La migrazione dei dati è stata un’operazione comune nel settore del reclutamento ultimamente, ma è piena di miti, in particolare quando si gestiscono dati ad alto volume.
Molte società di staffing lo evitano per paura di perdere le loro preziose informazioni o di cadere nella pozza di altri potenziali rischi.
Tuttavia, siamo qui per dissipare queste sfide e assicurarle che la migrazione dei dati non è così difficile come potrebbe sembrare.
In effetti, si tratta di un processo piuttosto semplice, se si hanno le nozioni di base nella manica.
È ancora titubante?
Questa guida l’aiuterà a navigare nella migrazione dei dati con sicurezza e facilità! Continui a leggere.
Che cos’è la migrazione dei dati nel reclutamento?
La migrazione dei dati è il processo di trasferimento dei dati di reclutamento da un sistema sistema (chiamato sistema di gestione del database di origine) a un altro (spesso chiamato di destinazione), utilizzando una serie di strumenti e tecniche.
Ci sono tre diversi tipi di migrazione che le agenzie di staffing devono conoscere:
- Migrazione del database: Ciò significa spostare i record dei suoi candidati da un database ad un altro.
Ad esempio, fino ad ora potrebbe utilizzare un foglio di calcolo Excel per registrare i suoi dati.
Quindi, quando acquisterà un nuovo software di database, migrerà da Excel a quel database. - Aggiornamento della versione del database: Si tratta di aggiornare la versione obsoleta del suo database con quella più recente.
- Migrazione del sistema: Si verifica quando si è acquistata un’intera suite/sistema di reclutamento, come CRM, buste paga HR, ecc. e si intende passare ad essa dal vecchio sistema.
Ci sono tre fasi chiave della migrazione dei dati nel reclutamento, che sono:
- Pianificazione
- Migrazione
- Post-migrazione
Pianificazione pre-migrazione
Questa fase comporta l’analisi dei requisiti aziendali e tecnici dei dati migrati, nonché l’identificazione di eventuali dipendenze.
Si tratta di scremare l’attuale sistema di recruiting, identificare i dati critici (come le informazioni sui candidati e gli annunci di lavoro) e determinare i requisiti hardware e di larghezza di banda necessari per la migrazione.
Inoltre, si svilupperà un programma di implementazione della migrazione e tutte le licenze software necessarie, gli scenari di migrazione e i test associati.
Migrazione
Una volta completata la fase di pianificazione, può iniziare la migrazione vera e propria dei dati.
Ad esempio, potrebbe essere necessario estrarre le informazioni sui candidati e gli annunci di lavoro dal vecchio sistema e caricarli nel nuovo sistema.
In questa fase possono essere condotte procedure di pre-validazione per garantire che tutte le funzioni funzionino come previsto.
Verifica post-migrazione
Dopo la migrazione dei dati, il nuovo database viene testato per verificare l’accuratezza delle fonti di dati migrate.
Si tratta di confrontare le informazioni sui candidati e gli annunci di lavoro nel nuovo sistema con quelli del vecchio sistema, per identificare eventuali aree di perdita di dati.
Qualsiasi disparità viene documentata e il processo di verifica viene ripetuto fino a quando il nuovo sistema non viene completamente convalidato e implementato.
Una volta che il nuovo sistema funziona senza problemi, il vecchio sistema viene spento.
Sfide comuni affrontate dai reclutatori durante la migrazione dei dati + suggerimenti per mitigarle
Sfida 1: Complessità dei dati
Spostamento di un grande volume di record di candidati/clienti da un software di recruiting ad un altro può comportare diversi problemi, in particolare legati all’analisi e alla configurazione dei dati di origine.
Inoltre, alcuni fattori come i record duplicati e i dati incoerenti o incompleti ne aumentano la complessità, rendendo difficile per i reclutatori arrivare alle radici del problema.
Quindi, qual è la soluzione?
Legga qui sotto:
Trasformazioni di dati
Ogni database archivia i record in un certo modo.
Se sta utilizzando un formato di archiviazione obsoleto, deve trasformare i dati prima di migrarli in un database moderno.
Come?
Ecco alcuni strumenti e tecniche che possono essere utilizzati per trasformare i suoi dati:
- Software ETL (Estrazione, Trasformazione, Caricamento): La maggior parte degli strumenti ETL moderni dispone di funzionalità integrate per convertire automaticamente i puntatori dei dati durante il processo di trasformazione.
Questi strumenti in genere consentono di definire regole di transizione personalizzate, specificando come i dati devono essere convertiti dal formato di origine a quello di destinazione.
