Iedereen kan zich voorstellen wat er bedoeld wordt met het begrip datakwaliteit, maar het is lastig om precies aan te geven wanneer die kwaliteit hoog of laag is. Een bruikbare definitie geeft Thomas Redman in zijn boek Data Driven (http://www.dataversity.net/contributors/thomas-redman/): de datakwaliteit is hoog als de betreffende gegevens geschikt zijn voor het beoogde gebruik in bedrijfsactiviteiten, besluitvorming en planning.
Als geen ander kunt u uw eigen data interpreteren. U weet immers wat de betekenis is van de gegevens en waar ze voor staan. Zelfs wanneer u dat niet exact (meer) weet, bijvoorbeeld omdat een systeem automatisch data of tags heeft gegenereerd. Of de interpretatie van de invoervelden per collega verschilde, of omdat er meerdere fusies zijn geweest. Zelfs dan weet u het nog steeds veel beter dan menig ander.
Martha Tiedema, Arno Toonders en Guido Jurgens vertellen over de succesvolle migratie van de zakelijke leningenportefeuille naar het SAP-systeem van Rabobank. Het project bestond uit twee delen: enerzijds het migreren van leningen vanuit een legacy-systeem naar SAP en daarnaast zijn vastgoedleningen van een dochterbedrijf (FGH) gemigreerd naar SAP.
Als datamigratie specialist komen we het maar al te vaak tegen: De opdrachtgever start een implementatietraject, waar datamigratie een noodzakelijk onderdeel van is. Zonder naar de daadwerkelijke brondata te kijken wordt aangenomen dat deze data voldoet aan de algemeen geldende business rules. De migratiestrategie en migratiespecificaties worden op basis van deze aanname (en daarmee theoretische situatie) opgesteld. Vervolgens wordt de migratieprogrammatuur gebouwd en worden de eerste test- en proefmigraties gestart. En wat blijkt: ontzettend veel uitval!
Je hoort het maar al te vaak: “Als ik het mocht overdoen…” of “Als ik dat eerder had geweten…”.
Dit geldt zeker voor datamigraties. Dit is voor veel organisaties meestal een eenmalige activiteit. En juist als je iets voor het eerst doet, dan stap je in die valkuilen en maak je -maar al te begrijpelijk- ‘beginnersfouten’.
Wat zijn de belangrijkste valkuilen van een datamigratie?
Het uitvoeren van een datamigratie is voor veel van onze opdrachtgevers niet een dagelijkse bezigheid en zeker geen doel op zich! Normaliter vormt een andere business driver de trigger voor het uitvoeren van een datamigratie.
Gegevensverwerkende software test je met behulp van data. In de meeste testomgevingen mogen testers niet met productiedata werken, daarom gebruiken ze meestal een dataset die speciaal voor testdoeleinden is gemaakt. Hierbij bestaat een spanningsveld tussen bruikbaarheid en beveiliging: hoe realistischer de testdata, hoe meer de software zich bij het testen zal gedragen als in een productieomgeving, maar ook hoe groter het risico dat de testset gegevens onthult die niet in een testomgeving thuis horen.
Consider a data migration of a system where you can’t afford down-time: it needs to be invisible for your customers. In such cases, a big bang or tranche-based approach won’t suffice. Only a delta migration strategy can meet this no-down-time requirement. If you’re an architect or project manager responsible for determining your migration strategy, you […]
Het cutover-moment van een datamigratie is het moment waarop de migratie werkelijk plaatsvindt. Als opdrachtgever, of als je werkt bij operations of finance & control kun je vaak worstelen met de vraag wat nu het meest geschikte moment is.
We spreken Alexander Bosschaart, Guido Jurgens en Niels Blaauw over de overname van ITCG door Data eXcellence. Alexander en Guido zijn lid van de directie en Niels is delivery manager.
