A migração de dados tem sido uma operação comum no sector do recrutamento ultimamente, mas está repleta de mitos, especialmente quando se trata de dados de grande volume.
Várias empresas de trabalho temporário evitam-no por receio de perderem as suas informações valiosas ou de caírem na poça de outros riscos potenciais.
No entanto, estamos aqui para dissipar estes desafios e assegurar-lhe que a migração de dados não é tão difícil como pode parecer. Na verdade, é um processo bastante simples se tiver os princípios básicos na manga.
Ainda está hesitante? Este guia ajudá-lo-á a navegar na migração de dados com confiança e facilidade! 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: Isto significa mover os seus registos de candidatos de uma base de dados para outra. Por exemplo, pode estar a utilizar uma folha de cálculo do Excel para registar os seus dados até agora. Assim, quando adquire um novo software de base de dados, migra do Excel para essa base de dados.
- Atualização da versão da base de dados: Trata-se de atualizar a versão desactualizada da sua base de dados com a mais recente.
- Migração do sistema: Ocorre quando comprou um sistema/suíte de recrutamento completo, como CRM, folha de pagamento de RH, etc., e está a planear mudar para ele a partir do seu sistema antigo.
Existem três fases principais da migração de dados no recrutamento, que são
- Planeamento
- Migração
- Pós-migração
Planeamento 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.
Inclui a análise do sistema de recrutamento atual, a identificação de dados críticos (como informações sobre candidatos e anúncios de emprego) e a determinação dos 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 planeamento, pode dar início à migração efectiva dos dados. Por exemplo, pode envolver a extração de informações sobre candidatos e anúncios de emprego do sistema antigo e o seu carregamento no novo sistema.
Durante esta fase, podem ser efectuados procedimentos de pré-validação para garantir que todas as funções funcionam como esperado.
Verificação pós-migração
Depois de os dados terem sido migrados, a nova base de dados é testada para verificar a exatidão 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
Transferir um grande volume de registos de candidatos/clientes de um
software de recrutamento
para outro pode dar origem a vários problemas, nomeadamente relacionados com a análise e configuração dos dados de origem.
Além disso, alguns factores como registos duplicados e dados inconsistentes ou incompletos aumentam a sua complexidade, tornando difícil para os recrutadores chegarem à raiz do problema.
Então, qual é a solução? Leia abaixo:
Transformações de dados
Todas as bases de dados armazenam registos de uma determinada forma. Se estiver a utilizar um formato de armazenamento desatualizado, deve transformar os dados antes de os migrar para uma base de dados moderna.
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:
Integrar.io
(Plano flexível pago disponível)
Integrador de dados Oracle
(Pago)
Cantor
(Grátis)
Hadoop
(Gratuito)
Estúdio aberto Talend
(Gratuito)
IBM Datastage
(Pago)
Para mais informações, pode consultar!
- Scripts personalizados: Se tiver requisitos complexos de transformação de dados, poderá ter de escrever scripts personalizados para tratar da conversão dos seus registos. Por exemplo, pode utilizar uma linguagem de scripting como Python ou Perl para ler dados da base de dados de origem, transformá-los conforme necessário e escrevê-los na base de dados de destino.
Lembre-se: Antes de começar a converter os seus dados de recrutamento, é crucial compreender as relações entre as diferentes entidades de dados.
Perfil de dados
e
ferramentas de análise
podem ajudá-lo a identificar dependências e relações entre diferentes entidades de dados, o que pode ajudá-lo a conceber regras de conversão de dados mais eficazes.
Além disso, é sempre uma boa ideia efetuar conversões de teste de uma pequena amostra de dados antes de tentar converter toda a sua base de dados. Isto permitir-lhe-á testar as suas regras de conversão e identificar quaisquer problemas antes de começar a migrar os seus dados de produção.
E depois de ter convertido os seus ponteiros de dados, é importante validar os dados para garantir que foram convertidos corretamente. Existem muitas ferramentas de validação de dados que o podem ajudar a verificar se os dados são completos, exactos e consistentes.
Domínios codificados
Poderá ter armazenado números de pedidos de 30-40 dígitos num único campo na sua base de dados de recrutamento atual; no entanto, ao migrar para um novo sistema, poderá ser útil considerar a possibilidade de dividir estes campos em partes mais pequenas e de fácil leitura.
Ao fazê-lo, poderá aceder facilmente a registos importantes, como o número de sequência, o identificador de membro e a data, sem ter de descodificar manualmente todo o número de pedido de indemnização na sua cabeça. Poupará tempo e aumentará a eficiência, especialmente ao rever e comparar vários campos ao mesmo tempo.
Além disso, a divisão dos campos codificados também pode reduzir o risco de erros ou imprecisões causados por erro humano, uma vez que é mais fácil detetar e corrigir erros em pedaços de dados mais pequenos e mais fáceis de gerir.
