データ移行は最近リクルート業界では一般的な作業となっていますが、特に大量のデータを扱う場合には迷信がつきまといます。
貴重な情報を失ったり、その他の潜在的なリスクに陥ることを恐れて、これを避ける人材派遣会社もあります。
しかし、私たちはこのような課題を払拭し、データ移行は見かけほど難しくはないと断言します。
実際、基本的なことさえ押さえておけば、とても簡単なプロセスなのです。
まだ躊躇していますか？
このガイドを読めば、安心してデータ移行を進めることができます！ 続きを読む。
リクルートにおけるデータ移行とは？
データ移行とは、あるシステムから採用データを移行するプロセスです。システム(ソースデータベース管理システムと呼ばれる）から別のシステム（多くの場合、ターゲットと呼ばれる）へ、さまざまなツールやテクニックを使用して採用データを移行するプロセスです。
人材派遣会社が知っておくべき移住には3つの種類があります：
- データベース移行:これは、候補者の記録をあるデータベースから別のデータベースに移動することを意味します。
例えば、今までエクセルのスプレッドシートを使ってデータを記録していたとします。
そのため、新しいデータベースソフトを購入すると、エクセルからそのデータベースに移行することになります。 - データベースのバージョンアップ:データベースの古いバージョンを最新のバージョンにアップグレードします。
- システム移行:CRM、人事給与などのリクルーティングスイート/システム全体を購入し、古いシステムから移行することを計画している場合に発生します。
リクルートにおけるデータ移行には3つの重要なフェーズがあります：
- 企画
- 移住
- 移住後
移行前の計画
このフェーズでは、移行データのビジネス要件と技術要件を分析し、存在する可能性のある依存関係を特定します。
現在の採用システムをざっと調べ、重要なデータ（候補者情報や求人情報など）を特定し、移行に必要なハードウェアと帯域幅の要件を決定します。
さらに、移行の実施スケジュール、必要なソフトウェアライセンス、移行シナリオ、関連テストも作成します。
移住
計画段階が完了したら、実際のデータ移行を開始します。
例えば、旧システムから候補者情報や求人情報を抽出し、新システムに読み込ませるといった作業です。
すべての機能が期待通りに動作することを確認するために、この段階で事前検証手順を実施することがあります。
移行後の検証
データ移行後、新しいデータベースをテストし、移行したデータソースの正確性を検証します。
新システムと旧システムの候補者情報や求人情報を比較し、データ損失の領域を特定します。
不一致があれば文書化され、新システムが完全に検証されて配備されるまで、検証プロセスが繰り返されます。
新システムがスムーズに稼動すれば、旧システムは停止します。
データ移行時にリクルーターが直面する一般的な課題と、それを軽減するためのヒント
課題1：データの複雑さ
大量の候補者/顧客記録を1つの採用ソフトウェアから リクルーティングソフトウェア特にソースデータの分析と構成に関連するいくつかの問題が発生する可能性があります。
さらに、重複した記録や一貫性のない不完全なデータなど、いくつかの要因が複雑さを増し、採用担当者が問題の根源にたどり着くことを困難にしています。
解決策は？
以下をお読みください：
データ変換
どのデータベースも、一定の方法でレコードを保存します。
古い保存形式を使用している場合は、最新のデータベースに移行する前にデータを変換する必要があります。
どうやって？ ここでは、データを変換するために使用できるツールやテクニックを紹介します：
- ETL（抽出、変換、ロード）ソフトウェア:最近のほとんどのETLツールには、変換プロセス中にデータポインタを自動的に変換する機能が組み込まれています。
これらのツールでは通常、カスタム遷移ルールを定義し、データをソースからターゲット形式に変換する方法を指定することができます。
ここでは、ETLソフトウェアについてご紹介します：
- インテグレート.io(柔軟な有料プランあり)
- オラクル・データ・インテグレーター(有料)
- 歌手無料
- ハドープ無料
- Talendオープンスタジオ無料
- IBMデータステージ有料
詳しくはこちらをご覧ください。!
