数据迁移是近来招聘行业的常见操作，但其中充满了迷思，尤其是在处理大量数据时。
有几家人力资源公司因为担心丢失宝贵的信息或陷入其他潜在风险的泥潭而回避它。
不过，我们在这里要消除这些挑战，并向您保证，数据迁移并不像看起来那么困难。
事实上，只要你掌握了基本知识，数据迁移就是一个非常简单的过程。
还在犹豫不决？
本指南将帮助您自信、轻松地完成数据迁移！ 继续阅读。
什么是招聘中的数据迁移？
数据迁移是将招聘数据从一个系统系统(数据迁移是利用各种工具和技术将招聘数据从一个系统（称为源数据库管理系统）转移到另一个系统（通常称为目标系统）的过程。
人员派遣机构必须了解三种不同的移民情况：
- 数据库迁移:这意味着将候选人记录从一个数据库转移到另一个数据库。
例如，您可能一直使用 Excel 电子表格记录数据。
因此，当您购买新的数据库软件时，您将从 Excel 迁移到该数据库。 - 数据库版本升级:这包括将过时的数据库版本升级为最新版本。
- 系统迁移:当你购买了一整套招聘套件/系统，如客户关系管理、人力资源薪资等，并计划从旧系统转移到该系统时，就会发生系统迁移。
招聘数据迁移有三个关键阶段，分别是
- 规划
- 迁移
- 移民后
迁移前规划
这一阶段包括分析迁移数据的业务和技术要求，以及确定可能存在的任何依赖关系。
这包括浏览当前的招聘系统，确定关键数据（如候选人信息和招聘信息），以及确定迁移所需的硬件和带宽要求。
此外，还将制定迁移实施时间表和任何必要的软件许可证、迁移方案和相关测试。
迁移
规划阶段完成后，就可以开始数据的实际迁移。
例如，可能需要从旧系统中提取候选人信息和职位发布信息，并将其加载到新系统中。
在这一阶段可进行预验证程序，以确保所有功能按预期运行。
迁移后核查
数据迁移完成后，要对新数据库进行测试，以验证迁移数据源的准确性。
这包括将新系统中的候选人信息和招聘信息与旧系统中的候选人信息和招聘信息进行比较，以确定任何数据丢失的地方。
任何差异都要记录在案，并重复验证过程，直到新系统得到全面验证和部署。
一旦新系统顺利运行，旧系统就会关闭。
招聘人员在数据迁移过程中面临的常见挑战及应对技巧
挑战 1：数据复杂性
将大量候选人/客户记录从一个招聘软件 招聘软件可能会导致一些问题，特别是与源数据分析和配置有关的问题。
此外，重复记录、数据不一致或不完整等因素也增加了数据的复杂性，使招聘人员难以找到问题的根源。
那么，解决方案是什么呢？
请阅读下文：
数据转换
每个数据库都以某种方式存储记录。
如果使用的是过时的存储格式，那么在将数据迁移到现代数据库之前，必须对数据进行转换。
如何转换？
以下是一些可用于转换数据的工具和技术：
- ETL（提取、转换、加载）软件:大多数现代ETL 工具都内置了在转换过程中自动转换数据指针的功能。
这些工具通常允许您定义自定义转换规则，指定数据应如何从源格式转换为目标格式。
以下是一些您可以参考的最佳 ETL 软件：
- Integrate.io(提供灵活的付费计划）
- Oracle 数据集成器付费
- 歌手免费
- Hadoop免费
- Talend 开放工作室免费
- IBM Datastage付费
欲了解更多信息，请查看!