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 resposta perfeita para este problema, uma vez que envolve a identificação de todas as fontes onde estão armazenados dados duplicados e a sua consolidação numa única localização padronizada, garantindo a exatidão e a consistência dos dados de origem.
Ao migrar os seus dados para um novo sistema, é essencial garantir que todos os dados são transferidos de forma precisa e consistente para o novo sistema. A normalização prévia dos dados pode tornar este processo muito mais fácil e eficiente, reduzindo o risco de erros e assegurando que os dados são estruturados de uma forma óptima 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 registo perdido, pode prejudicar muito a sua empresa em termos financeiros e todos os seus esforços de marketing podem ser em vão. Mas o que é que pode fazer para o evitar?
Existem duas formas principais:
1) Reconciliação de dados
Reconcilie os seus dados enquanto os migra e testa. Tem de saber quantos registos tem de produzir no novo sistema, removendo todos os duplicados e apontadores inconsistentes do seu sistema atual. base de dados de recrutamento. Se o resultado não corresponder às suas expectativas, deve fazer uma pesquisa exaustiva para determinar a razão.
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 de 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: Certifique-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 coerência nos formatos dos dados.
- Efectue o processo de reconciliação: Compare os dados dos diferentes sistemas, bases de dados ou fontes para identificar discrepâncias ou incoerências. 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 são consistentes e exactos. Efectue testes adicionais ou utilize algoritmos de aprendizagem automática para identificar valores atípicos 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 os seus conjuntos de dados de um sistema para outro, deve garantir que correspondem às suas expectativas. Por exemplo, verifique se existe o número correto de caracteres em cada campo de número de pedido ou se os números de telefone do requerente acabam no campo “número de telefone”.
Há três tipos de validação de dados que deve conhecer:
- Validação dos dados da amostra: Envolve a escolha de um registo aleatório e a sua comparação com os dados de origem. Não é totalmente prático, uma vez que 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: Tal como o nome sugere, envolve o teste e a comparação de todos os registos dos dados de origem com os dados migrados. É o tipo mais seguro de processo de validação de dados.
Lembre-se: Ao validar os seus dados de recrutamento, considere factores como a cobertura dos dados, a eficiência das consultas, a estabilidade do processo e o tempo de execução. E procure sempre a validação completa dos dados, embora possa optar pelos outros dois tipos para verificar novamente os registos depois de terem sido totalmente validados por si ou por qualquer outro membro da sua equipa 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. Envolve a definição de como e exatamente onde os dados serão transferidos de um sistema para outro, especialmente quando migrar para um sistema de recrutamento baseado no conhecimento mais sofisticado.
Eis alguns desafios comuns que os recrutadores podem enfrentar ao mapear os dados:
- Mapeamento de estruturas de dados complexas: Se os seus sistemas de origem e de destino tiverem estruturas de dados diferentes, poderá ter de efetuar transformações de dados complexas para garantir que os dados são mapeados com precisão. Pode ser um desafio quando se lida com grandes volumes de dados ou quando as estruturas de dados são altamente complexas.
- Lidar com dados em falta ou incompletos: Se os seus dados de origem não contiverem campos específicos ou contiverem informações incompletas, pode ser difícil mapear esses dados para os campos correctos no sistema de destino, o que pode levar a problemas de qualidade e afetar o sucesso global da sua migração.
- Assegurar a coerência dos dados: Ao mapear dados, é vital garantir a consistência em todos os sistemas, especialmente quando conhece a possibilidade de os seus dados de origem conterem duplicados ou outros riscos potenciais que precisam de ser resolvidos antes do mapeamento.
Qual é a solução? O mesmo que para o primeiro e segundo desafios. Tem de se concentrar na transformação, normalização e validação precisas dos dados.
No entanto, é sempre aconselhável trabalhar com especialistas de renome. Eles conhecem e têm experiência em mapeamento de dados e podem fazer a tarefa que você leva anos a realizar num 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 os seus sistemas de origem e de destino utilizarem idiomas diferentes, garantir que o significado dos dados é preservado durante a migração pode ser um desafio. É particularmente difícil lidar com o jargão específico do sector ou com termos técnicos.
- Mapeamento de dados para os campos correctos: Ao migrar dados, é vital garantir que os dados são mapeados para os campos correctos no sistema de destino, especialmente quando se trata de dados com vários significados ou quando os dados são utilizados de forma diferente em sistemas diferentes.
- Garantir a exatidão dos dados: Por último, é essencial garantir que o significado dos dados é preservado com exatidão durante a migração. Isto pode ser um desafio quando se 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 os seus dados contra este problema, você e a sua equipa devem fazer um estudo de viabilidade e utilizar casos de teste antes de utilizar os dados. Como é que pode formar os casos de teste para o mesmo?
