Últimamente, la migración de datos es una operación habitual en el sector de la contratación, pero está plagada de mitos, sobre todo cuando se manejan grandes volúmenes de datos.
Varias empresas de dotación de personal lo evitan por miedo a perder su valiosa información o a caer en el charco de otros riesgos potenciales.
Sin embargo, estamos aquí para disipar estos desafíos y asegurarle que la migración de datos no es tan difícil como puede parecer. De hecho, es un proceso bastante sencillo si tiene lo básico bajo la manga.
¿Aún tiene dudas? ¡Esta guía le ayudará a navegar por la migración de datos con confianza y facilidad! Siga leyendo.
¿Qué es la migración de datos en la contratación?
La migración de datos es el proceso de transferencia de datos de contratación de un sistema (denominado sistema de gestión de bases de datos de origen) a otro (a menudo denominado de destino) utilizando diversas herramientas y técnicas.
Hay tres tipos diferentes de migración que las agencias de colocación de personal deben conocer:
- Migración de bases de datos: Esto significa trasladar sus registros de candidatos de una base de datos a otra. Por ejemplo, puede que hasta ahora esté utilizando una hoja de cálculo Excel para registrar sus datos. Entonces, cuando adquiera un nuevo software de base de datos, migrará de Excel a esa base de datos.
- Actualización de la versión de la base de datos: Consiste en actualizar la versión obsoleta de su base de datos con la más reciente.
- Migración del sistema: Se produce cuando usted ha comprado una suite/sistema de contratación completo, como CRM, nóminas de RR.HH., etc., y está planeando cambiar a él desde su antiguo sistema.
Existen tres fases clave de la migración de datos en la contratación, que son:
- Planificación
- Migración
- Después de la migración
Planificación previa a la migración
Esta fase implica el análisis de los requisitos empresariales y técnicos de los datos migrados, así como la identificación de las dependencias que puedan existir.
Incluye echar un vistazo al sistema de contratación actual, identificar los datos críticos (como la información de los candidatos y las ofertas de empleo) y determinar los requisitos de hardware y ancho de banda necesarios para la migración.
Además, se desarrollaría un calendario de implementación de la migración y las licencias de software necesarias, escenarios de migración y pruebas asociadas.
Migración
Una vez completada la fase de planificación, puede comenzar la migración real de los datos. Por ejemplo, puede consistir en extraer información sobre los candidatos y las ofertas de empleo del sistema antiguo y cargarla en el nuevo.
Durante esta fase pueden llevarse a cabo procedimientos de validación previa para garantizar que todas las funciones funcionan como se espera.
Verificación posterior a la migración
Una vez migrados los datos, se prueba la nueva base de datos para verificar la exactitud de las fuentes de datos migradas.
Implica comparar la información de los candidatos y las ofertas de empleo del nuevo sistema con las del antiguo para identificar cualquier área de pérdida de datos.
Cualquier disparidad se documenta y el proceso de verificación se repite hasta que el nuevo sistema está totalmente validado y desplegado.
Una vez que el nuevo sistema funciona sin problemas, se desconecta el antiguo.
Desafíos comunes a los que se enfrentan los reclutadores durante la migración de datos + consejos para mitigarlos
Desafío 1: La complejidad de los datos
Trasladar un gran volumen de registros de candidatos/clientes de un software de contratación a otro puede dar lugar a varios problemas, sobre todo relacionados con el análisis y la configuración de los datos de origen.
Además, algunos factores como los registros duplicados y los datos incoherentes o incompletos aumentan su complejidad, lo que dificulta a los reclutadores llegar a la raíz del problema.
Entonces, ¿cuál es la solución? Lea a continuación:
Transformaciones de datos
Cada base de datos almacena los registros de una forma determinada. Si utiliza un formato de almacenamiento obsoleto, deberá transformar los datos antes de migrarlos a una base de datos moderna.
¿Cómo? He aquí algunas herramientas y técnicas que pueden utilizarse para transformar sus datos:
- Software ETL (Extraer, Transformar, Cargar): La mayoría de las herramientas ETL modernas vienen con funciones integradas para convertir automáticamente los punteros de datos durante el proceso de transformación. Estas herramientas suelen permitirle definir reglas de transición personalizadas, especificando cómo deben convertirse los datos del formato de origen al de destino.
