A migração de dados tem sido uma operação comum no setor do recrutamento ultimamente, mas está repleta de mitos, especialmente quando se trata de dados de grande volume.
Muitas empresas de recrutamento evitam a migração de dados por medo de perder informações valiosas ou cair nas armadilhas de outros potenciais riscos.
No entanto, estamos aqui para dissipar esses desafios e garantir que a migração de dados não é tão difícil quanto parece. Na verdade, é um processo bastante simples se você tiver os conceitos básicos bem definidos.
Ainda hesitante? Este guia vai ajudá-lo a navegar pela migração de dados com confiança e tranquilidade! Continue lendo.
O que é a migração de dados no recrutamento?
A migração de dados é o processo de transferência de dados de recrutamento de um sistema (designado por sistema de gestão de bases de dados de origem) para outro (frequentemente designado por destino), utilizando uma variedade de ferramentas e técnicas.
Existem três tipos diferentes de migração que as agências de pessoal devem conhecer:
- Migração da base de dados: Isso significa transferir seus registros de candidatos de um banco de dados para outro. Por exemplo, você pode estar usando uma planilha Excel para registrar seus dados até agora. Então, ao adquirir um novo software de banco de dados, você migrará do Excel para esse novo banco de dados.
- Atualização da versão da base de dados: Trata-se de atualizar a versão desatualizada da sua base de dados com a mais recente.
- Migração de sistema: Ocorre quando você adquire um conjunto/sistema completo de recrutamento, como CRM, folha de pagamento de RH, etc., e está planejando a transição do seu sistema antigo para o novo.
Existem três fases principais da migração de dados no recrutamento, que são:
- Planejamento
- Migração
- Pós-migração
Planejamento pré-migração
Esta fase envolve a análise dos requisitos comerciais e técnicos dos dados migrados, bem como a identificação de quaisquer dependências que possam existir.
Isso envolve examinar o sistema de recrutamento atual, identificar dados críticos (como informações de candidatos e vagas de emprego) e determinar os requisitos de hardware e largura de banda necessários para a migração.
Além disso, seria desenvolvido um calendário de implementação da migração e quaisquer licenças de software necessárias, cenários de migração e testes associados.
Migração
Uma vez concluída a fase de planejamento, a migração real dos dados pode começar. Por exemplo, isso pode envolver a extração de informações de candidatos e publicações de vagas do sistema antigo e a carga desses dados no novo sistema.
Durante esta fase, podem ser efetuados procedimentos de pré-validação para garantir que todas as funções funcionam como esperado.
Verificação pós-migração
Após a migração dos dados, o novo banco de dados é testado para verificar a precisão das fontes de dados migradas.
Implica comparar as informações dos candidatos e os anúncios de emprego no novo sistema com os do sistema antigo para identificar quaisquer áreas de perda de dados.
Quaisquer disparidades são documentadas e o processo de verificação é repetido até que o novo sistema seja totalmente validado e implementado.
Quando o novo sistema funciona corretamente, o sistema antigo é desligado.
Desafios comuns enfrentados pelos recrutadores durante a migração de dados + dicas para os atenuar
Desafio 1: Complexidade dos dados
A transferência de um grande volume de registros de candidatos/clientes de um software de recrutamento para outro pode gerar diversos problemas, especialmente relacionados à análise e configuração dos dados de origem.
Além disso, fatores como registros duplicados e dados inconsistentes ou incompletos aumentam a complexidade, tornando desafiador para os recrutadores identificar a raiz do problema.
Então, qual é a solução? Leia abaixo:
Transformações de dados
Cada banco de dados armazena registros de uma maneira específica. Se você estiver utilizando um formato de armazenamento desatualizado, será necessário transformar os dados antes de migrá-los para um banco de dados moderno.
Como? Eis algumas ferramentas e técnicas que podem ser utilizadas para transformar os seus dados:
- Software ETL (Extrair, Transformar, Carregar): A maioria das ferramentas ETL modernas inclui funcionalidades incorporadas para converter automaticamente os ponteiros de dados durante o processo de transformação. Normalmente, estas ferramentas permitem-lhe definir regras de transição personalizadas, especificando a forma como os dados devem ser convertidos do formato de origem para o formato de destino.
