Gegevensmigratie bij werving en selectie onder de knie krijgen: De ultieme gids voor recruiters voor naadloze overgangen en efficiëntere werving van talent

Gegevensmigratie is de laatste tijd een veelvoorkomende activiteit in de wervingsindustrie, maar er kleven veel mythen aan, vooral bij het verwerken van gegevens in grote hoeveelheden.

Verscheidene uitzendbureaus vermijden dit uit angst om hun waardevolle informatie te verliezen of in de plas van andere potentiële risico’s te vallen.

Wij zijn er echter om deze uitdagingen weg te nemen en u te verzekeren dat gegevensmigratie niet zo moeilijk is als het misschien lijkt.
Sterker nog, het is een vrij eenvoudig proces als u de basiskennis in huis hebt.

Twijfelt u nog?
Deze gids zal u helpen om met vertrouwen en gemak door de gegevensmigratie te navigeren! Lees verder.

Wat is gegevensmigratie bij werving en selectie?

Gegevensmigratie is het proces van het overbrengen van wervingsgegevens van één systeem (het bron databasebeheersysteem genoemd) naar een ander (vaak het doel genoemd) met behulp van verschillende hulpmiddelen en technieken.

Er zijn drie verschillende soorten migratie die uitzendbureaus moeten kennen:

• Databasemigratie: Dit betekent dat u uw kandidaatgegevens van de ene database naar de andere verplaatst.
  U gebruikt bijvoorbeeld tot nu toe een Excel-spreadsheet om uw gegevens op te slaan.
  Dus wanneer u een nieuwe databasesoftware aanschaft, migreert u van Excel naar die database.
• Database versie upgrade: Hierbij wordt de verouderde versie van uw database geüpgraded met de nieuwste versie.
• Systeemmigratie: Hiervan is sprake wanneer u een volledige wervingssuite/systeem hebt gekocht, zoals CRM, HR payroll, enz. en van plan bent om over te stappen van uw oude systeem.

Er zijn drie belangrijke fasen van gegevensmigratie bij werving en selectie:

1. Planning
2. Migratie
3. Postmigratie

Planning vóór de migratie

In deze fase worden de zakelijke en technische vereisten van de gemigreerde gegevens geanalyseerd en worden eventuele afhankelijkheden geïdentificeerd.

Dit omvat het doornemen van het huidige recruitmentsysteem, het identificeren van kritieke gegevens (zoals informatie over kandidaten en vacatures) en het bepalen van de hardware- en bandbreedtevereisten die nodig zijn voor de migratie.

Daarnaast zou er een migratie-implementatieschema en eventueel benodigde softwarelicenties, migratiescenario’s en bijbehorende tests worden ontwikkeld.

Migratie

Zodra de planningsfase is afgerond, kan de daadwerkelijke migratie van gegevens beginnen.
Het kan bijvoorbeeld gaan om het extraheren van kandidaatinformatie en vacatures uit het oude systeem en het laden ervan in het nieuwe systeem.

Tijdens deze fase kunnen prevalidatieprocedures worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat alle functies werken zoals verwacht.

Verificatie na migratie

Nadat de gegevens zijn gemigreerd, wordt de nieuwe database getest om de nauwkeurigheid van de gemigreerde gegevensbronnen te controleren.

Hierbij worden informatie over kandidaten en vacatures in het nieuwe systeem vergeleken met die in het oude systeem om eventuele gebieden met gegevensverlies te identificeren.

Eventuele afwijkingen worden gedocumenteerd en het verificatieproces wordt herhaald totdat het nieuwe systeem volledig gevalideerd en in gebruik genomen is.

Zodra het nieuwe systeem goed werkt, wordt het oude systeem uitgeschakeld.

Veelvoorkomende uitdagingen voor recruiters tijdens gegevensmigratie + tips om ze te beperken

Uitdaging 1: Complexiteit van gegevens

Een groot volume aan kandidaat-/klantendossiers verplaatsen van één wervingssoftware naar een andere kan tot verschillende problemen leiden, met name met betrekking tot de analyse en configuratie van de brongegevens.

Bovendien maken sommige factoren, zoals dubbele records en inconsistente of onvolledige gegevens, hun complexiteit nog groter, waardoor het voor recruiters een uitdaging wordt om tot de kern van het probleem door te dringen.

