Estratégia de conversão de dados e plano

Modelo de plano de conversão (MS Word)

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

Modelo de plano de conversão: tema azul.

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

Uma visão mais detalhada do 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 oferece um exemplo do layout, estilos específicos para destacar riscos, problemas, avisos e assim por diante.

Modelo de plano de conversão: tema vermelho.

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

Plano de Conversão, Folha de Aprovação.

Capítulo 1, Resumo Executivo.

Capítulo 2, Visão geral da 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 de plano de conversão: tabela de conteúdo.

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 de qualidade de dados.

2.13 Tarefas de conversão.

2.13.1 Planejamento de conversões.

2.13.2 Tarefas de pré-conversão.

2.13.3 Conversão [nome da tarefa]

3 Requisitos de conversão.

3.5 Site [identificador #]

3.6 Cronograma do site.

3.7 Procedimentos específicos do site.

4.1 Marcos do Projeto.

4.6 Funções e Responsabilidades.

5.4.1 Requisitos de pessoal.

5.4.2 Treinamento do pessoal de conversão.

5.5 Outros fatores a considerar.

6.1 Glossário de Termos.

6.2 Acrônimos e Abreviações.

Plano de conversão: formato & amp; Conteúdo.

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

O gerente de projetos de TI praticando.

Notícias, artigos, The Weekly Round-up e The IT PM Book Store.

Desenvolvendo um Plano de Conversão de Dados.

Este post foi extensivamente atualizado e incorporado ao meu novo livro, The Data Conversion Cycle: Um guia para a migração de transações e outros registros para equipes de implementação do sistema. Agora disponível na Amazon, tanto no formato Kindle, por US $ 4,49, quanto no paperback, por US $ 6,99.

Continuando a série no ciclo de conversão de dados. Eu tenho descrito uma metodologia generalizada para migrar registros de dados de um sistema legado para algum novo sistema de registro. No entanto, essa metodologia precisa interagir com o restante do projeto. Nesta edição, 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 será necessário para o projeto, com base nos casos de uso. Normalmente, um ou mais ambientes são criados para desenvolvimento; Também pode haver um ambiente de escopo limitado construído para suportar uma oficina de design. Você também precisará de um ou mais ambientes criados para teste. É claro que você precisará converter uma última vez para mudar para produção. Cada um desses casos de uso exigirá entrega em uma data específica, portanto, você precisará planejar o caminho de volta da entrega da construção até a extração de dados do sistema de origem. Anote todas as dependências e critérios de entrada e saída para cada iteração do ciclo e incorpore esses links no plano de projeto maior.

Em seguida, considere as necessidades de cada grupo de usuários. Eles exigirão uma carga de dados completa? Ou será que um subconjunto será bom o suficiente? Não há sentido em carregar registros que não serão usados. Além disso, especialmente nos primeiros um ou dois ciclos, você pode não ter todas as decisões de projeto e escopo em vigor, portanto, tenha métricas de integridade e qualidade que possam comunicar o que será entregue. Em nossos projetos de implementação de 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 o teste de unidade. Saiba quais registros são realmente necessários, para que você não gaste mais tempo em uma construção do que realmente precisa. E saiba qual é o nível de qualidade necessário para que você não perca tempo "em busca de uma perfeição não reconhecida".

Finalmente, considere a disponibilidade de recursos. Poucos projetos têm o número suficiente de pessoas certas para fazer todas as tarefas exatamente no prazo certo. Se você tiver pessoas trabalhando em conversão, bem como outras tarefas de projeto relacionadas, considere fazer ajustes no cronograma para manter a conversão em sincronia com as outras atividades. Não há sentido em entregar uma versão e depois esperar duas semanas para a equipe se atualizar. 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 concluir 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 construção final para a mudança para a produção. Na próxima semana, descreverei uma taxonomia de risco para conversão de dados, para ajudar você a identificar os riscos específicos da sua conversão.

5 principais estratégias para conversão de dados bem sucedida.