Eis alguns dos melhores softwares ETL que pode consultar:
- Integrate.io (Plano pago flexível disponível)
- Oracle Data Integrator (Pago)
- Singer (Gratuito)
- Hadoop (Gratuito)
- Talend open studio (Gratuito)
- IBM Datastage (Pago)
Para mais informações, pode consultar!
- Scripts personalizados: Se você tiver requisitos complexos de transformação de dados, pode ser necessário escrever scripts personalizados para lidar com a conversão dos seus registros. Por exemplo, você pode usar uma linguagem de script como Python ou Perl para ler dados do banco de dados de origem, transformá-los conforme necessário e gravá-los no banco de dados de destino.
Lembre-se: Antes de começar a converter seus dados de recrutamento, é fundamental entender as relações entre as diferentes entidades de dados. Ferramentas de perfilamento e análise de dados podem ajudar a identificar dependências e relações entre essas entidades, o que pode auxiliar no design de regras de conversão de dados mais eficazes.
Além disso, é sempre uma boa ideia realizar conversões de teste com uma pequena amostra de dados antes de tentar converter todo o seu banco de dados. Isso permitirá que você teste suas regras de conversão e identifique quaisquer problemas antes de começar a migrar seus dados de produção.
E após a conversão dos seus dados, é importante validar as informações para garantir que foram convertidas corretamente. Existem muitas ferramentas de validação de dados que podem ajudar a verificar a completude, precisão e consistência dos dados.
Domínios codificados
Você pode estar armazenando números de identificação de 30 a 40 dígitos em um único campo no seu banco de dados de recrutamento atual; no entanto, ao migrar para um novo sistema, pode ser útil considerar dividir esses campos em partes menores e mais fáceis de ler.
Ao fazer isso, você poderá acessar facilmente registros importantes, como o número de sequência, o identificador de membro e a data, sem precisar decodificar manualmente o número inteiro na sua cabeça. Isso economizará tempo e aumentará a eficiência, especialmente ao revisar e comparar vários campos ao mesmo tempo.
Além disso, dividir campos codificados pode reduzir o risco de erros ou imprecisões causados por erro humano, já que é mais fácil identificar e corrigir falhas em porções menores e mais gerenciáveis de dados.
Normalização de dados
Se utiliza o mesmo sistema de gestão há muitos anos, é possível que os mesmos dados estejam armazenados em locais diferentes, o que conduz a redundância, inconsistência e potenciais erros.
A normalização de dados é a solução ideal para essa questão, pois envolve a identificação de todas as fontes onde os dados duplicados estão armazenados e a consolidação desses dados em um único local padronizado, garantindo a precisão e a consistência dos dados de origem.
Ao migrar seus dados para um novo sistema, é essencial garantir que todos os dados sejam transferidos com precisão e consistência. Normalizar os dados previamente pode tornar esse processo muito mais suave e eficiente, reduzindo o risco de erros e garantindo que os dados sejam estruturados de forma ideal para o novo sistema.
Desafio 2: Perda ou corrupção de dados
Dados, dados, dados! Uma contratação bem sucedida não é nada sem dados.
Pode ver na imagem acima como os recrutadores utilizam os dados recolhidos para melhorar os seus esforços de recrutamento. E não vai gostar de perder estes dados a qualquer preço!
Infelizmente, este é um dos desafios mais comuns que os recrutadores enfrentam durante a migração de dados.
A perda ou corrupção de dados, mesmo que seja apenas um único registro perdido, pode causar grandes prejuízos financeiros ao seu negócio, além de comprometer todos os seus esforços de marketing. Mas o que você pode fazer para evitar isso?
Existem duas formas principais:
1) Reconciliação de dados
Reconcilie seus dados durante a migração e os testes. Você deve saber quantos registros precisa gerar no novo sistema, removendo todos os duplicados e apontadores inconsistentes da sua atual base de dados de recrutamento.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.
Eis algumas práticas recomendadas para efetuar a reconciliação de dados:
- Defina o âmbito e o objetivo da reconciliação: Determine os elementos de dados específicos que precisam de ser reconciliados, as razões para a reconciliação e o resultado esperado do processo.
- Identifique as fontes de dados: Identifique os sistemas, bases de dados ou fontes de dados que precisam ser reconciliados.
- Desenvolva um plano de reconciliação: Desenvolva um plano que descreva o processo de reconciliação, incluindo os passos a dar, as ferramentas a utilizar e os prazos de conclusão.