Wat is de oplossing?
Lees hieronder:

Gegevenstransformaties

Elke database slaat gegevens op een bepaalde manier op.
Als u een verouderd opslagformaat gebruikt, moet u de gegevens transformeren voordat u ze migreert naar een moderne database.

Hoe? Hier zijn enkele hulpmiddelen en technieken die gebruikt kunnen worden om uw gegevens te transformeren:

• ETL-software (extractie, transformatie, laden): De meeste moderne ETL-tools hebben ingebouwde functies voor het automatisch converteren van gegevenspunters tijdens het transformatieproces.
  Met deze tools kunt u meestal aangepaste overgangsregels definiëren, die specificeren hoe gegevens van het bronformaat naar het doelformaat moeten worden geconverteerd.

Hier zijn enkele van de beste ETL-software die u kunt bekijken:

• Integreren.io (Flexibel betaald plan beschikbaar)
• Oracle data-integrator (Betaald)
• Zanger (Gratis)
• Hadoop (Gratis)
• Talend open studio (Gratis)
• IBM Datastage (Betaald)

Voor meer kunt u dit bekijken!

• Aangepaste scripts: Als u complexe gegevenstransformatievereisten hebt, moet u mogelijk aangepaste scripts schrijven om de conversie van uw records af te handelen.
  U kunt bijvoorbeeld een scripttaal zoals Python of Perl gebruiken om gegevens uit de brondatabase te lezen, deze waar nodig te transformeren en ze naar de doeldatabase te schrijven.

Denk aan: Voordat u begint met het converteren van uw rekruteringsgegevens, is het cruciaal om de relaties tussen verschillende gegevensentiteiten te begrijpen. Gegevens profileren en analysetools kunnen u helpen om afhankelijkheden en relaties tussen verschillende gegevensentiteiten te identificeren, waardoor u effectievere regels voor gegevensconversie kunt ontwerpen.

Het is ook altijd een goed idee om proefconversies van een klein gegevensmonster uit te voeren voordat u uw hele database probeert te converteren.
Zo kunt u uw conversieregels testen en eventuele problemen identificeren voordat u uw productiegegevens gaat migreren.

En nadat u uw gegevenspunters hebt geconverteerd, is het belangrijk om de gegevens te valideren om er zeker van te zijn dat ze correct zijn geconverteerd.
Er zijn veel hulpmiddelen voor gegevensvalidatie die u kunnen helpen bij het controleren op volledigheid, nauwkeurigheid en consistentie van gegevens.

Gecodificeerde velden

In uw huidige wervingsdatabase hebt u misschien declaratienummers van 30-40 cijfers in één veld opgeslagen; bij de migratie naar een nieuw systeem kan het echter nuttig zijn om te overwegen om deze velden op te splitsen in kleinere, gemakkelijk leesbare stukken.

Op die manier hebt u gemakkelijk toegang tot belangrijke records, zoals het volgnummer, de identificatiecode van het lid en de datum, zonder dat u handmatig het volledige claimnummer in uw hoofd moet decoderen.
Dit bespaart u tijd en verhoogt de efficiëntie, vooral bij het bekijken en vergelijken van meerdere velden tegelijk.

Ook het opsplitsen van gecodificeerde velden kan het risico op fouten of onnauwkeurigheden door menselijke fouten verkleinen, omdat het gemakkelijker is om fouten op te sporen en te corrigeren in kleinere, beter beheersbare brokken gegevens.

Gegevensnormalisatie

Als u al jaren hetzelfde beheersysteem gebruikt, is het mogelijk dat dezelfde gegevens op verschillende plaatsen zijn opgeslagen, wat leidt tot redundantie, inconsistentie en mogelijke fouten.

Datanormalisatie is het perfecte antwoord op dit probleem, omdat hierbij alle bronnen worden geïdentificeerd waar dubbele gegevens zijn opgeslagen en deze worden geconsolideerd op één gestandaardiseerde locatie, zodat de nauwkeurigheid en consistentie van de brongegevens wordt gewaarborgd.

Bij het migreren van uw gegevens naar een nieuw systeem is het essentieel om ervoor te zorgen dat alle gegevens nauwkeurig en consistent naar het nieuwe systeem worden overgezet.
Het vooraf normaliseren van de gegevens kan dit proces veel soepeler en efficiënter maken, het risico op fouten verkleinen en ervoor zorgen dat de gegevens gestructureerd zijn op een manier die optimaal is voor het nieuwe systeem.

