Exemplo de estratégia de conversão de dados

Estratégia de conversão de dados.

O objetivo principal de uma estratégia de conversão será identificar a abordagem geral a ser usada para converter os dados mestre e transacionais necessários de sistemas legados para a nova Solução.

A implementação do sistema quase sempre envolve alguma conversão. É crucial para uma organização identificar os dados que precisam ser transferidos de um sistema para outro e o formato da transferência para que ele possa ser usado com sucesso pelo novo sistema.

A CNT utiliza algumas diretrizes básicas para preparar qualquer plano de conversão de dados, incluindo:

Requisitos de conversão de dados Conversão manual Conversão automática Métodos de conversão de dados Dados Precisores de limpeza Requisitos de conversão Cronogramas.

Modelo do Plano de Conversão (MS Word)

Use este modelo do Plano de conversão (modelo 19 página do MS Word) para documentar seus tipos de conversão, segurança, estratégia, conversão de dados, tarefas, planejamento e requisitos de conversão.

Modelo do Plano de Conversão: Tema Azul.

Exemplo dos estilos, formatos, capítulos e estrutura do documento.

Uma visão mais detalhada sobre o que precisa ser capturado no Sumário Executivo.

Neste capítulo, documentamos os requisitos de conversão e, em seguida, o cronograma do projeto para realizar as tarefas.

Esta captura de tela fornece um exemplo do layout, estilos específicos para destacar riscos, problemas, avisos e assim por diante.

Modelo do Plano de Conversão: Tema Vermelho.

O conteúdo do tema vermelho é o mesmo que a versão azul. Você pode facilmente modificar os estilos, cores e layout, se desejar.

Plano de conversão, folha de aprovação.

Capítulo 1, Resumo Executivo.

Capítulo 2, Visão geral sobre conversão.

Capítulo 2.13, Tarefas de conversão.

Capítulo 3, Requisitos de conversão.

Capítulo 4, Cronograma do Projeto.

Capítulo 4.3, Suposições, Restrições e Dependências.

Capítulo 5, Suporte de conversão.

Modelo do Plano de Conversão: Índice.

1. Sumário Executivo.

1.5 Políticas, diretrizes e procedimentos.

2 Visão geral da conversão.

2.2 Tipo de conversão.

2.3 Considerações de segurança.

2.3.1 Recursos de segurança.

2.3.2 Segurança durante a conversão.

2.4 Estratégia de instalação do sistema.

2.5 [Nome da tarefa de instalação]

2.6 Estratégia de conversão.

2.7 Estratégia de conversão de hardware.

2.8 Estratégia de conversão de software.

2.9 Estratégia de conversão de dados.

2.10 Abordagem de conversão de dados.

2.12 Garantia e controle da qualidade dos dados.

2.13 Tarefas de conversão.

2.13.1 Planejamento de conversão.

2.13.2 Tarefas de pré-conversão.

2.13.3 Conversão [nome da tarefa]

3 Requisitos de conversão.

3.5 Site [identificador #]

3.6 Programação do site.

3.7 Procedimentos específicos do site.

4.1 Milestões do projeto.

4.6 Funções e responsabilidades.

5.4.1 Requisitos de pessoal.

5.4.2 Treinamento de pessoal de conversão.

5.5 Outros fatores a considerar.

6.1 Glossário de Termos.

6.2 Acrônimos e abreviaturas.

Plano de conversão: Format & amp; Conteúdo.

O modelo está no formato Microsoft Word e pode ser baixado on-line por apenas US $ 9,99.

5 Estratégias Chave para Conversão de Dados bem sucedida.

5 Estratégias Chave para Conversão de Dados bem sucedida.

Os esforços de conversão e modernização de tecnologia em larga escala vão de mãos dadas, de acordo com as mudanças no pensamento empresarial e os desenvolvimentos na frente da informação e da tecnologia. Uma das principais conseqüências disso é que os sistemas de informação sofrem regularmente mudanças, incluindo fusões, migração e instalação de novos bancos de dados, acompanhados de mudanças nos dados que compõem esse banco de dados. Isso é particularmente comum no setor de saúde onde as organizações tendem a transição entre diferentes sistemas eletrônicos de gerenciamento de registros médicos que os ajudam a realizar o gerenciamento da informação do paciente de uma maneira melhor. A conversão eficiente de dados é vital para assegurar que a qualidade e a viabilidade dos dados sejam mantidas e que não sofra as mudanças freqüentes dos sistemas de informação.

A Importância da Conversão de Dados:

A conversão de dados é um processo crítico na migração de informações de bancos de dados de informações existentes para novos que muitas vezes requer mudanças em formatos de dados. A conversão de dados refere-se à transformação e transferência de dados entre diferentes sistemas quando os sistemas são substituídos ou atualizações, bem como a alteração no formato de dados para garantir que seja compatível com o novo banco de dados. Existem diferentes tipos de processos de conversão de dados que podem ser úteis para empresas, incluindo conversão de documentos, conversão de e-book e conversão de pdf entre outros.