- 自定义脚本:如果您有复杂的数据转换要求，您可能需要编写自定义脚本来处理记录的转换。
例如，您可以使用 Python 或 Perl 等脚本语言从源数据库读取数据，根据需要进行转换，然后写入目标数据库。
记住:在开始转换招聘数据之前，了解不同数据实体之间的关系至关重要。 数据剖析和 分析工具可帮助您识别不同数据实体之间的依赖关系，从而帮助您设计更有效的数据转换规则。
此外，在尝试转换整个数据库之前，最好先对少量数据样本进行试验性转换。
这样可以测试转换规则，并在开始迁移生产数据之前发现任何问题。
转换数据指针后，重要的是要验证数据，以确保转换正确。
有许多数据验证工具可以帮助您检查数据的完整性、准确性和一致性。
编纂领域
在当前的招聘数据库中，您可能已经在一个字段中存储了 30-40 位索赔编号；但是，在迁移到新系统时，考虑将这些字段分割成更小的、易于阅读的字段可能会有所帮助。
这样，您就可以轻松访问重要记录，如序列号、成员标识符和日期，而无需在头脑中手动解码整个索赔编号。
这将节省您的时间并提高效率，尤其是在同时审查和比较多个字段时。
此外，拆分编码字段还能降低人为失误造成错误或不准确的风险，因为在更小、更易于管理的数据块中更容易发现和纠正错误。
数据正常化
如果您多年来一直使用同一管理系统，那么同一数据有可能存储在不同的地方，从而导致冗余、不一致和潜在错误。
数据规范化是解决这一问题的完美方法，因为它涉及识别存储重复数据的所有来源，并将其合并到一个单一的标准化位置，确保源数据的准确性和一致性。
在将数据迁移到新系统时，必须确保所有数据准确一致地传输到新系统。
事先对数据进行规范化处理可使这一过程更加顺畅和高效，降低出错风险，并确保数据结构对新系统而言是最佳的。
挑战 2：数据丢失或损坏
数据、数据、数据！
成功的招聘离不开数据。
从上图可以看出，招聘人员是如何利用收集到的数据来改进招聘工作的。
无论如何，他们都不会喜欢丢失这些数据！
遗憾的是，这是招聘人员在数据迁移过程中面临的最常见挑战之一。
数据丢失或损坏，哪怕只是丢失一条记录，都会给企业带来巨大的经济损失，所有的营销努力都可能付诸东流。
但如何才能避免这种情况呢？
主要有两种方法：
1) 数据核对
在迁移和测试数据时核对数据。
您必须知道在新系统中必须生成多少记录，删除当前系统中所有重复和不一致的指针。 招聘数据库.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.
以下是进行数据核对的一些最佳做法：
- 确定和解的范围和目的:确定需要核对的具体数据元素、核对的原因以及流程的预期结果。
- 确定数据来源:确定需要核对的系统、数据库或数据源。
- 制定和解计划:制定一项计划，概述对账过程，包括应采取的步骤、应使用的工具和完成的时 间表。
- 清理数据并使其标准化:确保在执行核对程序之前对数据进行清理和标准化。
这可能涉及删除重复数据、纠正拼写错误和确保数据格式的一致性。 - 执行对账程序:比较不同系统、数据库或来源的数据，找出差异或不一致之处。
解决核对过程中出现的任何问题。 - 验证结果:验证对账过程的结果，确保数据的一致性和准确性。
运行其他测试或使用机器学习算法来识别异常值或异常现象。
可以帮助您进行数据核对的一些人工智能工具包括
- 数据机器人:机器学习平台，可在大型数据集中自动调节和识别模式。
- IBM InfoSphere 信息服务器:数据集成平台，可跨多个系统和数据库调和数据。
- Talend:开源数据集成平台，具有广泛的数据调节和验证功能。
- Alteryx:数据准备和分析平台，可协调不同来源和系统的数据。
通过遵循这些最佳实践并利用人工智能工具，您可以有效地核对数据，避免迁移过程中可能出现的数据丢失或损坏。
2) 数据验证
当您将数据集从一个系统迁移到另一个系统时，必须确保数据集符合您的预期。
例如，检查每个索赔编号字段中的字符数是否正确，或者申请人的电话号码是否最终出现在 “电话号码 “字段中。
您必须了解三种数据验证方式：
- 样本数据验证:这包括随机抽取一条记录并与源数据进行比较。
这并不完全可行，因为一些未经验证的数据可能已损坏。 - 子集数据验证:在这里，您需要选择一个数据子集，比如从 500 到 5000 的数据子集，然后将其与源数据进行比较。
就像样本数据验证一样，它也不能防错。 - 完整的数据验证:顾名思义，它包括测试和比较源数据与迁移数据中的每一条记录。
这是最安全的数据验证过程。
记住:在验证招聘数据时，应考虑数据覆盖范围、查询效率、流程稳定性和执行时间等因素。
尽管在您或招聘团队的其他成员对记录进行完全验证后，您可以选择其他两种类型对记录进行复查，但始终要努力实现完全的数据验证。
此外，还有一些工具可以帮助您完成数据验证过程，包括但不限于 RightData, Xplenty, 大 EVAL或任何其他 elt 软件。