Uitdaging 2: Gegevensverlies of -beschadiging

Gegevens, gegevens, gegevens!
Succesvol aanwerven is niets zonder gegevens.

U kunt aan de bovenstaande afbeelding zien hoe recruiters hun verzamelde gegevens gebruiken om hun wervingsinspanningen te verbeteren.
En ze willen deze gegevens koste wat het kost niet kwijtraken!

Helaas is dit een van de meest voorkomende uitdagingen voor recruiters tijdens de gegevensmigratie.

Gegevensverlies of -beschadiging, al is het maar één verloren record, kan uw bedrijf financieel veel schade berokkenen, en al uw marketinginspanningen kunnen voor niets zijn geweest.
Maar wat kunt u doen om dit te voorkomen?

Er zijn twee primaire manieren:

1) Afstemming van gegevens

Reconcilieer uw gegevens terwijl u ze migreert en test.
U moet weten hoeveel records u in het nieuwe systeem moet produceren, waarbij u alle duplicaten en inconsistente verwijzingen uit uw huidige wervingsdatabase.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.

Hier volgen enkele best practices voor het uitvoeren van gegevensreconciliatie:

1. De reikwijdte en het doel van verzoening definiëren: Bepaal de specifieke gegevenselementen die moeten worden afgestemd, de redenen voor de afstemming en het verwachte resultaat van het proces.
2. De gegevensbronnen identificeren: Identificeer de systemen, databases of gegevensbronnen die op elkaar afgestemd moeten worden.
3. Een verzoeningsplan ontwikkelen: Ontwikkel een plan dat het reconciliatieproces schetst, inclusief de te nemen stappen, de te gebruiken hulpmiddelen en de tijdlijnen voor voltooiing.
4. Gegevens opschonen en standaardiseren: Zorg ervoor dat gegevens opgeschoond en gestandaardiseerd zijn voordat u het reconciliatieproces uitvoert.
   Dit kan het verwijderen van duplicaten, het corrigeren van spelfouten en het zorgen voor consistentie in gegevensformaten inhouden.
5. Het afstemmingsproces uitvoeren: Vergelijk de gegevens in de verschillende systemen, databases of bronnen om discrepanties of inconsistenties te identificeren.
   Los eventuele problemen op die zich tijdens het afstemmingsproces voordoen.
6. De resultaten valideren: Valideer de resultaten van het afstemmingsproces om ervoor te zorgen dat de gegevens consistent en nauwkeurig zijn.
   Voer aanvullende tests uit of gebruik algoritmen voor machinaal leren om uitschieters of anomalieën te identificeren.

Enkele AI-tools die u kunnen helpen bij het afstemmen van gegevens zijn:

• DataRobot: Een machine-learning platform dat reconciliatie kan automatiseren en patronen kan identificeren in grote datasets.
• IBM InfoSphere Informatie Server: Een data-integratieplatform dat gegevens in meerdere systemen en databases met elkaar in overeenstemming kan brengen.
• Talend: Een open-source data-integratieplatform met uitgebreide functies voor datareconciliatie en -validatie.
• Alteryx: Een gegevensvoorbereidings- en analyseplatform dat gegevens uit verschillende bronnen en systemen met elkaar in overeenstemming kan brengen.

Door deze best practices te volgen en AI-tools te gebruiken, kunt u uw gegevens effectief reconciliëren en mogelijk gegevensverlies of corruptie tijdens de migratie voorkomen.

2) Gegevensvalidatie

Wanneer u uw datasets van het ene systeem naar het andere migreert, moet u ervoor zorgen dat deze overeenkomen met uw verwachtingen.
Controleer bijvoorbeeld of elk veld met het claimnummer het juiste aantal tekens bevat of dat de telefoonnummers van de aanvrager in het veld “telefoonnummer” terechtkomen.

Er zijn drie soorten gegevensvalidatie die u moet kennen:

• Validatie van steekproefgegevens: Hierbij wordt een willekeurig record gekozen en vergeleken met brongegevens.
  Dit is niet helemaal praktisch omdat sommige niet-gevalideerde gegevens corrupt kunnen zijn.
• Subset gegevensvalidatie: Hier kiest u een subset van gegevens, zoals die tussen 500 en 5000, en vergelijkt u deze met de brongegevens.
  Net als de validatie van voorbeeldgegevens, is dit ook niet foutbestendig.
• Volledige gegevensvalidatie: Zoals de naam al aangeeft, wordt hierbij elk record van de brongegevens getest en vergeleken met de gemigreerde gegevens.
  Het is het veiligste type gegevensvalidatieproces.