- Limpe e normalize os dados: Assegure-se de que os dados são limpos e normalizados antes de efetuar o processo de reconciliação. Pode implicar a remoção de duplicados, a correção de erros ortográficos e a garantia de consistência nos formatos de dados.
- Efetue o processo de reconciliação: Compare os dados entre os diferentes sistemas, bases de dados ou fontes para identificar discrepâncias ou inconsistências. Resolva quaisquer problemas que surjam durante o processo de reconciliação.
- Valide os resultados: Valide os resultados do processo de reconciliação para garantir que os dados sejam consistentes e precisos. Execute testes adicionais ou utilize algoritmos de machine learning para identificar outliers ou anomalias.
Algumas ferramentas de IA que o podem ajudar na reconciliação de dados incluem:
- DataRobot : Uma plataforma de aprendizagem automática que pode automatizar a reconciliação e identificar padrões em grandes conjuntos de dados.
- Servidor de Informação IBM InfoSphere : Uma plataforma de integração de dados que pode reconciliar dados em vários sistemas e bases de dados.
- Talend : Uma plataforma de integração de dados de código aberto com funcionalidades alargadas de reconciliação e validação de dados.
- Alteryx : Uma plataforma de preparação e análise de dados que pode reconciliar dados de diferentes fontes e sistemas.
Seguindo estas práticas recomendadas e utilizando ferramentas de IA, pode reconciliar eficazmente os seus dados e evitar potenciais perdas ou corrupção de dados durante a migração.
2) Validação de dados
Ao migrar seus conjuntos de dados de um sistema para outro, é essencial garantir que eles correspondam às suas expectativas. Por exemplo, verifique se há o número correto de caracteres em cada campo de número de identificação ou se os números de telefone dos candidatos estão sendo registrados no campo “número de telefone”.
Há três tipos de validação de dados que deve conhecer:
- Validação dos dados da amostra: Isso envolve selecionar um registro aleatório e compará-lo com os dados de origem. No entanto, essa abordagem não é totalmente prática, pois alguns dados não validados podem estar corrompidos.
- Validação dos dados do subconjunto: Aqui, escolhe um subconjunto de dados, como o que varia entre 500 e 5000, e compara-o com os dados de origem. Tal como a validação de dados de amostra, também não é à prova de erros.
- Validação completa dos dados: Como o nome sugere, envolve o teste e a comparação de cada registo dos dados de origem com os dados migrados. É o tipo mais seguro de processo de validação de dados.
Lembre-se: Ao validar seus dados de recrutamento, leve em consideração fatores como a abrangência dos dados, a eficiência das consultas, a estabilidade do processo e o tempo de execução. Sempre busque uma validação completa dos dados, embora você possa optar por outros tipos de validação para conferir os registros após a validação total feita por você ou outro membro da sua equipe de contratação.
Além disso, várias ferramentas podem ajudá-lo no seu processo de validação de dados, incluindo, mas não se limitando a, RightData, Xplenty, Big EVAL ou qualquer outro software elt.
Desafio 3: Mapeamento de dados
O mapeamento de dados é um componente crucial da migração de dados no recrutamento. Ele envolve a definição de como e exatamente onde os dados serão transferidos de um sistema para outro, especialmente ao migrar para um sistema de recrutamento mais sofisticado baseado em conhecimento.
Eis alguns desafios comuns que os recrutadores podem enfrentar ao mapear os dados:
- Mapeamento de estruturas de dados complexas: Se seus sistemas de origem e destino tiverem estruturas de dados diferentes, pode ser necessário realizar transformações de dados complexas para garantir que eles sejam mapeados com precisão. Isso pode se tornar desafiador ao lidar com grandes volumes de dados ou quando as estruturas de dados são altamente complexas.
- Lidar com dados ausentes ou incompletos: Se os dados de origem estiverem faltando campos específicos ou contiverem informações incompletas, pode ser difícil mapear esses dados para os campos corretos no sistema de destino, resultando em problemas de qualidade e afetando o sucesso geral da migração.
- Garantir a consistência dos dados: Ao mapear os dados, é fundamental assegurar a consistência em todos os sistemas, especialmente quando há a possibilidade de que os dados de origem contenham duplicatas ou outros riscos potenciais que precisam ser resolvidos antes do mapeamento.