Ecco alcuni dei migliori software ETL che può prendere in considerazione:
- Integrare.io (Disponibile un piano flessibile a pagamento)
- Integratore di dati Oracle (Pagato)
- Cantante (Gratuito)
- Hadoop (Gratuito)
- Talend open studio (Gratuito)
- IBM Datastage (A pagamento)
Per saperne di più, può dare un’occhiata a questo!
- Script personalizzati: Se i requisiti di trasformazione dei dati sono complessi, potrebbe essere necessario scrivere degli script personalizzati per gestire la conversione dei record.
Ad esempio, potrebbe utilizzare un linguaggio di scripting come Python o Perl per leggere i dati dal database di origine, trasformarli come necessario e scriverli nel database di destinazione.
Ricorda: Prima di iniziare a convertire i dati di reclutamento, è fondamentale capire le relazioni tra le diverse entità di dati. La profilazione dei dati e strumenti di analisi possono aiutarla a identificare le dipendenze e le relazioni tra le diverse entità di dati, che possono aiutarla a progettare regole di conversione dei dati più efficaci.
Inoltre, è sempre una buona idea eseguire conversioni di prova di un piccolo campione di dati prima di tentare di convertire l’intero database.
In questo modo potrà testare le regole di conversione e identificare eventuali problemi prima di iniziare la migrazione dei dati di produzione.
E dopo aver convertito i puntatori dei dati, è importante convalidare i dati per assicurarsi che siano stati convertiti correttamente.
Esistono molti strumenti di convalida dei dati che possono aiutarla a verificare la completezza, l’accuratezza e la coerenza dei dati.
Campi codificati
Può darsi che nel suo attuale database di reclutamento abbia memorizzato numeri di reclamo di 30-40 cifre in un unico campo; tuttavia, quando migra a un nuovo sistema, può essere utile considerare di suddividere questi campi in parti più piccole e facilmente leggibili.
In questo modo, potrà accedere facilmente a record importanti, come il numero di sequenza, l’identificativo dell’assicurato e la data, senza dover decodificare manualmente l’intero numero di richiesta nella sua testa.
In questo modo risparmierà tempo e aumenterà l’efficienza, in particolare quando si esamina e si confrontano più campi contemporaneamente.
Inoltre, la suddivisione dei campi codificati può anche ridurre il rischio di errori o imprecisioni causati dall’errore umano, in quanto è più facile individuare e correggere gli errori in pezzi di dati più piccoli e gestibili.
Normalizzazione dei dati
Se utilizza lo stesso sistema di gestione da molti anni, è possibile che gli stessi dati siano archiviati in luoghi diversi, con conseguente ridondanza, incoerenza e potenziali errori.
La normalizzazione dei dati è la risposta perfetta a questo problema, in quanto comporta l’identificazione di tutte le fonti in cui sono archiviati dati duplicati e il loro consolidamento in un’unica posizione standardizzata, garantendo l’accuratezza e la coerenza dei dati di origine.
Quando migra i suoi dati in un nuovo sistema, è essenziale garantire che tutti i dati siano trasferiti in modo accurato e coerente al nuovo sistema.
La normalizzazione dei dati in anticipo può rendere questo processo molto più fluido ed efficiente, riducendo il rischio di errori e garantendo che i dati siano strutturati in modo ottimale per il nuovo sistema.
Sfida 2: perdita o corruzione dei dati
Dati, dati, dati!
Un’assunzione di successo non è nulla senza dati.
Dall’immagine qui sopra può vedere come i reclutatori utilizzino i dati raccolti per migliorare i loro sforzi di reclutamento.
E non amano perdere questi dati a nessun costo!
Purtroppo, questa è una delle sfide più comuni che i reclutatori devono affrontare durante la migrazione dei dati.
La perdita o la corruzione dei dati, anche se si tratta di un solo record perso, può danneggiare molto la sua azienda dal punto di vista finanziario, e tutti i suoi sforzi di marketing possono risultare vani.
Ma cosa può fare per evitarla?
Ci sono due modi principali:
1) Riconciliazione dei dati
Ricontrolli i suoi dati durante la migrazione e li testi.
Deve sapere quanti record deve produrre nel nuovo sistema, eliminando tutti i duplicati e i puntatori incoerenti dal suo sistema attuale. database di reclutamento.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.
Ecco alcune best practice per eseguire la riconciliazione dei dati:
- Definire l’ambito e lo scopo della riconciliazione: Determinare gli elementi di dati specifici che devono essere riconciliati, le ragioni della riconciliazione e il risultato atteso del processo.
- Identificare le fonti di dati: Identificare i sistemi, i database o le fonti di dati che devono essere riconciliati.
