données dans le respect des délais et du budget
  • Transparence permanente pour les domaines fonctionnels et la direction informatique
  • Qualité optimisée des données pour un travail efficace et fructueux

Migration des données basée sur les meilleures pratiques

Les 5 étapes de la migration de données

La migration des données est souvent sous-estimée dans sa complexité et sa portée. Uniserv a développé bon nombre de méthodes éprouvées basées sur les meilleures pratiques, grâce auxquelles vous pouvez mettre en œuvre votre projet de migration dans le respect des délais et du budget. Vous trouverez ci-après une brève présentation des 5 étapes du projet :

1. Initialisation
Au cours de la première étape, une ébauche de projet est créée, où sont définis les parties prenantes et leur rôle, l’objectif de l’entreprise et un récapitulatif des systèmes (source et cible).

2. Mise en place du concept
Cette étape permet de déterminer précisément la marche à suivre au cours des différentes phases du projet. En outre, les systèmes source et la stratégie concrète de migration sont définis, une analyse des risques est effectuée et des scénarios de test sont mis au point ainsi que des scénarios de secours.

3. Nettoyage des données : préparation et qualité des données des systèmes source
Afin de ne transférer dans le système cible que des enregistrements univoques et cohérents, un ensemble de règles de qualité des données, propre à chaque domaine fonctionnel concerné, est élaboré au cours d’ateliers. Il s’agit d’examiner dans quelle mesure la qualité des données présentes dans les systèmes source correspond aux exigences de l’entreprise. Des mesures visant à optimiser la qualité des données et sa mise en œuvre sont alors définies et initialisées.

4. Migration : règles de transformation et qualité des données dans le système cible
Au début de la quatrième phase du projet, il faut définir le design du système cible et la manière dont les données vont être transformées. Ces instructions sont ensuite réalisées techniquement par le logiciel.

5. Développement, tests et mise en production
La véritable migration des données est enfin mise en œuvre du point de vue technique. Les données provenant des systèmes source sont extraites, adaptées aux exigences qualitatives du système cible par le biais de différents modules de transformation et, finalement, chargées dans le système cible.

Garantie d’une qualité durable
Des données de haute qualité se trouvent désormais dans le système cible et les utilisateurs sont satisfaits. Afin de conserver ce niveau élevé de qualité, il est recommandé de mettre en place un pare-feu de qualité des données dans le système cible, qui évite toute pollution des données de référence.

 

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