Os esforços de modernização e conversão de tecnologia em grande escala andam de mãos dadas de acordo com as mudanças no pensamento e nos desenvolvimentos do negócio no campo da informação e da tecnologia. Uma das principais conseqüências disso é que os sistemas de informação passam regularmente por 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 fazer a transição entre diferentes sistemas de gerenciamento de registros médicos eletrônicos que os ajudam a realizar melhor o gerenciamento de informações do paciente. A conversão eficiente de dados é vital para assegurar que a qualidade e a viabilidade dos dados sejam mantidas e que não sofram as freqüentes mudanças 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 geralmente exigem mudanças nos formatos de dados. A conversão de dados refere-se à transformação e transferência de dados entre sistemas diferentes quando os sistemas passam por substituição ou atualizações, bem como a alteração no formato dos 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 livros eletrônicos e conversão de PDF, entre outros.

A conversão de dados está intimamente associada à conversão do sistema e até a data, esse aspecto não recebeu a atenção que merece, ao planejar uma alteração desse sistema. Até agora, ele foi relegado à posição de uma tarefa menor da grande mudança do legado. Assim, a conversão de dados merece uma posição especial - como uma iniciativa estratégica separada como parte de todo o processo de gerenciamento de dados. Especialmente no setor da saúde, a qualidade da conversão de dados históricos 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 conversão correta de dados deve garantir o seguinte: Os dados são convertidos em um formato adequado ao banco de dados de destino Os dados são transferidos corretamente Os dados funcionam no novo banco de dados de destino Os dados mantêm sua qualidade A consistência dos dados é mantida em todos os sistemas que usam esses dados específicos.

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

Desafios da migração de dados de sistemas legados e substituições para novos sistemas, bem como consolidações de sistema: 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 no preenchimento da tarefa. Efeito sobre a qualidade e acessibilidade dos dados: os desafios persistem em garantir que a qualidade e a acessibilidade permaneçam inalteradas após a conversão.

5 principais estratégias de conversão de dados de sucesso:

A complexidade da conversão de dados requer que certas estratégias sejam postas em prática. Aqui estão algumas estratégias essenciais que você deve aplicar para garantir o sucesso de seus projetos de conversão de dados.

Planejamento adequado:

A conversão de dados bem-sucedida requer planejamento adequado. Qualquer projeto de conversão de dados precisa começar com a definição dos limites do projeto. Você pode planejar seu projeto fazendo várias perguntas para definir esses limites. Estes incluem: Que tipo de dados precisa ser convertido? 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? Quais tipos de formatos são necessários para a conversão de dados? Por exemplo, seu projeto pode exigir SGML, XML, HTML e outros formatos. Um provedor eficiente de terceirização de conversão de SGML pode executar essa 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 usados, se houver, para a conclusão bem-sucedida dos projetos de conversão de dados? Quais são as diretrizes para o processo? Qual seria a duração provisória do projeto? Com que frequência 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 for o seu planejamento, mais fácil será para você controlar o projeto.

Garantir o engajamento comercial:

Às vezes, os que estão no 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 no gerenciamento de dados: sobre como a qualidade da conversão de dados pode afetar os processos subsequentes que fazem uso desses dados. A conversão de dados é, portanto, uma tarefa crítica tanto do ponto de vista comercial quanto técnico.

Implementar Padrões de Dados:

Definir e implementar padrões de qualidade de dados ajuda a garantir a consistência entre os diferentes bancos de dados. Avalie e acompanhe consistentemente a qualidade dos dados e verifique constantemente o efeito no valor comercial. (hiperlink para artigo sobre impacto da qualidade de dados no valor do negócio).

Perfilamento e Limpeza de Dados:

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

Gerenciamento de dados e governança de dados:

Após a conversão de dados, certifique-se de que os dados mestres 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 o ajudará com uma consulta profissional sobre o gerenciamento eficiente de seus projetos, antes do início. Seguir essas melhores práticas garantiria o melhor resultado desses projetos.

Leia também artigos relacionados:

Para obter informações sobre como a Invensis Technologies agregará valor ao seu negócio por meio dos nossos Serviços de conversão de dados terceirizados, entre em contato com nossa equipe pelo telefone 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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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.