- カスタムスクリプト:複雑なデータ変換が必要な場合は、レコードの変換を処理するためのカスタム スクリプトを作成する必要があります。
たとえば、Python や Perl などのスクリプト言語を使用して、ソース データベースからデータを読み取り、必要に応じて変換して、ターゲット データベースに書き込むことができます。
記憶:リクルートデータの変換を始める前に、異なるデータエンティティ間の関係を理解することが重要です。 データのプロファイリングと 分析ツールを使用すると、異なるデータエンティティ間の依存関係や関係を特定することができ、より効果的なデータ変換ルールを設計するのに役立ちます。
また、データベース全体の変換を試みる前に、データの小さなサンプルの試行変換を実行することは常に良いアイデアです。
本番データの移行を開始する前に、変換ルールをテストし、問題を特定することができます。
また、データ・ポインタを変換した後は、データが正しく変換されているかどうかを検証することが重要です。
データの完全性、正確性、一貫性をチェックするのに役立つデータ検証ツールは数多くあります。
コード化されたフィールド
現在の採用データベースでは、30～40桁の請求番号を1つのフィールドに保存しているかもしれません。しかし、新しいシステムに移行する際には、これらのフィールドを読みやすい小さな塊に分割することを検討するとよいでしょう。
そうすることで、請求番号全体を頭の中で手作業で解読しなくても、シーケンス番号、会員識別子、日付などの重要な記録に簡単にアクセスできるようになります。
特に、複数のフィールドを一度に確認・比較する場合は、時間の節約と効率アップにつながります。
また、コード化されたフィールドを分割することで、より小さく管理しやすいデータの塊にミスを発見し、修正することが容易になるため、人為的ミスによるエラーや不正確さのリスクを減らすこともできます。
データの正規化
同じ管理システムを長年使用している場合、同じデータが異なる場所に保存されている可能性があり、冗長性、矛盾、潜在的なエラーにつながります。
データ正規化は、重複データが保存されているすべてのソースを特定し、それらを単一の標準化された場所に統合することで、ソースデータの正確性と一貫性を確保するもので、この問題に対する完璧な回答です。
データを新しいシステムに移行する際には、すべてのデータを正確かつ一貫して新しいシステムに移行することが不可欠です。
事前にデータを正規化することで、このプロセスがよりスムーズかつ効率的になり、エラーのリスクを低減し、新システムに最適な方法でデータを構造化することができます。
課題2：データの損失または破損
データ、データ、データ！
データなくして採用成功はありえません。
上の画像を見れば、リクルーターが採用活動を改善するために収集したデータをどのように活用しているかがわかります。
そして、何があってもこのデータを失いたくないのです！
残念ながら、これはデータ移行中に採用担当者が直面する最も一般的な課題の1つです。
データの紛失や破損は、たとえそれが1つのレコードの紛失であったとしても、あなたのビジネスに経済的な損害を与え、せっかくのマーケティング努力も無駄になりかねません。
しかし、それを避けるために何ができるでしょうか？
主に2つの方法があります：
1) データ照合
移行とテスト中にデータを照合してください。
現在のシステムから重複や一貫性のないポインタをすべて取り除き、新しいシステムで作成しなければならないレコードの数を把握しておく必要があります。 リクルートデータベース.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.
データ照合のベストプラクティスをご紹介します：
- 和解の範囲と目的の定義:照合が必要な特定のデータ要素、照合の理由、およびプロセスの期待される結果を決定します。
- データソースの特定:照合が必要なシステム、データベース、データソースを特定します。
- 和解計画の策定:実施する手順、使用するツール、完了までのスケジュールなど、和解プロセスの概要を示す計画を策定します。
- データのクリーニングと標準化:照合プロセスを実行する前に、データがクレンジングされ、標準化されていることを確認します。
重複の削除、スペルミスの修正、データ形式の一貫性の確保などが含まれます。 - 調整プロセスの実行:異なるシステム、データベース、またはソース間でデータを比較し、矛盾や不一致を特定します。
照合プロセス中に発生した問題を解決します。 - 結果の検証:照合プロセスの結果を検証し、データの一貫性と正確性を確認します。
異常値や異常値を特定するために、追加のテストを実行したり、機械学習アルゴリズムを使用します。
データ照合に役立つAIツールには次のようなものがあります：
- データロボット:大規模データセットの照合とパターン識別を自動化する機械学習プラットフォーム。
- IBM InfoSphere インフォメーション・サーバー:複数のシステムやデータベースのデータを調整できるデータ統合プラットフォーム。
- タレンド:幅広いデータ照合・検証機能を備えたオープンソースのデータ統合プラットフォーム。
- アルテリクス:異なるソースやシステム間のデータを調整できるデータ準備と分析プラットフォーム。
これらのベストプラクティスに従い、AIツールを活用することで、データを効果的に照合し、移行中のデータ損失や破損の可能性を回避することができます。