A conversão de dados está muito associada à conversão do sistema e até a data, este aspecto não recebeu a atenção que merece, ao planejar essa mudança de sistema. Até agora, foi relegado para a posição de uma tarefa menor da principal mudança de legado. Assim, a conversão de dados merece uma posição especial própria - como uma iniciativa estratégica separada como parte de todo o processo de gerenciamento de dados. Especialmente no setor de saúde, a qualidade da conversão histórica de dados desempenha um papel crucial na determinação da qualidade e disponibilidade dos dados do paciente acumulados ao longo do tempo. A conversão de dados também é de grande importância para o setor de seguros. As empresas podem usar diferentes estratégias de conversão de dados e documentos que ajudam a garantir que seus dados sejam compatíveis com seus sistemas.

A correta conversão de dados deve garantir o seguinte: Os dados são convertidos em um formato apropriado que se ajusta ao banco de dados de destino. Os dados são transferidos corretamente. Os dados funcionam no banco de dados de destino novo. Os dados mantêm sua qualidade. A consistência dos dados é mantida em todos os tempos em todos os sistemas que usam esses dados específicos.

Os desafios atuais para garantir uma conversão de dados suave e bem sucedida incluem o seguinte:

Desafios da migração de dados de sistemas legados e substituições para novos sistemas, bem como consolidações de sistemas: este processo está associado a falhas elevadas devido ao tamanho, amplitude e complexidade dos projetos. Complexidade dos dados: a fusão de dados estruturados e não estruturados cria novas dificuldades. Isso torna mais difícil converter esses dados em um formato específico. Cronogramas do projeto: isso cria desafios na conclusão da tarefa. Efeito na qualidade e acessibilidade dos dados: os desafios persistem para garantir que a qualidade e a acessibilidade permaneçam inalteradas na sequência da conversão.

5 principais estratégias de conversão de dados bem sucedida:

A complexidade da conversão de dados requer que determinadas estratégias sejam implementadas. Aqui estão algumas estratégias essenciais que você deve aplicar para assegurar o sucesso de seus projetos de conversão de dados.

Planejamento adequado:

A conversão de dados bem sucedida requer um planejamento adequado. Qualquer projeto de conversão de dados precisa começar com a definição dos limites do projeto. Você pode planejar seu projeto fazendo uma série de perguntas para definir esses limites. Estes incluem: Que tipo de dados precisam ser convertidos? Qual é a qualidade dos dados e sua disponibilidade? Requer conversão total ou parcial? Quais dados devem ser movidos para o novo banco de dados? Quais dados não devem ser movidos? Que tipos de formatos são necessários para a conversão de dados? Por exemplo, seu projeto pode exigir SGML, XML, HTML e outros formatos. Um fornecedor eficiente de terceirização de conversão SGML pode executar esta tarefa e entregar o produto rapidamente. Você pode então usar esses dados para seus bancos de dados compatíveis com SGML. Qual é o formato de dados original e qual é o formato final? Qual seria a extensão da digitalização? O banco de dados de destino é compatível com o software usado para conversão de dados e HTML? Quais são os padrões de conversão de dados a serem utilizados, se houver, para a conclusão bem-sucedida de projetos de conversão de dados? Quais são as diretrizes para o processo? Qual seria a duração provisória do projeto? Quão freqüente você precisaria realizar a conversão de dados? O custo da conversão de dados é um dos fatores limitantes para um projeto de conversão de dados.

Quanto mais detalhado o seu planejamento, mais fácil será para você controlar o projeto.

Garantir o engajamento empresarial:

Às vezes, aqueles do lado comercial da organização não entendem a importância da conversão de dados. É importante fazê-los entender a importância da conversão de dados no processamento e gerenciamento de dados: sobre como a qualidade da conversão de dados pode afetar processos subseqüentes que utilizam esses dados. A conversão de dados é, portanto, uma tarefa crítica das perspectivas comerciais e técnicas.

Implementar padrões de dados:

Definir e implementar padrões de qualidade de dados ajuda a garantir consistência em diferentes bancos de dados. Consistentemente, mede e rastreie a qualidade dos dados e verifique constantemente o efeito sobre o valor do negócio. (hiperlink para o artigo sobre impacto na qualidade dos dados no valor do negócio).

Perfilamento e limpeza de dados:

Certifique-se de que o perfil adequado de dados e os procedimentos de limpeza de dados estejam em vigor para que os dados originais sejam de alta qualidade. Isso ajuda a suavizar os subsequentes procedimentos de conversão de dados.

Gerenciamento de Dados e Governança de Dados:

Após a conversão de dados, assegure-se de que os dados mestre duplicados sejam eliminados, reduzindo o risco de transações incorretas e relatórios não confiáveis. O projeto deve satisfazer todos os princípios de gerenciamento de dados e governança de dados.

