Llevar a cabo un proceso de migración de datos puede suponer más complicaciones de lo que se tenía previsto: retrasos en los plazos de entrega, errores de limpieza en los datos o aumento de los costes estimados de proyecto, son algunos de los más frecuentes. Muchos de ellos pueden resolverse optando por la tecnología adecuada y dejándose guiar por expertos en la materia, que sean capaces de probar su experiencia en este campo.

La solución de Business Intelligence debe aportar visibilidad a la lectura del presente, el análisis del pasado y la predicción del futuro gracias a la inmediatez. En el blog de Lantares hemos desgranado varios factores importantes a tener en cuenta que recopilamos a continuación:

• Elección de soluciones BI aplicadas a la gestión de datos: la capa de explotación debe permitir la mejora del análisis estratégicos, la toma de decisiones y el emprendimiento de acciones empresariales mediante el uso de sistemas. Las soluciones de inteligencia empresarial pueden clasificarse en scorecards, informes y dashboards, informes predefinidos, informes a medida, consultas (query) / cubos OLAP (on-line analytic processing), alertas, análisis, análisis estadístico, pronósticos (forecasting), minería de datos, optimización, y minería de procesos. La elección de la solución adecuada debe contemplar las necesidades de negocio.

Las empresas de viajes tienen la oportunidad de transformar la manera de ofrecer servicios a los viajeros gracias a Big Data. Para lograrlo, deben hacer de la adopción de esta tecnología una prioridad, para sí maximizar sus beneficios al mismo tiempo que ofertan una experiencia de viaje más inteligente y personalizada.

La finalidad primordial de las empresas que empiezan a utilizar Big Data es conseguir una mejor toma de decisiones. Es una de las principales conclusiones del estudio 'Big Data en números 2014' llevado a cabo por la Online Business School (OBS), un análisis numérico, estadístico y de usabilidad del área de gestión de datos.

El proceso de carga puede verse impactado en algunos casos, a pesar de que todo el proyecto de migración de datos haya transcurrido según lo previsto. Generalmente, cuando la carga se ve afectada suele ser por la presencia de un volumen considerable de datos históricos que tienen en común la antigüedad de su origen y su bajo índice de uso.

En estos casos, al definir la estrategia de migración se establece el traslado de los datos más recientes a destino y el archivo los históricos en un ámbito diferente. El modo de llevar a cabo esta solución, en la práctica, implica optar entre dos técnicas que permiten completar el proceso de migración actuando de esta forma:

- Subsetting: esta técnica se basa en filtrar la información antigua para proceder a alojarla en otro ámbito, cargando en la nueva base de datos únicamente los datos vigentes.

- Archiving: consiste en alojar la información antigua en medios de almacenamiento móvil de bajo coste, como un disco duro externo o un dispositivo USB, vinculando el medio de almacenamiento elegido, de forma lógica, a la nueva base de datos.

La fase de transformación, el momento en que se lleva  cabo la conversión de los datos, persigue prepararlos para llegar a la fase carga en condiciones óptimas. Se trata de minimizar el riesgo y, por ello, la ejecución de todos los pasos que comprende esta etapa se considera de importancia crítica. Contar con las garantías necesarias implica evitar:

- Faltas de precisión.

- Incorrecciones, lagunas y duplicidades.

- Errores de otros tipos.

La migración de datos puede venir motivada por la fusión de dos empresas, por el paso de un sistema antiguo a uno más moderno o por el inicio de una relación de outsourcing, entre otras. Sea cual sea el origen de la necesidad, la finalidad es siempre poder disponer del valor que los datos encierran, en condiciones de integridad, veracidad y completitud, para que su usabilidad no se vea perjudicada por el traslado sino, en todo caso, enriquecida.