2) データの検証
データセットをあるシステムから別のシステムに移行する際には、データセットがお客様の期待に合っていることを確認する必要があります。
例えば、各請求番号フィールドに正しい文字数が入力されているか、申請者の電話番号が「電話番号」フィールドに入力されていないかなどを確認します。
データバリデーションには3つの種類があります：
- サンプルデータの検証:ランダムにレコードを選び、ソースデータと比較します。
検証されていないデータが破損している可能性があるため、完全には実用的ではありません。 - サブセットデータの検証:ここでは、500から5000までのデータのようなサブセットを選び、ソースデータと比較します。
サンプルデータの検証のように、エラーは起こりません。 - 完全なデータ検証:その名の通り、移行元データと移行先データのすべてのレコードをテストし比較します。
最も安全なデータ検証プロセスです。
記憶:採用データを検証する際には、データカバレッジ、クエリの効率性、プロセスの安定性、実行時間などの要素を考慮してください。
また、常に完全なデータ検証を心がけてください。ただし、採用担当者または他のメンバーによって完全に検証された後に、他の2つのタイプでレコードをダブルチェックすることもできます。
また、データ検証プロセスには、以下のようなツールが役立ちます、 RightData, Xplenty, Big EVALまたはその他のeltソフトウェア。
課題3：データマッピング
データマッピングは、採用におけるデータ移行の重要な要素です。
特に、より洗練されたナレッジベースの採用システムに移行する場合、あるシステムから別のシステムへデータを移行する方法と正確な場所を定義する必要があります。
ここでは、採用担当者がデータをマッピングする際に直面する可能性のある一般的な課題をいくつか紹介します：
- 複雑なデータ構造のマッピング:ソースシステムとターゲットシステムのデータ構造が異なる場合、データを正確にマッピングするために複雑なデータ変換が必要になることがあります。
大量のデータを扱う場合や、データ構造が非常に複雑な場合は、困難な場合があります。 - 欠損または不完全なデータへの対処:移行元データに特定のフィールドが欠けていたり、不完全な情報が含まれていたりすると、そのデータを移行先システムの正しいフィールドにマッピングすることが難しくなり、品質の問題につながったり、移行全体の成功に影響したりする可能性があります。
- データの一貫性の確保:データをマッピングする場合、すべてのシステム間で一貫性を確保することが不可欠です。特に、ソースデータに重複が含まれている可能性や、マッピング前に解決すべきその他の潜在的なリスクがある場合はなおさらです。
解決策は？
1つ目と2つ目の課題と同じです。
正確なデータ変換、正規化、検証に集中する必要があります。
しかし、信頼できる専門家と仕事をすることをお勧めします。
彼らはデータマッピングの専門知識を持っており、あなたが何年もかけて行う作業を瞬時に行うことができます。
課題4：データのセマンティクス
通常、移行したデータの意味は元のデータと同じであることが期待されます。
しかし、どんなに注意していても、意味上の問題が発生することがあり、次のような課題が発生することがあります：
- 言語の違い:移行元と移行先のシステムが異なる言語を使用している場合、移行中にデータの意味を確実に保持することは困難です。
業界特有の専門用語や技術用語を扱う場合は特に困難です。 - データを正しいフィールドにマッピング:データを移行する場合、データが移行先システムの正しいフィールドにマッピングされていることを確認することが重要です。
- データの正確性の確保:最後に、移行時にデータの意味を正確に保持することが不可欠です。
これは、大量のデータを扱う場合や、データが非常に複雑な場合には難しいことです。
データの正確性を確保するためには、データを徹底的に理解し、厳密なテストを実施する必要があります。
この問題からデータを保護するために、あなたとあなたのチームは、データを使用する前にフィージビリティ・スタディを行い、テストケースを使用する必要があります。
どのようにテストケースを作成するのですか？
- ソースシステムとターゲットシステムの理解:テストケースを作成する前に、ソースシステムとターゲットシステムのデータ構造、ビジネスルール、 その他の関連する詳細を深く理解することが重要です。
これは、潜在的な問題を特定し、実用的なテストケースを作成するのに役立ちます。 - リスクベースのアプローチ:データ移行の問題がもたらす潜在的な影響に基づいて、テストケースに優先順位をつけます。
例えば、重大なビジネスの中断を引き起こす可能性のある重要なデータのテストケースは、それほど重要でないデータのテストケースよりも優先されるべきです。 - エッジケースを考慮:エッジケースや、発生する可能性は低いが、発生した場合に重大な結果をもたらす可能性のあるシナリオをカバーする質問を含めるようにしてください。
重大な問題になる前に、潜在的な問題を特定し、軽減するのに役立ちます。 - データプロファイリングツールの使用:データプロファイリングツールは、移行プロセスで対処する必要があるデータ品質の問題や不整合を特定するのに役立ちます。
これらのツールは、効果的なテストケースを作成するために使用できるデータパターンを特定するのにも役立ちます。