Qual é a solução? A mesma que para o primeiro e segundo desafios. Deve concentrar-se na transformação, normalização e validação precisas dos dados.
No entanto, recomenda-se sempre que trabalhe com especialistas de renome. Eles conhecem e têm experiência em mapeamento de dados e podem fazer a tarefa que você leva anos para realizar em um piscar de olhos.
Desafio 4: Semântica dos dados
Normalmente, espera que o significado dos seus dados migrados seja o mesmo que o dos dados originais. No entanto, por mais cuidadoso que seja, pode haver alguns problemas semânticos, causando um ou mais dos seguintes desafios:
- Diferenças linguísticas: Se seus sistemas de origem e destino utilizam idiomas diferentes, garantir que o significado dos dados seja preservado durante a migração pode ser um desafio. Isso é especialmente complicado ao lidar com jargões específicos do setor ou termos técnicos.
- Mapear os dados para os campos corretos: Ao migrar dados, é essencial garantir que eles sejam mapeados para os campos corretos no sistema de destino, especialmente quando se lida com dados que possuem múltiplos significados ou quando os dados são utilizados de maneiras diferentes em sistemas distintos.
- Garantir a exatidão dos dados: Por fim, é essencial garantir que o significado dos dados é preservado com exatidão durante a migração. Isto pode ser um desafio quando lida com grandes volumes de dados ou quando os dados são altamente complexos. Tem de compreender bem os dados e realizar testes rigorosos para garantir a exatidão dos dados.
Para proteger seus dados contra esse problema, você e sua equipe devem realizar um estudo de viabilidade e usar casos de teste antes de utilizar os dados. Como você pode formar os casos de teste para isso?
- Compreenda os sistemas de origem e de destino: Antes de criar os casos de teste, é fundamental ter uma compreensão profunda dos sistemas de origem e destino, incluindo suas estruturas de dados, regras de negócio e outros detalhes relevantes. Isso o ajudará a identificar possíveis problemas e a criar casos de teste práticos.
- Utilize uma abordagem baseada no risco: Dê prioridade aos seus casos de teste com base no potencial impacto dos problemas de migração de dados. Por exemplo, os casos de teste para dados críticos que possam causar interrupções significativas na atividade devem ter prioridade sobre os casos de teste para dados menos críticos.
- Considere os casos extremos: Certifique-se de incluir perguntas que abranjam casos extremos ou cenários que são improváveis, mas que podem ter consequências significativas se ocorrerem. Isso ajudará a identificar e mitigar potenciais problemas antes que se tornem problemas maiores.
- Utilize ferramentas de definição de perfis de dados: Ferramentas de perfilamento de dados podem ajudar a identificar problemas de qualidade e inconsistências nos dados que podem precisar ser resolvidos durante o processo de migração. Essas ferramentas também podem ajudar a identificar padrões de dados que podem ser usados para criar casos de teste eficazes. (Já abordamos isso anteriormente!)
- Aproveite a automação: As ferramentas de teste automatizadas podem ajudá-lo a simplificar o processo de teste e a reduzir o risco de erro humano. Pode utilizar ferramentas como Selenium ou Appium para automatizar os seus casos de teste.
Ao seguir estas dicas, pode criar casos de teste abrangentes e práticos que ajudam a garantir a exatidão e a integridade dos seus dados de recrutamento migrados.
Desafio 5: Consumo de tempo
A migração de dados pode ser extremamente demorada, especialmente para empresas de recrutamento que possuem grandes quantidades de dados a serem transferidos.
Eis alguns fatores que podem contribuir para o desafio do consumo de tempo, juntamente com dicas para ajudar a atenuá-los:
- Volume de dados: A quantidade de dados que precisam de ser migrados pode afetar significativamente o tempo necessário para o processo de migração. Pode ser particularmente difícil para as empresas de recrutamento que acumularam grandes quantidades de dados ao longo do tempo. Para resolver este desafio, considere dar prioridade aos dados a migrar com base na sua relevância e importância para o seu processo de recrutamento.
- Velocidade da rede: A velocidade do seu networking pode afetar a quantidade de tempo que demora a transferir dados entre sistemas. Se estiver a migrar dados através de um networking lento, poderá valer a pena considerar a atualização da sua infraestrutura de rede para melhorar as velocidades de transferência.