- Sviluppare un piano di riconciliazione: Sviluppi un piano che delinei il processo di riconciliazione, compresi i passi da compiere, gli strumenti da utilizzare e le tempistiche per il completamento.
- Pulire e standardizzare i dati: Assicurarsi che i dati siano puliti e standardizzati prima di eseguire il processo di riconciliazione.
Ciò può comportare la rimozione dei duplicati, la correzione degli errori di ortografia e la garanzia di coerenza dei formati dei dati. - Eseguire il processo di riconciliazione: Confrontare i dati tra i diversi sistemi, database o fonti per identificare discrepanze o incongruenze.
Risolvere eventuali problemi che emergono durante il processo di riconciliazione. - Convalidare i risultati: Convalidare i risultati del processo di riconciliazione per garantire che i dati siano coerenti e accurati.
Eseguire test aggiuntivi o utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per identificare i valori anomali o le anomalie.
Alcuni strumenti di intelligenza artificiale che possono aiutarla nella riconciliazione dei dati includono:
- DataRobot: Una piattaforma di apprendimento automatico che può automatizzare la riconciliazione e identificare i modelli in grandi insiemi di dati.
- IBM InfoSphere Information Server: Una piattaforma di integrazione dei dati che può riconciliare i dati tra più sistemi e database.
- Talend: Una piattaforma di integrazione dati open-source con ampie funzioni di riconciliazione e convalida dei dati.
- Alteryx: Una piattaforma di preparazione e analisi dei dati che può riconciliare i dati tra diverse fonti e sistemi.
Seguendo queste best practice e utilizzando gli strumenti di AI, può riconciliare efficacemente i suoi dati ed evitare la potenziale perdita o corruzione dei dati durante la migrazione.
2) Convalida dei dati
Quando migra i suoi set di dati da un sistema all’altro, deve assicurarsi che corrispondano alle sue aspettative.
Per esempio, verifichi se c’è il numero corretto di caratteri in ogni campo del numero di sinistro o se i numeri di telefono dei richiedenti finiscono nel campo “numero di telefono”.
Ci sono tre tipi di convalida dei dati che deve conoscere:
- Convalida dei dati del campione: Si tratta di scegliere un record casuale e di confrontarlo con i dati di origine.
Non è del tutto pratico, poiché alcuni dati non convalidati possono essere corrotti. - Convalida dei dati del sottoinsieme: Qui si sceglie un sottoinsieme di dati, come quello che va da 500 a 5000, e lo si confronta con i dati di origine.
Proprio come la convalida dei dati campione, anche questa non è a prova di errore. - Convalida completa dei dati: Come suggerisce il nome, si tratta di testare e confrontare ogni record dei dati di origine con i dati migrati.
È il tipo di processo di validazione dei dati più sicuro.
Ricorda: Quando convalida i dati di reclutamento, considera fattori come la copertura dei dati, l’efficienza delle query, la stabilità del processo e il tempo di esecuzione.
E cerca sempre di ottenere una convalida completa dei dati, anche se può scegliere gli altri due tipi per ricontrollare i record dopo che sono stati interamente convalidati da lei o da qualsiasi altro membro del suo team di reclutamento.
Inoltre, diversi strumenti possono aiutarla nel processo di convalida dei dati, tra cui, ma non solo, RightData, Xplenty, Big EVALo qualsiasi altro software elt.
Sfida 3: Mappatura dei dati
La mappatura dei dati è una componente cruciale della migrazione dei dati nel reclutamento.
Si tratta di definire come e dove esattamente i dati saranno trasferiti da un sistema all’altro, soprattutto quando si migra verso un sistema di reclutamento più sofisticato e basato sulla conoscenza.
Ecco alcune sfide comuni che i reclutatori possono affrontare nella mappatura dei dati:
- Mappatura di strutture dati complesse: Se i sistemi di origine e di destinazione hanno strutture di dati diverse, potrebbe essere necessario eseguire trasformazioni di dati complesse per garantire una mappatura accurata dei dati.
Può essere impegnativo quando si tratta di grandi volumi di dati o quando le strutture di dati sono molto complesse. - Gestire i dati mancanti o incompleti: Se i suoi dati di origine mancano di campi specifici o contengono informazioni incomplete, può essere difficile mappare quei dati nei campi corretti del sistema di destinazione, con conseguenti problemi di qualità e un impatto sul successo complessivo della migrazione.
- Assicurare la coerenza dei dati: Quando si mappano i dati, è fondamentale garantire la coerenza tra tutti i sistemi, in particolare quando si conosce la possibilità che i dati di origine contengano duplicati o altri rischi potenziali che devono essere risolti prima della mappatura.