Denk aan: Houd bij het valideren van uw wervingsgegevens rekening met factoren zoals gegevensdekking, de efficiëntie van de query’s, de stabiliteit van het proces en de uitvoeringstijd.
En streef altijd naar volledige gegevensvalidatie, hoewel u voor de andere twee soorten kunt gaan om de records dubbel te controleren nadat ze volledig gevalideerd zijn door u of een ander lid van uw wervingsteam.

Er zijn ook verschillende hulpmiddelen die u kunnen helpen bij uw gegevensvalidatieproces, inclusief maar niet beperkt tot, RightData, Xplenty, Grote EVALof andere elt-software.

Uitdaging 3: Gegevens in kaart brengen

Het in kaart brengen van gegevens is een cruciaal onderdeel van gegevensmigratie bij werving en selectie.
Het gaat erom te definiëren hoe en waar de gegevens precies van het ene systeem naar het andere worden overgezet, met name bij een migratie naar een geavanceerder, op kennis gebaseerd recruitmentsysteem.

Hier volgen enkele veelvoorkomende uitdagingen waarmee recruiters te maken kunnen krijgen bij het in kaart brengen van gegevens:

1. Complexe gegevensstructuren in kaart brengen: Als uw bron- en doelsystemen verschillende gegevensstructuren hebben, moet u mogelijk complexe gegevenstransformaties uitvoeren om ervoor te zorgen dat de gegevens nauwkeurig in kaart worden gebracht.
   Dit kan een uitdaging zijn als u te maken hebt met grote hoeveelheden gegevens of als de gegevensstructuren zeer complex zijn.
2. Omgaan met ontbrekende of onvolledige gegevens: Als uw brongegevens specifieke velden missen of onvolledige informatie bevatten, kan het moeilijk zijn om die gegevens naar de juiste velden in het doelsysteem te mappen, wat tot kwaliteitsproblemen kan leiden en het algehele succes van uw migratie kan beïnvloeden.
3. Zorgen voor consistentie van gegevens: Bij het mappen van gegevens is het van vitaal belang om te zorgen voor consistentie in alle systemen, vooral wanneer u weet dat uw brongegevens mogelijk duplicaten bevatten of andere potentiële risico’s die moeten worden opgelost voordat u gaat mappen.

Wat is de oplossing?
Hetzelfde als bij de eerste en tweede uitdaging.
U moet zich richten op nauwkeurige gegevenstransformatie, normalisatie en validatie.

Het is echter altijd aan te raden om met gerenommeerde experts te werken.
Zij kennen en hebben expertise in het in kaart brengen van gegevens en kunnen de taak waar u jaren over doet in een oogwenk uitvoeren.

Uitdaging 4: Gegevenssemantiek

Meestal verwacht u dat de betekenis van uw gemigreerde gegevens hetzelfde is als die van de oorspronkelijke gegevens.
Maar hoe voorzichtig u ook bent, er kunnen zich nog steeds semantische problemen voordoen, die een of meer van de volgende uitdagingen veroorzaken:

1. Taalverschillen: Als uw bron- en doelsystemen verschillende talen gebruiken, kan het een uitdaging zijn om ervoor te zorgen dat de betekenis van gegevens behouden blijft tijdens de migratie.
   Dit is vooral een uitdaging als u te maken hebt met industrie-specifiek jargon of technische termen.
2. Gegevens toewijzen aan de juiste velden: Bij het migreren van gegevens is het van vitaal belang om ervoor te zorgen dat de gegevens naar de juiste velden in het doelsysteem worden gemapt, vooral wanneer u te maken hebt met gegevens met meerdere betekenissen of wanneer de gegevens in verschillende systemen anders worden gebruikt.
3. De nauwkeurigheid van gegevens garanderen: Tot slot is het essentieel om ervoor te zorgen dat de betekenis van gegevens tijdens de migratie nauwkeurig behouden blijft.
   Dit kan een uitdaging zijn wanneer u te maken hebt met grote hoeveelheden gegevens of wanneer de gegevens zeer complex zijn.
   U moet de gegevens grondig begrijpen en rigoureuze tests uitvoeren om de nauwkeurigheid van de gegevens te garanderen.