(このツールについては、以前にすでに取り上げました!) - オートメーションの活用:自動テストツールは、テストプロセスを合理化し、ヒューマンエラーのリスクを低減するのに役立ちます。
以下のようなツールを使用できます。 セレンまたは Appiumを使ってテストケースを自動化しましょう。
これらのヒントに従うことで、移行したリクルートデータの正確性と完全性を確保するための包括的かつ実用的なテストケースを作成することができます。
課題5：時間の消費
データ移行は、特に大量のデータを移行しなければならないリクルート企業にとっては、非常に時間のかかる作業です。
ここでは、時間消費という課題の要因と、それを軽減するためのヒントをご紹介します：
- データ量:移行が必要なデータ量は、移行プロセスに要する時間に大きく影響します。
特に、長期にわたって大量のデータを蓄積してきた人材派遣会社にとっては、困難が伴います。
この課題に対処するには、採用プロセスとの関連性と重要性に基づいて、移行するデータの優先順位を検討します。 - ネットワーク速度:ネットワーク接続の速度は、システム間のデータ転送にかかる時間に影響する場合があります。
低速のネットワーク接続でデータを移行している場合、転送速度を改善するためにネットワークインフラのアップグレードを検討する価値があるかもしれません。 - データの質:データ品質が低いと、データクレンジングやデータ変換の必要性が高まるため、データ移行に要する時間に影響を与える可能性があります。
移行プロセスを開始する前に、時間をかけてデータの品質を評価し、対処すべき問題を特定してください。 - データマッピング:異なるシステム間のデータマッピングは、主に異なるデータ構造やフォーマットを使用するため、時間がかかる場合があります。
データマッピングプロセスを迅速化するには、次のようなツールの使用を検討してください。 ピムコア, インフォマティカなど、システム間で自動的にデータをマッピングします。 - テスト:データ移行プロセスを完了する前に、新システムを徹底的にテストし、データが正確に移行され、システムが期待通りに機能していることを確認することが不可欠です。
このテストには時間がかかりますが、移行を成功させるためには非常に重要です。
これらの要因を考慮し、適切な戦略を実施することで、人材派遣会社はデータ移行時の時間消費という課題を軽減することができます。
免責事項:ここで紹介したツールは、いずれも提携しているものではありません。
ソフトウェアを選択する前に、あなたのビジネスニーズを調べる必要があります。
ケーススタディリクルートCRMはL-Lindhのスムーズなデータ移行にどのように役立ちましたか？
リクルートCRMのATSを導入する前 リクルートCRMのATSに切り替える前は、次のようないくつかの課題に直面していました：
- 時代遅れの採用ソフトウェアへの対応
- 無秩序なネットワークと人材プール
- 候補者/顧客データの一貫性のないトラッキング
このようなハードルを克服するため、チームは要件に合致するソフトウェアを探していました。
複数のシステムに出会いましたが、データ移行の恐怖は彼らの最大の懸念事項の1つでした。
それまでは…
リクルートCRMの5分で完了するセットアップ手順と24時間365日対応のカスタマーサポートチームに注目。 新しいATSにスムーズに移行することができました。への移行をスムーズに行うことができました。
リクルートCRMはとても使いやすいです。
完全です。
編集可能で、堅牢で、とても素晴らしいインターフェイスです。
また、移行時のサポートにも非常に満足しています。ローレン・リンド（L-Lindh創設者）
L-Lindhさんのように、自分に合ったATSをお探しですか？
まとめ…
今すぐではないかもしれませんが、人材紹介事業を運営していく中で、高度なシステムを導入したり、データセンターを移転したりする必要が出てきます。
そうなれば、データ移行は避けて通れません。
この記事が、あなたが恐れを知らず、プロのようにプロセスに取り組む一助となれば幸いです！
データ移行おめでとうございます
よくある質問（FAQ）
Q1-採用データの移行を検討すべきタイミングはいつですか？
次のような場合は、採用データの移行を検討する必要があります。
- 新しい採用ソフトウェアに切り替える場合
- 現在のシステムが古くなったり、採用ニーズに合わなくなった場合
- 他社と合併し、データを統合する必要がある場合
- データ品質を向上させ、重複レコードを排除したい場合
- 新しいデータプライバシーまたはセキュリティ規制に準拠する必要がある場合
Q2-データ移行を成功させるための条件は何ですか？
データ移行を成功させるには
- 移行するデータ
- 明確な移行計画
- 適切なツールと技術
- 移行プロセスを実行する熟練チーム
Q3-リクルートにおけるデータ移行のメリットは何ですか？
データ移行には以下のような利点があります：
- 効率の向上
- データ精度の向上
- アクセシビリティの向上
- 合理化されたワークフロー
- 正確で最新の情報に基づく、より良い意思決定
Q4-リクルートデータの移行にはいくらかかりますか？
リクルートデータの移行コストは、以下のようなさまざまな要因によって異なります。
- データのサイズと複雑さ
- 使用されるツールと技術
- 移行を実行するチームの専門知識
正確な費用はお答えできません。
信頼できる業者やコンサルタントに見積もりを依頼するのが一番です。