Qual è la soluzione?
La stessa della prima e della seconda sfida.
Deve concentrarsi su un’accurata trasformazione, normalizzazione e validazione dei dati.
Tuttavia, è sempre consigliabile lavorare con esperti affidabili.
Conoscono e hanno esperienza nella mappatura dei dati e possono svolgere in un batter d’occhio il compito per il quale ci vogliono anni.
Sfida 4: Semantica dei dati
Di solito, ci si aspetta che il significato dei dati migrati sia lo stesso dei dati originali.
Tuttavia, a prescindere dalla sua attenzione, è possibile che si verifichino dei problemi semantici, causando una o più delle seguenti sfide:
- Differenze linguistiche: Se i sistemi di origine e di destinazione utilizzano lingue diverse, garantire che il significato dei dati sia preservato durante la migrazione può essere una sfida.
È particolarmente impegnativo quando si tratta di gergo specifico del settore o di termini tecnici. - Mappare i dati nei campi corretti: Quando si migrano i dati, è fondamentale assicurarsi che i dati siano mappati nei campi corretti del sistema di destinazione, soprattutto quando si tratta di dati con significati multipli o quando i dati sono utilizzati in modo diverso in sistemi diversi.
- Garantire l’accuratezza dei dati: Infine, è essenziale garantire che il significato dei dati sia accuratamente preservato durante la migrazione.
Questo può essere difficile quando si tratta di grandi volumi di dati o quando i dati sono molto complessi.
Deve comprendere a fondo i dati ed eseguire test rigorosi per garantire l’accuratezza dei dati.
Per proteggere i suoi dati da questo problema, lei e il suo team dovete effettuare uno studio di fattibilità e utilizzare dei casi di test prima di utilizzare i dati.
Come può formare i casi di test per lo stesso?
- Capire i sistemi di origine e di destinazione: Prima di creare i casi di test, è fondamentale avere una conoscenza approfondita dei sistemi di origine e di destinazione, comprese le loro strutture di dati, le regole aziendali e altri dettagli rilevanti.
Questo la aiuterà a identificare i potenziali problemi e a creare casi di test pratici. - Utilizzare un approccio basato sul rischio: Dia la priorità ai suoi casi di test in base all’impatto potenziale dei problemi di migrazione dei dati.
Ad esempio, i casi di test per i dati critici che potrebbero causare interruzioni aziendali significative dovrebbero avere la priorità rispetto ai casi di test per i dati meno critici. - Consideri i casi limite: Si assicuri di includere domande che coprano casi limite o scenari che è improbabile che si verifichino, ma che potrebbero avere conseguenze significative se si verificassero.
Questo la aiuterà a identificare e a mitigare i problemi potenziali prima che diventino problemi significativi. - Utilizzare gli strumenti di profilazione dei dati: Gli strumenti di profilazione dei dati possono aiutarla a identificare i problemi di qualità dei dati e le incongruenze che potrebbero dover essere affrontate durante il processo di migrazione.
Questi strumenti possono anche aiutarla a identificare i modelli di dati che possono essere utilizzati per creare casi di test efficaci.
(Li abbiamo già trattati in precedenza!) - Sfruttare l’automazione: Gli strumenti di test automatizzati possono aiutarla a snellire il processo di test e a ridurre il rischio di errore umano.
Può utilizzare strumenti come Selenio o Appium per automatizzare i suoi casi di test.
Seguendo questi suggerimenti, può creare casi di test completi e pratici che aiutano a garantire l’accuratezza e la completezza dei dati di reclutamento migrati.
Sfida 5: consumo di tempo
La migrazione dei dati può essere estremamente dispendiosa in termini di tempo, in particolare per le aziende di reclutamento con quantità significative di dati da trasferire.
Ecco alcuni fattori che possono contribuire alla sfida del consumo di tempo, insieme ai consigli per attenuarli:
- Volume dei dati: La quantità di dati da migrare può avere un impatto significativo sul tempo necessario per il processo di migrazione.
Può essere particolarmente impegnativo per le società di selezione del personale che hanno accumulato grandi quantità di dati nel tempo.
Per affrontare questa sfida, consideri di dare priorità ai dati da migrare in base alla loro rilevanza e importanza per il suo processo di reclutamento. - Velocità della rete: La velocità della sua connessione di rete può influire sulla quantità di tempo necessaria per trasferire i dati tra i sistemi.
Se sta migrando i dati su una connessione di rete lenta, potrebbe essere utile considerare di aggiornare la sua infrastruttura di rete per migliorare la velocità di trasferimento. - Qualità dei dati: Una scarsa qualità dei dati può influire sul tempo necessario per la migrazione dei dati, in quanto può aumentare la necessità di pulizia e trasformazione dei dati.