He aquí algunos de los mejores software ETL en los que puede fijarse:
- Integrar.io (Plan de pago flexible disponible)
- Integrador de datos Oracle (de pago)
- Cantante (Gratis)
- Hadoop (gratuito)
- Talend open studio (gratuito)
- IBM Datastage (de pago)
¡Para más información, puede consultar esto!
- Guiones personalizados: Si tiene requisitos complejos de transformación de datos, puede que necesite escribir secuencias de comandos personalizadas para gestionar la conversión de sus registros. Por ejemplo, podría utilizar un lenguaje de scripts como Python o Perl para leer los datos de la base de datos de origen, transformarlos según sea necesario y escribirlos en la base de datos de destino.
Recuerde: Antes de empezar a convertir sus datos de reclutamiento, es crucial comprender las relaciones entre las distintas entidades de datos. La elaboración de perfiles de datos y herramientas de análisis pueden ayudarle a identificar las dependencias y relaciones entre las diferentes entidades de datos, lo que puede ayudarle a diseñar reglas de conversión de datos más eficaces.
Además, siempre es una buena idea realizar conversiones de prueba de una pequeña muestra de datos antes de intentar convertir toda su base de datos. Le permitirá probar sus reglas de conversión e identificar cualquier problema antes de empezar a migrar sus datos de producción.
Y después de haber convertido sus punteros de datos, es importante validar los datos para asegurarse de que se han convertido correctamente. Existen muchas herramientas de validación de datos que pueden ayudarle a comprobar la integridad, exactitud y coherencia de los datos.
Campos codificados
Puede que haya estado almacenando números de reclamación de 30-40 dígitos en un solo campo de su base de datos de contratación actual; sin embargo, al migrar a un nuevo sistema, puede ser útil considerar la posibilidad de dividir estos campos en trozos más pequeños y fáciles de leer.
Al hacerlo, podrá acceder fácilmente a registros importantes, como el número de secuencia, el identificador de afiliado y la fecha, sin tener que descodificar manualmente todo el número de solicitud en su cabeza. Le ahorrará tiempo y aumentará la eficacia, sobre todo cuando revise y compare varios campos a la vez.
Asimismo, dividir los campos codificados también puede reducir el riesgo de errores o imprecisiones causados por errores humanos, ya que es más fácil detectar y corregir los errores en trozos de datos más pequeños y manejables.
Normalización de datos
Si lleva muchos años utilizando el mismo sistema de gestión, es posible que el mismo dato esté almacenado en lugares diferentes, lo que provoca redundancia, incoherencia y posibles errores.
La normalización de datos es la respuesta perfecta a este problema, ya que consiste en identificar todas las fuentes en las que se almacenan datos duplicados y consolidarlas en una única ubicación normalizada, garantizando la precisión y coherencia de los datos de origen.
Al migrar sus datos a un nuevo sistema, es esencial asegurarse de que todos los datos se transfieren de forma precisa y coherente al nuevo sistema. Normalizar los datos de antemano puede hacer que este proceso sea mucho más fluido y eficaz, reduciendo el riesgo de errores y garantizando que los datos estén estructurados de forma óptima para el nuevo sistema.
Reto 2: Pérdida o corrupción de datos
¡Datos, datos, datos! La contratación con éxito no es nada sin datos.
Puede ver en la imagen de arriba cómo los reclutadores utilizan los datos recopilados para mejorar sus esfuerzos de contratación. ¡Y no les gustará perder estos datos a cualquier precio!
Por desgracia, éste es uno de los retos más comunes a los que se enfrentan los reclutadores durante la migración de datos.
La pérdida o corrupción de datos, aunque sólo sea un registro perdido, puede perjudicar mucho a su empresa desde el punto de vista financiero, y todos sus esfuerzos de marketing pueden resultar en vano. Pero, ¿qué puede hacer para evitarlo?
Hay dos formas principales:
1) Conciliación de datos
Concilie sus datos durante la migración y pruébelos. Debe saber cuántos registros debe producir en el nuevo sistema, eliminando todos los duplicados y punteros incoherentes de su actual base de datos de reclutamiento.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.
Estas son algunas de las mejores prácticas para realizar la conciliación de datos:
- Definir el alcance y el objetivo de la reconciliación: Determine los elementos de datos específicos que deben conciliarse, las razones de la conciliación y el resultado esperado del proceso.
- Identificar las fuentes de datos: Identifique los sistemas, bases de datos o fuentes de datos que deben conciliarse.