- Compreenda os sistemas de origem e de destino: Antes de criar casos de teste, é crucial ter um conhecimento profundo dos sistemas de origem e de destino, incluindo as suas estruturas de dados, regras comerciais e outros pormenores relevantes. Ajudá-lo-á a identificar potenciais problemas e a criar casos de teste práticos.
- Utilize uma abordagem baseada no risco: Dê prioridade aos seus casos de teste com base no impacto potencial 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 que inclui perguntas que abrangem casos extremos ou cenários que são improváveis de ocorrer, mas que podem ter consequências significativas se ocorrerem. Ajudá-lo-á a identificar e a mitigar potenciais problemas antes de se tornarem problemas significativos.
- Utilize ferramentas de definição de perfis de dados: As ferramentas de definição de perfis de dados podem ajudá-lo a identificar problemas de qualidade dos dados e inconsistências que poderão ter de ser resolvidos durante o processo de migração. Estas ferramentas também o podem ajudar a identificar padrões de dados que podem ser utilizados para criar casos de teste eficazes. (Já as abordámos anteriormente!)
- Tire partido da automatização: 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
Selénio
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 morosa, especialmente para empresas de recrutamento com quantidades significativas de dados a transferir.
Eis alguns factores 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 precisa de ser migrada 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 enfrentar este desafio, considere dar prioridade aos dados a serem migrados com base na sua relevância e importância para o seu processo de recrutamento.
- Velocidade da rede: A velocidade da sua ligação de rede pode afetar o tempo que demora a transferir dados entre sistemas. Se estiver a migrar dados através de uma ligação de rede lenta, poderá valer a pena considerar a atualização da sua infraestrutura de rede para melhorar as velocidades de transferência.
- Qualidade dos dados: A má qualidade dos dados pode afetar o tempo necessário para a migração de dados, uma vez que pode aumentar a necessidade de limpeza e transformação de dados. Antes de iniciar o processo de migração, dedique algum tempo a avaliar a qualidade dos seus dados e a identificar quaisquer problemas que precisem de ser resolvidos.
- Mapeamento de dados: O mapeamento de dados entre sistemas diferentes pode ser moroso, principalmente se utilizar estruturas ou formatos de dados diferentes. Para acelerar o processo de mapeamento de dados, considere a utilização de ferramentas como
Pimcore
,
Informatica
etc., mapeie automaticamente os dados entre sistemas. - Ensaios: Antes de concluir o processo de migração de dados, é essencial testar exaustivamente o novo sistema para garantir que os dados foram migrados com exatidão e que o sistema está a funcionar como esperado. Estes testes podem ser demorados, mas são essenciais para garantir uma migração bem sucedida.
Ao considerar estes factores e implementar estratégias adequadas, as empresas de recrutamento podem ajudar a atenuar 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 é que 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
- Controlo inconsistente dos dados do candidato/cliente
Para ultrapassar estes obstáculos, a equipa procurava um software que correspondesse às suas necessidades. Apesar de terem encontrado vários sistemas, o receio da migração de dados era uma das suas principais preocupações.
Até que…
O processo de configuração de 5 minutos do Recruit CRM e a equipa de apoio ao cliente pronta a funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, chamaram a sua atenção e puderam
fazer uma transição suave para o novo ATS
sem perder quaisquer registos valiosos.
O Recruit CRM é muito fácil de utilizar. Está completo. É editável, robusto e tem uma interface muito agradável. Também estamos muito satisfeitos com o apoio à migração.
Lauren Lindh (Fundadora, L-Lindh)
Está, tal como a L-Lindh, à procura de um ATS que funcione bem para si?
Marque uma chamada de demonstração rápida connosco!
Concluir…
Talvez não agora, mas a dada altura no funcionamento do seu negócio de recrutamento, terá de implementar sistemas avançados ou relocalizar o seu centro de dados. Nesse caso, será inevitável efetuar a migração de dados.
Esperamos que este artigo o ajude a ser destemido e a abordar o processo como um profissional!
Boa migração de dados~
Perguntas mais frequentes
Q1-Quando 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 precisa de cumprir os novos regulamentos de privacidade ou segurança de dados
Q2-Quais são os requisitos para uma migração de dados bem sucedida?
Uma migração de dados bem sucedida requer
- os dados a migrar
- um plano de transição bem definido
- as ferramentas e tecnologias correctas
- uma equipa qualificada para executar o processo de migração
Q3-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 actualizadas
Q4-Quanto custa a migração dos dados de recrutamento?
O custo da migração dos dados de recrutamento varia em função de vários factores como
- a dimensão e a complexidade dos dados
- as ferramentas e tecnologias utilizadas
- a competência da equipa que efectua a migração
Não lhe podemos dizer o custo exato. O melhor é obter um orçamento de um fornecedor ou consultor de renome para a estimativa.