Prima di iniziare il processo di migrazione, si prenda il tempo necessario per valutare la qualità dei suoi dati e identificare eventuali problemi da affrontare. - Mappatura dei dati: La mappatura dei dati tra sistemi diversi può richiedere molto tempo, soprattutto se si utilizzano strutture o formati di dati diversi.
Per accelerare il processo di mappatura dei dati, consideri l’utilizzo di strumenti come Pimcore, Informaticaeccetera, mappano automaticamente i dati tra i sistemi. - Test: Prima di completare il processo di migrazione dei dati, è essenziale testare a fondo il nuovo sistema per garantire che i dati siano stati migrati in modo accurato e che il sistema funzioni come previsto.
Questo test può richiedere molto tempo, ma è fondamentale per garantire una migrazione di successo.
Prendendo in considerazione questi fattori e implementando strategie adeguate, le società di staff possono contribuire a mitigare la sfida del consumo di tempo durante la migrazione dei dati.
Esclusione di responsabilità: Nessuno degli strumenti qui menzionati è affiliato.
Prima di scegliere un software, dovrebbe esaminare le sue esigenze aziendali.
Caso di studio: In che modo Recruit CRM ha aiutato L-Lindh a migrare i dati senza problemi?
L-Lindh, una società di ricerca executive, prima di passare all’ATS di Recruit CRMha affrontato diverse sfide, come:
- Affrontare un software di reclutamento obsoleto
- Rete e pool di talenti disorganizzati
- Tracciamento incoerente dei dati del candidato/cliente
Per superare questi ostacoli, il team era alla ricerca di un software che rispondesse ai loro requisiti.
Sebbene si siano imbattuti in diversi sistemi, la paura della migrazione dei dati era una delle loro principali preoccupazioni.
Fino a quando…
Il processo di configurazione di 5 minuti di Recruit CRM e il team di clienti pronti a fornire assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, hanno attirato la loro attenzione, e hanno potuto passare senza problemi al nuovo ATS senza perdere alcun record prezioso.
Recruit CRM è molto facile da usare.
È completo.
È modificabile, robusto e ha un’interfaccia molto bella.
Siamo anche molto soddisfatti del supporto per la migrazione.Lauren Lindh (Fondatrice, L-Lindh)
Anche lei, come L-Lindh, è alla ricerca di un ATS che funzioni al meglio per lei?
Prenoti una rapida telefonata dimostrativa con noi!
Avvolte…
Forse non ora, ma ad un certo punto della sua attività di reclutamento, dovrà implementare sistemi avanzati o trasferire il suo centro dati.
A quel punto, sarà inevitabile effettuare la migrazione dei dati.
Speriamo che questo articolo la aiuti a non avere paura e ad affrontare il processo come un professionista!
Buona migrazione dei dati~
Domande frequenti (FAQ)
Q1-Quando dovrei considerare la migrazione dei miei dati di reclutamento?
Dovrebbe prendere in considerazione la migrazione dei suoi dati di reclutamento nei seguenti casi…
- Quando si passa a un nuovo software di reclutamento
- Quando il suo sistema attuale è obsoleto o non soddisfa più le sue esigenze di assunzione
- Quando si fa una fusione con un’altra azienda e si ha bisogno di consolidare i dati
- Quando desidera migliorare la qualità dei dati ed eliminare i record duplicati
- Quando deve conformarsi a nuove normative sulla privacy o sulla sicurezza dei dati.
D2-Quali sono i requisiti per una migrazione dei dati di successo?
Una migrazione dei dati di successo richiede…
- i dati da migrare
- un piano di transizione ben definito
- Gli strumenti e le tecnologie giuste
- un team qualificato per eseguire il processo di migrazione
D3-Quali sono i vantaggi della migrazione dei dati nel reclutamento?
La migrazione dei dati ha diversi vantaggi, tra cui (ma non solo):
- Efficienza migliorata
- Migliore accuratezza dei dati
- Maggiore accessibilità
- Flussi di lavoro semplificati
- Un migliore processo decisionale basato su informazioni precise e aggiornate.
D4-Che costo ha la migrazione dei dati di reclutamento?
Il costo della migrazione dei dati di reclutamento varia a seconda di vari fattori, come…
- dimensioni e complessità dei dati
- Gli strumenti e le tecnologie utilizzate
- l’esperienza del team che esegue la migrazione
Non possiamo dirle il costo esatto.
La cosa migliore è ottenere un preventivo da un fornitore o consulente affidabile.