Uma implementação do sistema quase sempre envolve alguma conversão. É crucial que uma organização identifique os dados que precisam ser transferidos de um sistema para outro e o formato de transferência para que possa ser usado com êxito 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 Requisitos de limpeza de dados Cronogramas de teste de conversão.

Rick Boretsky.

é publicado por Rick Boretsky, especialista em tecnologia de varejo.

8 etapas para planejar uma conversão de dados bem-sucedida.

Implementar um novo sistema de varejo é difícil. Um novo sistema pode resultar em muitos grandes benefícios; processos de negócios aprimorados, acesso a mais e melhores dados, análise aprimorada, resultados mais intuitivos, etc. Um novo sistema traz esperança e entusiasmo para o futuro. Independentemente de quão grande o novo sistema é (será), ele não pode ser implementado com sucesso sem dados adequados e totalmente convertidos. Os sistemas de varejo têm muitos dados complexos e convertê-los não é uma tarefa simples. Ao seguir esses 8 passos simples, você melhorará significativamente suas chances de uma conversão bem-sucedida, com pouca ou nenhuma interrupção no processo atual.

8 etapas para uma conversão de dados bem-sucedida:

Definir escopo - o escopo deve ser definido claramente na frente. O que está sendo convertido e o que não está? Quanta história está sendo convertida? O que pode ser feito manualmente em vez de automatizado? Pode não ser possível converter & # 8216; tudo & # 8217 ;. O escopo é crítico e o sucesso do projeto dependerá de ter isso claramente decidido. Identificar fontes de dados - de onde vêm os dados? Se você tiver vários sistemas ou fontes de dados, cada fonte de dados deverá estar claramente identificada. Identificar destinos de dados (APIs) - Para onde os dados estão indo? Você deve identificar os sistemas de origem ou bancos de dados e as APIs apropriadas para obter os dados lá. Definir requisitos / mapeamentos - é o que acredito ser o passo mais crítico. Requisitos detalhados devem ser definidos para cada elemento dentro de cada conversão; qual mapeamento de dados é necessário? Quais regras de negócios devem ser aplicadas? Quais transformações de dados precisam ocorrer? Cada elemento de dados deve ser examinado e documentado. Definir Estimativas - Atribuir estimativa apropriada de esforço para o desenvolvimento de cada conversão Definir Escopo do Teste - O escopo do teste deve ser definido. Pode não ser viável converter TODOS os dados como um teste ou pode ser feito em várias etapas - amostra, conjunto de dados pequeno e, em seguida, conjunto de dados maior ou completo. Tudo isso deve ser definido e incluído no plano geral. Quem e como validar - Como tudo isso será validado? Quais resultados são esperados e quem na organização vai validar os resultados? Os principais usuários / patrocinadores devem validar e se sentir confiantes com os resultados. Desenvolver Plano de Projeto / Atribuir Recursos - E, por último, construir o plano do projeto para todo o desenvolvimento, teste e validação de tarefas; identificar a seqüência e dependências de todas as tarefas; identificar e atribuir os recursos apropriados a cada tarefa no plano.

A implementação de qualquer novo sistema depende de uma conversão de dados bem-sucedida. Após essas 8 etapas, você terá uma conversão de dados completa e bem-sucedida. O que você acha? Há mais alguma coisa que você recomendaria ou acrescentaria à lista?

Esta entrada foi posta no correio na segunda-feira, 29 de novembro de 2010 às 9:23 am e é arquivado em Uncategorized.

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2 Responses to & # 8220; 8 Passos para Planejar uma Conversão de Dados de Sucesso & # 8221;

Uma coisa que sempre parece causar problemas é estabelecer um corte adequado. Os dados podem estar entrando no sistema antigo e no novo sistema em paralelo, mas é necessário garantir que a data / hora de corte esteja correta. Se não, você pode precisar começar de novo & # 8230;

Obrigado Tony - ótimo ponto. Sim, o cronograma e o plano de corte devem ser levados em consideração no plano geral de implementação.