- Desarrollar un plan de reconciliación: Desarrolle un plan que describa el proceso de reconciliación, incluyendo los pasos a dar, las herramientas a utilizar y los plazos para su finalización.
- Limpiar y normalizar los datos: Asegúrese de que los datos están depurados y normalizados antes de realizar el proceso de conciliación. Puede implicar eliminar duplicados, corregir errores ortográficos y garantizar la coherencia de los formatos de los datos.
- Realice el proceso de conciliación: Compare los datos entre los distintos sistemas, bases de datos o fuentes para identificar discrepancias o incoherencias. Resuelva cualquier problema que surja durante el proceso de conciliación.
- Validar los resultados: Valide los resultados del proceso de conciliación para asegurarse de que los datos son coherentes y precisos. Realice pruebas adicionales o utilice algoritmos de aprendizaje automático para identificar valores atípicos o anomalías.
Algunas herramientas de IA que pueden ayudarle con la conciliación de datos son:
- DataRobot: Una plataforma de aprendizaje automático que puede automatizar la conciliación e identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
- Servidor de información IBM InfoSphere: Una plataforma de integración de datos que puede conciliar datos de varios sistemas y bases de datos.
- Talend: Una plataforma de integración de datos de código abierto con amplias funciones de conciliación y validación de datos.
- Alteryx: Una plataforma de preparación y análisis de datos que puede conciliar datos de distintas fuentes y sistemas.
Si sigue estas prácticas recomendadas y utiliza las herramientas de IA, podrá conciliar sus datos de forma eficaz y evitar posibles pérdidas o corrupción de datos durante la migración.
2) Validación de datos
Al migrar sus conjuntos de datos de un sistema a otro, debe asegurarse de que coinciden con sus expectativas. Por ejemplo, compruebe si hay el número correcto de caracteres en cada campo de número de solicitud o si los números de teléfono de los solicitantes acaban en el campo «número de teléfono».
Hay tres tipos de validación de datos que debe conocer:
- Validación de los datos de la muestra: Consiste en elegir un registro al azar y compararlo con los datos de origen. No es del todo práctico, ya que algunos datos no validados pueden estar corruptos.
- Validación del subconjunto de datos: Aquí, usted elige un subconjunto de datos, como el que va de 500 a 5000, y lo compara con los datos de origen. Al igual que la validación de datos de muestra, tampoco es a prueba de errores.
- Validación completa de los datos: Como su nombre indica, consiste en comprobar y comparar cada registro de los datos de origen con los datos migrados. Es el tipo de proceso de validación de datos más seguro.
Recuerde: Cuando valide sus datos de contratación, tenga en cuenta factores como la cobertura de los datos, la eficacia de las consultas, la estabilidad del proceso y el tiempo de ejecución. Y esfuércese siempre por conseguir una validación completa de los datos, aunque puede optar por los otros dos tipos para volver a comprobar los registros después de que usted o cualquier otro miembro de su equipo de contratación los haya validado por completo.
Además, varias herramientas pueden ayudarle en su proceso de validación de datos, entre las que se incluyen, RightData, Xplenty, Big EVALo cualquier otro software elt.
Reto 3: Mapeo de datos
El mapeo de datos es un componente crucial de la migración de datos en la contratación. Implica definir cómo y dónde exactamente se transferirán los datos de un sistema a otro, especialmente cuando se migra a un sistema de contratación más sofisticado basado en el conocimiento.
He aquí algunos retos comunes a los que pueden enfrentarse los reclutadores a la hora de mapear los datos:
- Mapeo de estructuras de datos complejas: Si sus sistemas de origen y de destino tienen estructuras de datos diferentes, puede que necesite realizar transformaciones de datos complejas para garantizar que los datos se mapean con precisión. Puede resultar complicado cuando se trata de grandes volúmenes de datos o cuando las estructuras de datos son muy complejas.
- Tratamiento de datos ausentes o incompletos: Si a sus datos de origen le faltan campos específicos o contienen información incompleta, puede resultar difícil asignar esos datos a los campos correctos en el sistema de destino, lo que provocará problemas de calidad y repercutirá en el éxito general de su migración.
- Garantizar la coherencia de los datos: A la hora de mapear los datos, es vital garantizar la coherencia en todos los sistemas, sobre todo cuando se conoce la posibilidad de que los datos de origen contengan duplicados u otros riesgos potenciales que deban resolverse antes del mapeo.
