Transcriptum
  • Home
  • Dienstverlening
    • Datakwaliteit
    • Datamigratie
    • Master Data Management
    • Documenten
    • Privacy en Security
    • Data-architectuur
    • Data Governance
  • Wie zijn wij?
  • Blog
  • Contact

Dataschoning en datamatching

3/5/2013

0 Comments

 
Voordat je gaat verhuizen ruim je ook eerst je spullen op en gooi je weg wat weg kan. Als je gaat
samenwonen bepaal je ook eerst wie zijn of haar bankstel meeneemt en welke bank op Marktplaats gaat. De te verhuizen spullen gaan in dozen die voorzien worden van stikkers: ‘Slaapkamer’,
‘Zolder’, ‘Keuken’, etc. Nadat de vrachtwagen is uitgeladen begint het uitpakken en inrichten. Het duurt soms nog weken voordat je goed bent ingericht. En die ene doos op zolder wordt misschien zelfs helemaal niet meer uitgepakt.

Zo is het ook met datamigraties. In ieder systeem ontstaan in de loop der jaren datafouten. Deze  wil je niet zomaar meenemen naar je nieuwe systeem. De werking van dit nieuwe en meestal ook dure systeem komt in gevaar door er onjuiste of onvolledige gegevens in te laden. Het gevolg daarvan is dat de bedrijfsprocessen, die door dit nieuwe systeem ondersteund moeten worden, niet goed uitgevoerd kunnen worden. Het risico bestaat dat het nieuwe systeem veel strenger is op  datakwaliteit en niet overweg kan met foutieve data, terwijl het oude systeem daar misschien minder probleem mee had. Dergelijke problemen kunnen soms nog geruime tijd na de
datamigratie aan het licht komen.

Dus vóór de datamigratie willen we zoveel mogelijk de zaak op orde hebben. Daarbij gaat de aandacht natuurlijk naar de gegevens die meegaan naar het nieuwe systeem en waarvan we
weten – of het vermoeden bestaat – dat slechte datakwaliteit verstorend is voor de datamigratie zelf of voor de werking van het systeem en de processen. Dit veronderstelt dat er al enige kennis is, hoe summier dan ook, over (de bedoelingen van het ) nieuwe systeem en de datamigratie.
Vaak gebeurt dat op basis van impliciete aannames. Het is daarentegen beter om die aannames van meet af aan expliciet te maken door bijvoorbeeld een eerste houtskoolschets van de datamigratie te tekenen en daarbij lijsten te maken van welke gegevens zeker meegaan, misschien meegaan en zeker niet mee gaan. In feite begint het datamigratietraject daarmee al in een heel vroeg stadium. Naarmate het traject vordert wordt deze schets steeds definitiever en gedetailleerder. Zo groeit ook gaandeweg het inzicht in de uit te voeren schoningsacties. Vooraf kunnen we nog niet uitputtend zijn in het definiëren van deze schoningsacties. Naarmate de kennis over doelsystemen, bronsystemen en datamigratie groeit ontstaat ook meer duidelijkheid welke acties moeten worden
uitgevoerd om de brongegevens op het minimaal vereiste kwaliteitsniveau te brengen. 

Read More
0 Comments
    Alle blogposts

    Categorieën:

    Alles
    Big Data
    Business Case
    Content Management
    Datakwaliteit
    Datamanagement
    Data Mapping
    Datamatching
    Datamigratie
    Functional Mapping
    Metadata
    Microsoft Crm
    Ongestructureerde Data
    Privacy
    Projectmanagement

    Archief

    Februari 2022
    Augustus 2021
    Juni 2021
    Oktober 2017
    September 2017
    Augustus 2017
    Juni 2017
    Januari 2017
    Juni 2016
    Maart 2016
    December 2015
    December 2013
    Juli 2013
    Mei 2013

    RSS-feed

Home
​​Wie zijn wij?
Blog
Contact
Dienstverlening
​- Datakwaliteit
- Datamigratie
​- Master Data Management
​- Documenten
- Privacy & Security
- Data-architectuur
​- Data Governance
Privacystatement
​Disclaimer
© Transcriptum B.V.