- Qualidade dos dados: A baixa qualidade dos dados pode impactar o tempo necessário para a migração, pois aumenta a necessidade de limpeza e transformação dos dados. Antes de iniciar o processo de migração, reserve um tempo para avaliar a qualidade dos seus dados e identificar quaisquer problemas que precisem ser resolvidos.
- Mapeamento de dados: Mapear dados entre diferentes sistemas pode ser demorado, especialmente ao usar estruturas ou formatos de dados diferentes. Para agilizar o processo de mapeamento de dados, considere usar ferramentas como Pimcore , Informatica etc., mapeie automaticamente os dados entre sistemas.
- Ensaios: Antes de concluir o processo de migração de dados, é essencial testar minuciosamente o novo sistema para garantir que os dados foram migrados com precisão e que o sistema está funcionando conforme o esperado. Esse teste pode ser demorado, mas é crucial para garantir uma migração bem-sucedida.
Ao considerar esses fatores e implementar estratégias adequadas, as empresas de recrutamento podem ajudar a mitigar o desafio do consumo de tempo durante a migração de dados.
Declaração de exoneração de responsabilidade: Nenhuma das ferramentas aqui mencionadas é afiliada. Deve analisar as necessidades da sua empresa antes de selecionar qualquer software.
Estudo de caso: Como o Recruit CRM ajudou a L-Lindh a efetuar uma migração de dados sem problemas?
L-Lindh, uma empresa de pesquisa de executivos, antes de mudar para o ATS da Recruit CRM enfrentou vários desafios, tais como:
- Lidar com um software de recrutamento desatualizado
- Rede e banco de talentos desorganizados
- Controle inconsistente dos dados do candidato/cliente
Para superar esses obstáculos, a equipe estava em busca de um software que atendesse às suas necessidades. Embora tenham encontrado vários sistemas, o medo da migração de dados era uma de suas maiores preocupações.
Até que…
O processo de configuração de 5 minutos do Recruit CRM e a equipe de suporte ao cliente disponível 24/7 chamaram a atenção deles, permitindo uma transição suave para o novo ATS sem perder nenhum registro valioso.
O Recruit CRM é muito fácil de utilizar. É completo. É editável, robusto e tem uma interface muito agradável. Também estamos muito satisfeitos com o apoio à migração.
Lauren Lindh (Fundadora, L-Lindh)
Você é como a L-Lindh, procurando um ATS que atenda perfeitamente às suas necessidades?
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Concluir…
Talvez não agora, mas em algum momento durante a operação do seu negócio de recrutamento, você precisará implantar sistemas avançados ou realocar seu data center. Nesse caso, a migração de dados será inevitável.
Esperamos que este artigo o ajude a ser destemido e a abordar o processo como um profissional!
Boa migração de dados~
Perguntas mais frequentes
1. Quando é que devo considerar a migração dos meus dados de recrutamento?
Deve considerar a migração dos seus dados de recrutamento nos seguintes casos-
- Quando mudar para um novo software de recrutamento
- Quando o seu sistema atual está desatualizado ou já não responde às suas necessidades de contratação
- Quando faz uma fusão com outra empresa e precisa de consolidar dados
- Quando pretende melhorar a qualidade dos dados e eliminar registos duplicados
- Quando você precisar cumprir novas regulamentações de privacidade ou segurança de dados
2. Quais são os requisitos para uma migração de dados bem sucedida?
A migração de dados bem-sucedida requer:
- Dados prontos para migração
- Um plano de transição bem definido
- As ferramentas e tecnologias adequadas
- Uma equipe qualificada para executar o processo de migração
3. Quais são as vantagens da migração de dados no recrutamento?
A migração de dados tem várias vantagens, incluindo (mas não se limitando a):
- Melhoria da eficiência
- Melhor precisão dos dados
- Maior acessibilidade
- Fluxos de trabalho simplificados
- Melhor tomada de decisões com base em informações precisas e atualizadas
4. Quanto custa a migração dos dados de recrutamento?
O custo da migração de dados de recrutamento varia dependendo de vários fatores, como:
- O tamanho e a complexidade dos dados
- As ferramentas e tecnologias utilizadas
- A expertise da equipe que realiza a migração
Não podemos informar o custo exato. O ideal é obter uma cotação de um fornecedor ou consultor confiável para uma estimativa precisa.