¿Cuál es la solución? La misma que para el primer y el segundo reto. Debe centrarse en la transformación, normalización y validación precisas de los datos.
Sin embargo, siempre es recomendable trabajar con expertos acreditados. Ellos conocen y tienen experiencia en el mapeo de datos y pueden realizar la tarea que a usted le lleva años en un abrir y cerrar de ojos.
Reto 4: Semántica de los datos
Por lo general, cabe esperar que el significado de los datos migrados sea el mismo que el de los datos originales. Sin embargo, por muy cuidadoso que sea, aún puede haber algunos problemas semánticos, causantes de uno o más de los siguientes retos:
- Diferencias lingüísticas: Si sus sistemas de origen y de destino utilizan idiomas diferentes, garantizar que se preserve el significado de los datos durante la migración puede ser todo un reto. Resulta especialmente difícil cuando se trata de jerga específica del sector o de términos técnicos.
- Asignación de datos a los campos correctos: Al migrar datos, es vital asegurarse de que los datos se asignan a los campos correctos en el sistema de destino, especialmente cuando se trata de datos con múltiples significados o cuando los datos se utilizan de forma diferente en distintos sistemas.
- Garantizar la exactitud de los datos: Por último, es esencial garantizar que el significado de los datos se preserve con precisión durante la migración. Esto puede resultar difícil cuando se trata de grandes volúmenes de datos o cuando los datos son muy complejos. Debe comprender a fondo los datos y realizar pruebas rigurosas para garantizar su exactitud.
Para proteger sus datos contra este problema, usted y su equipo deben realizar un estudio de viabilidad y utilizar casos de prueba antes de utilizar los datos. ¿Cómo puede formar los casos de prueba para los mismos?
- Comprender los sistemas de origen y destino: Antes de crear casos de prueba, es crucial tener un profundo conocimiento de los sistemas de origen y destino, incluidas sus estructuras de datos, reglas de negocio y otros detalles relevantes. Le ayudará a identificar posibles problemas y a crear casos de prueba prácticos.
- Utilice un enfoque basado en el riesgo: Priorice sus casos de prueba basándose en el impacto potencial de los problemas de migración de datos. Por ejemplo, los casos de prueba para datos críticos que podrían causar interrupciones significativas en el negocio deben priorizarse sobre los casos de prueba para datos menos críticos.
- Considere los casos extremos: Asegúrese de incluir preguntas que cubran casos límite o escenarios que es poco probable que ocurran pero que podrían tener consecuencias significativas si lo hacen. Le ayudará a identificar y mitigar los posibles problemas antes de que se conviertan en problemas importantes.
- Utilice herramientas de perfilado de datos: Las herramientas de perfilado de datos pueden ayudarle a identificar los problemas de calidad de los datos y las incoherencias que puede ser necesario abordar durante el proceso de migración. Estas herramientas también pueden ayudarle a identificar patrones de datos que pueden utilizarse para crear casos de prueba eficaces. (¡Ya los hemos tratado anteriormente!)
- Aproveche la automatización: Las herramientas de pruebas automatizadas pueden ayudarle a agilizar el proceso de pruebas y reducir el riesgo de error humano. Puede utilizar herramientas como Selenio o Appium para automatizar sus casos de prueba.
Siguiendo estos consejos, podrá crear casos de prueba exhaustivos y prácticos que le ayuden a garantizar la precisión y la integridad de los datos de contratación migrados.
Reto 5: Consumo de tiempo
La migración de datos puede llevar mucho tiempo, sobre todo para las empresas de contratación que tienen que transferir cantidades importantes de datos.
He aquí algunos factores que pueden contribuir al reto del consumo de tiempo, junto con consejos para ayudar a mitigarlos:
- Volumen de datos: La cantidad de datos que hay que migrar puede influir significativamente en el tiempo necesario para el proceso de migración. Puede resultar especialmente difícil para las empresas de contratación de personal que han acumulado grandes cantidades de datos a lo largo del tiempo. Para hacer frente a este reto, considere la posibilidad de priorizar los datos que deben migrarse en función de su relevancia e importancia para su proceso de contratación.
- Velocidad de la red: La velocidad de su conexión de red puede influir en el tiempo que se tarda en transferir datos entre sistemas. Si está migrando datos a través de una conexión de red lenta, puede que merezca la pena plantearse actualizar su infraestructura de red para mejorar la velocidad de transferencia.
