L’insidia che nessuno racconta
Il passaggio da un vecchio sistema gestionale (ERP, CRM, ecc.) a uno nuovo è un’operazione complessa, cruciale per la competitività aziendale e l’efficienza operativa. Sebbene l’attenzione si concentri spesso sulle nuove funzionalità e l’interfaccia utente, il successo della migrazione dipende in gran parte dalla corretta ed efficace trasposizione dei dati dal vecchio al nuovo sistema.
Questo processo, apparentemente semplice, nasconde una serie di insidie che possono compromettere l’intera operazione.
Ecco alcune delle principali difficoltà che le aziende incontrano nel recuperare i dati da un vecchio sistema gestionale:
Formati Dati Incompatibili e Obsoleti
I vecchi sistemi spesso utilizzano formati dati proprietari, datati o non standard che non sono compatibili con i sistemi moderni. Decodificare e convertire questi formati può richiedere strumenti specializzati, competenze specifiche e, a volte, reverse engineering. Spesso Google Sheet corre ai ripari producendo l’unico e vero formato .CSV puro, ma a volte nemmeno questa rappresenta una soluzione completa. Per le situazioni più complesse si ricorre allora agli estrattori ETL (Extract, Trasform, Load), che però costano e richiedono una spesa per la preparazione.
Qualità dei Dati Compromessa
Nel corso del tempo, i dati accumulati nel vecchio sistema possono essere corrotti, incompleti, duplicati, incoerenti o semplicemente errati. Questa “spazzatura informatica” può compromettere l’avvio del nuovo sistema, minando la sua affidabilità e compromettendo le decisioni aziendali.
È essenziale eseguire una rigorosa pulizia e validazione dei dati prima della migrazione, o meglio in un ambiente isolato dal sistema di produzione e da quello target, come ad esempio una serie di fogli elettronici. L’attività include la correzione degli errori, la rimozione dei duplicati, la standardizzazione dei formati (es. date, indirizzi) e l’arricchimento dei dati mancanti.
Aspetti Legali e di Conformità
La migrazione dei dati può sollevare questioni legali e di conformità, in particolare se si tratta di dati sensibili o regolamentati (es. dati personali, dati finanziari). È importante garantire che la migrazione sia conforme alle normative vigenti (es. GDPR) e che i dati siano adeguatamente protetti durante il processo.
Coinvolgere i responsabili della conformità e della sicurezza dei dati fin dalle prime fasi del progetto. Implementare misure di sicurezza adeguate per proteggere i dati durante la migrazione e garantire che il nuovo sistema soddisfi i requisiti di conformità.
Strutture Dati Differenti e Complessità
Le tabelle, i campi e le relazioni tra i dati possono essere significativamente diversi tra il vecchio e il nuovo sistema. Mappare correttamente i dati da un sistema all’altro può essere un’operazione complessa, richiedendo una profonda comprensione di entrambe le strutture dati e delle loro implicazioni operative.
Oggi la mappatura è resa più semplice da interfacce che consentono di “abbinare” i dati sorgenti e quelli destinatari semplicemente trascinando delle forme grafiche o agendo su caselle a discesa. In questo modo anche Persone con poca dimestichezza informatica possono recuperare dati da sistemi diversi e ospitarli in quello nuovo senza troppa fatica.
Mancanza di Documentazione e Conoscenza
Spesso, la documentazione del vecchio sistema è scarsa, obsoleta o addirittura mancante. Le persone che hanno sviluppato o gestito il sistema potrebbero non essere più disponibili, rendendo difficile comprendere la logica interna e le dipendenze dei dati.
Soluzione: Intervistare il personale chiave che ha utilizzato il vecchio sistema, analizzare il codice (se disponibile) e condurre test approfonditi per ricostruire la logica del sistema e identificare le dipendenze critiche.
Performance e Scalabilità
L’estrazione, la trasformazione e il caricamento di grandi quantità di dati possono richiedere tempo e risorse significative. Un approccio inefficiente alla migrazione dei dati può rallentare il progetto, aumentare i costi e interrompere le operazioni aziendali.
Pianificare attentamente la migrazione dei dati, utilizzando strumenti e tecniche ottimizzate per la performance. Ad esempio, la migrazione incrementale (spostamento dei dati in piccoli blocchi) può ridurre il rischio di interruzioni.
