ERP Data Migration Guide: Profile, Cleanse, Rehearse, Reconcile
How to migrate data to a new ERP without losing control: scope, profiling, cleansing, mapping, scripted loads, mock migrations, reconciliation and cutover.
Service · Données et intégration
Vue d’ensemble
Nous menons la migration des données comme un projet à part entière, avec un responsable, un plan, des scripts rejouables et des critères d’acceptation. Rien n’arrive en production tant que les volumes, quantités, valeurs et soldes ne concordent pas.
01Le problème
Doublons, champs manquants, texte libre à la place de codes et formats incohérents.
Des imports manuels depuis des tableurs qu’on ne peut pas rejouer à l’identique : chaque répétition est différente.
Stocks et soldes comptables d’ouverture chargés sans preuve qu’ils correspondent au système source.
Aucune décision claire sur l’historique qui est migré et celui qui reste.
02Notre approche
Nous analysons tôt les données sources — en comptant doublons, trous et incohérences — et partageons les résultats avec les propriétaires des données. Le nettoyage se fait à la source quand c’est possible, les responsables métier décidant comment traiter les cas ambigus. Les règles de correspondance sont documentées champ par champ.
Les chargements sont scriptés de bout en bout : extraction, transformation, validation et chargement. Chaque migration à blanc est donc identique à la précédente, aux améliorations près, et l’exécution finale de bascule est le même processus répété plusieurs fois. Après chaque exécution, un rapprochement automatique compare source et cible et liste chaque écart.
03Compétences
Des rapports de qualité chiffrés sur chaque entité à migrer.
Dédoublonnage, normalisation et enrichissement avec les responsables métier.
Des règles de correspondance et de transformation documentées pour chaque champ.
Des chaînes d’extraction-transformation-chargement rejouables avec validation.
Comparaisons automatiques des volumes, quantités, valeurs et soldes.
Une archive consultable pour l’historique qui n’est pas migré.
04Points techniques
Les dépendances sont respectées : devises et comptes, puis partenaires et articles, puis nomenclatures et listes de prix, puis transactions en cours et soldes.
Les identifiants d’origine sont conservés sur les enregistrements migrés pour que chaque élément reste traçable.
Des contrôles avant chargement rejettent les enregistrements qui échoueraient ou corrompraient la cible.
Taille des lots et parallélisme réglés pour que la migration finale tienne dans la fenêtre de bascule.
05Méthode
Évaluer la qualité et le volume des données sources.
Corriger les problèmes de données et documenter les règles de correspondance.
Construire et tester des chaînes ETL rejouables.
Migrations à blanc complètes avec rapprochement et validation par les utilisateurs.
Migration finale et validation par les propriétaires des données.
06Résultats
Soldes et stocks concordent avant le démarrage.
L’exécution finale est un processus répété et chronométré.
Le nouveau système démarre sans les problèmes de données de l’ancien.
Où cela s’applique
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Analyses
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FAQ
En général les données de base, les transactions en cours et les soldes d’ouverture, plus des soldes résumés pour le reporting comparatif. L’historique détaillé clôturé est le plus souvent archivé plutôt que migré.
Les propriétaires des données côté métier décident de la façon de résoudre les problèmes ; nous fournissons le profilage, les outils et les scripts pour appliquer leurs décisions à grande échelle.
Au moins deux exécutions complètes avec rapprochement. Les migrations complexes en demandent souvent trois ou plus.
Généralement, oui, via un accès direct à la base de données ou des rapports. Nous évaluons les options lors du profilage.
Prochaine étape
Commencez par un profilage des données. Nous vous montrerons exactement avec quoi vous travaillez.