Om uw gegevens tegen dit probleem te beschermen, moeten u en uw team een haalbaarheidsstudie uitvoeren en testgevallen gebruiken voordat u de gegevens gebruikt.
Hoe kunt u de testgevallen hiervoor opstellen?

• De bron- en doelsystemen begrijpen: Voordat u testgevallen maakt, is het cruciaal om een goed begrip te hebben van de bron- en doelsystemen, inclusief hun datastructuren, bedrijfsregels en andere relevante details.
  Dit zal u helpen om potentiële problemen te identificeren en praktische testgevallen te maken.
• Gebruik een risicogebaseerde aanpak: Geef prioriteit aan uw testgevallen op basis van de potentiële impact van problemen met gegevensmigratie.
  Testgevallen voor kritieke gegevens die aanzienlijke bedrijfsstoringen kunnen veroorzaken, moeten bijvoorbeeld voorrang krijgen boven testgevallen voor minder kritieke gegevens.
• Houd rekening met randgevallen: Zorg ervoor dat u vragen opneemt over randgevallen of scenario’s waarvan het onwaarschijnlijk is dat ze zich zullen voordoen, maar die aanzienlijke gevolgen kunnen hebben als ze zich toch voordoen.
  Dit zal u helpen om potentiële problemen te identificeren en te beperken voordat het grote problemen worden.
• Gebruik hulpmiddelen voor gegevensprofilering: Tools voor gegevensprofilering kunnen u helpen bij het identificeren van problemen met de gegevenskwaliteit en inconsistenties die tijdens het migratieproces moeten worden aangepakt.
  Deze tools kunnen u ook helpen om gegevenspatronen te identificeren die gebruikt kunnen worden om effectieve testcases te maken.
  (We hebben ze al eerder behandeld!)
• Automatisering benutten: Geautomatiseerde testtools kunnen u helpen om het testproces te stroomlijnen en de kans op menselijke fouten te verkleinen.
  U kunt hulpmiddelen gebruiken zoals Selenium of Appium om uw testgevallen te automatiseren.

Door deze tips op te volgen, kunt u uitgebreide en praktische testcases maken die helpen om de nauwkeurigheid en volledigheid van uw gemigreerde wervingsgegevens te garanderen.

Uitdaging 5: Tijdsgebruik

Gegevensmigratie kan zeer tijdrovend zijn, vooral voor wervingsbedrijven die grote hoeveelheden gegevens moeten overzetten.

Hier volgen enkele factoren die kunnen bijdragen aan de uitdaging van tijdgebruik, samen met tips om ze te helpen verminderen:

• Gegevensvolume: De hoeveelheid gegevens die gemigreerd moet worden, kan de tijd die nodig is voor het migratieproces aanzienlijk beïnvloeden.
  Dit kan vooral een uitdaging zijn voor uitzendbureaus die in de loop der tijd grote hoeveelheden gegevens hebben verzameld.
  Om dit probleem aan te pakken, kunt u overwegen om de te migreren gegevens te prioriteren op basis van hun relevantie en belang voor uw wervingsproces.
• Netwerksnelheid: De snelheid van uw netwerkverbinding kan van invloed zijn op de tijd die het kost om gegevens tussen systemen over te zetten.
  Als u gegevens migreert via een langzame netwerkverbinding, kan het de moeite waard zijn om te overwegen uw netwerkinfrastructuur te upgraden om de overdrachtssnelheid te verbeteren.
• Gegevenskwaliteit: Een slechte gegevenskwaliteit kan van invloed zijn op de tijd die nodig is voor de gegevensmigratie, omdat er dan meer opschoning en transformatie van gegevens nodig is.
  Neem voordat u met het migratieproces begint de tijd om de kwaliteit van uw gegevens te beoordelen en eventuele problemen te identificeren die moeten worden aangepakt.
• Gegevens in kaart brengen: Het in kaart brengen van gegevens tussen verschillende systemen kan tijdrovend zijn, voornamelijk omdat er verschillende gegevensstructuren of -formaten worden gebruikt.
  Overweeg het gebruik van hulpmiddelen zoals Pimcore, Informaticaenz., brengen gegevens automatisch in kaart tussen systemen.
• Testen: Voordat het proces van gegevensmigratie wordt voltooid, is het essentieel om het nieuwe systeem grondig te testen om er zeker van te zijn dat de gegevens nauwkeurig zijn gemigreerd en dat het systeem werkt zoals verwacht.
  Dit testen kan tijdrovend zijn, maar is essentieel voor een succesvolle migratie.