Um fornecedor experiente de terceirização de conversão de documentos irá ajudá-lo com a consulta profissional na gestão de seus projetos de forma eficiente, antes do início. Seguir estas práticas recomendadas garantiria o melhor resultado desses projetos.

Leia também artigos relacionados:

Para obter informações sobre como a Invensis Technologies fornecerá valor para o seu negócio através de nossos Serviços de Conversão de Dados de Terceirização, entre em contato com nossa equipe em US + 1-302-261-9036; UK + 44-203-411-0183; AUS + 61-3-8820-5183; IND + 91-80-4115-5233; ou escreva-nos em vendas invensis net.

Sobre o Autor: Gopinadh Gulipalli, Gerente de Operações - DPA, Logística e Soluções de Pagamento, Invensis Technologies.

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Pós-navegação.

Desenvolvendo um Plano de Conversão de Dados.

Esta publicação foi amplamente atualizada e incorporada no meu novo livro, The Data Conversion Cycle: um guia para transações migratórias e outros registros para equipes de implementação do sistema. Agora disponível na Amazon, tanto no formato Kindle quanto por US $ 4,49 e bolso de ouro por US $ 6,99.

Continuando a série no ciclo de conversão de dados. Eu descrevi uma metodologia generalizada para migrar registros de dados de um sistema antigo para algum novo sistema de registro. No entanto, essa metodologia precisa se encaixar no resto do projeto. Nesta parcela, eu identificarei considerações para gerenciar o processo de conversão iterativo e integrar o plano de conversão de dados no plano de projeto de implementação maior.

Primeiro, é importante identificar claramente o número de iterações do ciclo de conversão de dados que serão necessárias para o projeto, com base em casos de uso. Normalmente, um ou mais ambientes são construídos para o desenvolvimento; Também pode haver um ambiente de alcance limitado, criado para suportar uma oficina de design. Você também precisará de um ou mais ambientes construídos para testes. Claro, você precisará converter uma última vez, para passar para a produção. Cada um desses casos de uso exigirá a entrega em uma determinada data, então você precisará planejar o seu caminho de volta desde a entrega da compilação até a extração de dados do sistema de origem. Observe todas as dependências e critérios de entrada e saída para cada iteração do ciclo e incorpore esses links para o plano de projeto maior.

Em seguida, considere as necessidades de cada grupo de usuários. Será que eles exigem uma carga de dados completa? Ou um subconjunto será bom o suficiente? Não é preciso carregar os registros que não serão usados. Além disso, especialmente no primeiro ou dois ciclos, você pode não ter todas as decisões de design e escopo no local, então tenha métricas de completude e qualidade que possam comunicar o que será entregue. Em nossos projetos de implementação do Workday, normalmente esperamos carregar 80% dos tipos de registro no primeiro protótipo completo e mais de 95% no segundo protótipo. Mas, para os desenvolvedores de integrações, geralmente fornecemos transações suficientes para facilitar o desenvolvimento e testes unitários. Saiba quais registros são realmente necessários, então você não gaste mais tempo em uma compilação do que realmente precisa. E saiba qual é o nível de qualidade necessário, para que não perca tempo "em busca de uma perfeição não apreciada".

Finalmente, considere a disponibilidade de recursos. Poucos projetos têm o suficiente das pessoas certas atribuídas para fazer todas as tarefas exatamente no prazo certo. Se você tem pessoas trabalhando na conversão, bem como outras tarefas de projetos relacionadas, considere fazer ajustes na programação para manter a conversão em sincronia com as outras atividades. Não há nenhum ponto em entregar uma compilação e depois esperar duas semanas para a equipe se recuperar. E se você precisar de pessoas adicionais em algum momento, saiba disso com antecedência.

Cada iteração do ciclo de conversão de dados deve melhorar a qualidade dos dados na compilação e reduzir o tempo necessário para completar a compilação. Como parte do seu plano de conversão, estabeleça métricas e procedimentos para coletá-los. Seu objetivo deve ser ter o processo de conversão completamente conhecido e previsível no momento em que você estiver pronto para fazer a compilação final para o movimento para a produção. Na próxima semana, descreverei uma taxonomia de risco para a conversão de dados, para ajudá-lo a identificar os riscos específicos da sua conversão.

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Sobre Dave Gordon.

Dave Gordon é um gerente de projeto com mais de vinte e cinco anos de experiência na implementação de gerenciamento de capital humano e sistemas de folha de pagamento, incluindo soluções SaaS, como Workday e soluções ERP baseadas em instalações, como a PeopleSoft e a ADP Enterprise. Ele tem um MS em TI com uma concentração em gerenciamento de projetos e um BS em Negócios. Ele também possui a designação do profissional de gerenciamento de projetos (PMP), bem como designações profissionais em recursos humanos (GPHR e SPHR) e na administração de benefícios (CEBS). Além de seus artigos e postagens de blog, ele reúne um levantamento semanal de artigos sobre gerenciamento de projetos, e ele é autor ou contribuiu para vários livros sobre gerenciamento de projetos.