- Calidad de los datos: Una mala calidad de los datos puede repercutir en el tiempo necesario para su migración, ya que puede aumentar la necesidad de limpiarlos y transformarlos. Antes de iniciar el proceso de migración, tómese el tiempo necesario para evaluar la calidad de sus datos e identificar cualquier problema que deba abordarse.
- Mapeo de datos: El mapeo de datos entre distintos sistemas puede llevar mucho tiempo, sobre todo si se utilizan estructuras o formatos de datos diferentes. Para agilizar el proceso de mapeo de datos, considere la posibilidad de utilizar herramientas como Pimcore, Informatica, etc., mapean automáticamente los datos entre sistemas.
- Pruebas: Antes de completar el proceso de migración de datos, es esencial probar a fondo el nuevo sistema para garantizar que los datos se han migrado con precisión y que el sistema funciona como se esperaba. Estas pruebas pueden llevar mucho tiempo, pero son fundamentales para garantizar el éxito de la migración.
Si se tienen en cuenta estos factores y se aplican las estrategias adecuadas, las empresas de dotación de personal pueden ayudar a mitigar el reto que supone el consumo de tiempo durante la migración de datos.
Descargo de responsabilidad: Ninguna de las herramientas mencionadas aquí está afiliada. Debe analizar las necesidades de su empresa antes de seleccionar cualquier software.
Estudio de caso: ¿Cómo ha ayudado Recruit CRM a L-Lindh en una migración de datos sin problemas?
L-Lindh, una empresa de búsqueda de ejecutivos, antes de cambiar al ATS de Recruit CRMse enfrentó a varios retos, como
- Cómo lidiar con un software de contratación obsoleto
- Red desorganizada y reserva de talentos
- Seguimiento incoherente de los datos del candidato/cliente
Para superar estos obstáculos, el equipo buscaba un software que se ajustara a sus necesidades. Aunque se toparon con múltiples sistemas, el miedo a la migración de datos era una de sus principales preocupaciones.
Hasta que…
Les llamó la atención el proceso de configuración de 5 minutos de Recruit CRM y el equipo de atención al cliente disponible 24 horas al día, 7 días a la semana, y pudieron una transición suave al nuevo ATS sin perder ningún registro valioso.
Recruit CRM es muy fácil de usar. Es completo. Es editable, robusto y viene con una interfaz muy agradable. También estamos muy contentos con el apoyo para la migración.
Lauren Lindh (Fundadora, L-Lindh)
¿Está usted como L-Lindh, buscando un ATS que funcione bien para usted?
¡Concierte una rápida llamada de demostración con nosotros!
Para terminar…
Quizá no ahora, pero en algún momento de la explotación de su empresa de contratación, necesitará implantar sistemas avanzados o trasladar su centro de datos. Entonces, será inevitable realizar una migración de datos.
Esperamos que este artículo le ayude a no tener miedo y a abordar el proceso como un profesional.
Feliz migración de datos~
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1-¿Cuándo debería plantearme migrar mis datos de contratación?
Debería considerar la posibilidad de migrar sus datos de contratación en los siguientes casos-.
- Al cambiar a un nuevo software de contratación
- Cuando su sistema actual está anticuado o ya no satisface sus necesidades de contratación
- Cuando se fusiona con otra empresa y necesita consolidar datos
- Cuando desee mejorar la calidad de los datos y eliminar los registros duplicados
- Cuando necesite cumplir las nuevas normativas sobre privacidad o seguridad de los datos
P2-¿Cuáles son los requisitos para que la migración de datos tenga éxito?
El éxito de la migración de datos requiere
- los datos a migrar
- un plan de transición bien definido
- las herramientas y tecnologías adecuadas
- un equipo cualificado para ejecutar el proceso de migración
P3-¿Cuáles son las ventajas de la migración de datos en la contratación?
La migración de datos tiene varias ventajas, entre otras
- Mejora de la eficacia
- Mayor precisión de los datos
- Mayor accesibilidad
- Flujos de trabajo racionalizados
- Mejor toma de decisiones basada en información precisa y actualizada
P4-¿Cuánto cuesta migrar los datos de reclutamiento?
El coste de la migración de los datos de reclutamiento varía en función de varios factores como-
- el tamaño y la complejidad de los datos
- las herramientas y tecnologías utilizadas
- la experiencia del equipo que realiza la migración
No podemos decirle el coste exacto. Lo mejor es que pida presupuesto a un proveedor o consultor de confianza.