Door deze factoren in overweging te nemen en de juiste strategieën te implementeren, kunnen uitzendbureaus de tijdsconsumptie tijdens de gegevensmigratie beperken.

Disclaimer: Geen van de hier genoemde tools zijn gelieerd.
U moet naar uw zakelijke behoeften kijken voordat u software selecteert.

Casestudy: Hoe heeft Recruit CRM L-Lindh geholpen bij een soepele datamigratie?

L-Lindh, een executive search bedrijf, voordat overschakelde naar Recruit CRM’s ATSwerd geconfronteerd met verschillende uitdagingen, zoals:

• Omgaan met verouderde rekruteringssoftware
• Ongeorganiseerd netwerk en talentenpool
• Inconsistent bijhouden van gegevens van kandidaten/klanten

Om deze hindernissen te overwinnen, ging het team op zoek naar software die aan hun eisen voldeed.
Hoewel ze meerdere systemen tegenkwamen, was de angst voor gegevensmigratie een van hun grootste zorgen.

Totdat…

Recruit CRM’s 5-minuten set-up proces en 24/7 klaar-om-te-ondersteunen klantenteam trokken hun aandacht, en ze konden soepel overstappen naar een nieuw ATS zonder waardevolle gegevens te verliezen.

Recruit CRM is heel gemakkelijk te gebruiken.
Het is compleet.
Het is bewerkbaar, robuust en heeft een erg mooie interface.
We zijn ook erg blij met de ondersteuning bij de migratie.

Lauren Lindh (Oprichter, L-Lindh)

Bent u net als L-Lindh op zoek naar een ATS dat bij u past?

Boek snel een demo met ons!

Inpakken…

Misschien niet nu, maar op een bepaald moment in de exploitatie van uw wervingskantoor zult u geavanceerde systemen moeten implementeren of uw datacenter moeten verplaatsen.
Dan is het onvermijdelijk om gegevens te migreren.

We hopen dat dit artikel u zal helpen om onbevreesd te zijn en het proces als een professional te benaderen!

Gelukkige gegevensmigratie~

Veelgestelde vragen (FAQ’s)

V1-Wanneer moet ik overwegen om mijn wervingsgegevens te migreren?

U moet overwegen om uw wervingsgegevens te migreren in de volgende gevallen-

• Bij het overstappen naar een nieuwe wervingssoftware
• Wanneer uw huidige systeem verouderd is of niet meer voldoet aan uw aanwervingsbehoeften
• Wanneer u fuseert met een ander bedrijf en gegevens moet consolideren
• Wanneer u de gegevenskwaliteit wilt verbeteren en dubbele records wilt verwijderen
• Wanneer u moet voldoen aan nieuwe privacy- of beveiligingsvoorschriften

V2-Wat zijn de vereisten voor een succesvolle gegevensmigratie?

Succesvolle gegevensmigratie vereist-

• de te migreren gegevens
• een goed gedefinieerd overgangsplan
• de juiste hulpmiddelen en technologieën
• een deskundig team om het migratieproces uit te voeren

V3-Wat zijn de voordelen van gegevensmigratie bij werving en selectie?

Datamigratie heeft verschillende voordelen, waaronder (maar niet beperkt tot):

• Verbeterde efficiëntie
• Betere nauwkeurigheid van gegevens
• Verhoogde toegankelijkheid
• Gestroomlijnde workflows
• Betere besluitvorming op basis van nauwkeurige en actuele informatie

V4-Hoeveel kost het om wervingsgegevens te migreren?

De kosten voor het migreren van wervingsgegevens variëren afhankelijk van verschillende factoren, zoals-

• de omvang en complexiteit van de gegevens
• de gebruikte hulpmiddelen en technologieën
• de expertise van het team dat de migratie uitvoert

We kunnen u niet de exacte kosten vertellen.
U kunt het beste een offerte aanvragen bij een gerenommeerde verkoper of consultant.