挑战 3：数据映射
数据映射是招聘数据迁移的重要组成部分。
它涉及确定数据如何以及在何处从一个系统转移到另一个系统，尤其是在迁移到更复杂的基于知识的招聘系统时。
以下是招聘人员在绘制数据时可能面临的一些常见挑战：
- 映射复杂的数据结构:如果源系统和目标系统具有不同的数据结构，则可能需要执行复杂的数据转换，以确保准确映射数据。
在处理大量数据或数据结构非常复杂的情况下，这可能具有挑战性。 - 处理缺失或不完整数据:如果源数据缺少特定字段或包含不完整信息，就很难将这些数据映射到目标系统中的正确字段，从而导致质量问题，影响迁移的整体成功率。
- 确保数据一致性:在映射数据时，确保所有系统的一致性至关重要，特别是当你知道源数据可能包含重复数据或其他需要在映射前解决的潜在风险时。
解决方案是什么？
与第一和第二个挑战相同。
您必须专注于准确的数据转换、规范化和验证。
不过，我们始终建议与声誉卓著的专家合作。
他们了解数据映射并拥有这方面的专业知识，可以在眨眼之间完成你需要数年才能完成的任务。
挑战 4：数据语义
通常情况下，您会希望迁移数据的含义与原始数据相同。
然而，无论您多么小心谨慎，仍然可能会出现一些语义问题，导致以下一个或多个挑战：
- 语言差异:如果您的源系统和目标系统使用不同的语言，那么在迁移过程中确保数据的含义得以保留就会很有挑战性。
在处理特定行业的行话或技术术语时，这尤其具有挑战性。 - 将数据映射到正确的字段:迁移数据时，确保数据映射到目标系统中的正确字段至关重要，尤其是在处理具有多重含义的数据或数据在不同系统中使用方式不同的情况下。
- 确保数据的准确性:最后，必须确保在迁移过程中准确保留数据的含义。
在处理大量数据或高度复杂的数据时，这可能具有挑战性。
您必须彻底了解数据并进行严格测试，以确保数据的准确性。
为了防止数据出现这一问题，您和您的团队必须在使用数据前进行可行性研究并使用测试用例。
如何为此制定测试用例？
- 了解源系统和目标系统:在创建测试用例之前，必须深入了解源系统和目标系统，包括它们的数据结构、业务规则和其他相关细节。
这将有助于您识别潜在问题并创建实用的测试用例。 - 采用基于风险的方法:根据数据迁移问题的潜在影响确定测试用例的优先级。
例如，针对可能导致重大业务中断的关键数据的测试用例，应优先于针对不那么关键的数据的测试用例。 - 考虑边缘情况:确保包含的问题涵盖边缘情况或不太可能发生但一旦发生可能产生重大后果的情况。
这将有助于您在潜在问题变成重大问题之前识别和缓解它们。 - 使用数据剖析工具:数据剖析工具可帮助您识别数据质量问题和迁移过程中可能需要解决的不一致问题。
这些工具还可以帮助您识别数据模式，用于创建有效的测试用例。
(我们在前面已经介绍过） - 利用自动化:自动化测试工具可以帮助您简化测试流程，降低人为错误的风险。
您可以使用以下工具 硒或 Appium来自动化测试用例。
根据这些提示，您可以创建全面实用的测试用例，帮助确保迁移的招聘数据的准确性和完整性。
挑战 5：时间消耗
数据迁移可能非常耗时，尤其是对于需要传输大量数据的招聘企业而言。
以下是一些可能导致时间消耗挑战的因素，以及帮助缓解这些因素的小窍门：
- 数据量:需要迁移的数据量会大大影响迁移过程所需的时间。
对于长期积累了大量数据的人员派遣公司来说，这尤其具有挑战性。
为应对这一挑战，可考虑根据数据与招聘流程的相关性和重要性确定迁移数据的优先级。 - 网络速度:网络连接速度可能会影响系统间传输数据所需的时间。
如果正在通过较慢的网络连接迁移数据，可能值得考虑升级网络基础设施以提高传输速度。 - 数据质量:数据质量差会影响数据迁移所需的时间，因为这可能会增加数据清理和转换的需要。
在开始迁移过程之前，请花时间评估数据质量，并确定需要解决的任何问题。 - 数据映射:不同系统之间的数据映射可能很耗时，主要是使用不同的数据结构或格式。
为加快数据映射过程，可考虑使用以下工具 Pimcore, Informatica等系统之间自动映射数据。 - 测试:在完成数据迁移过程之前，必须对新系统进行全面测试，以确保数据迁移准确无误，系统运行符合预期。
这种测试可能很耗时，但对确保成功迁移至关重要。
通过考虑这些因素并实施适当的策略，人才派遣公司可以帮助减轻数据迁移过程中的时间消耗挑战。
免责声明:这里提到的工具都不是附属工具。
在选择任何软件之前，您应该先了解自己的业务需求。
案例研究：Recruit CRM 如何帮助 L-Lindh 顺利完成数据迁移？
在转用 Recruit CRM 的 ATS 之前，L-Lindh 是一家猎头公司。 在转用 Recruit CRM 的 ATS 之前面临着一些挑战，例如
- 应对过时的招聘软件
- 网络和人才库杂乱无章
- 对候选人/客户数据的跟踪不一致
为了克服这些障碍，团队一直在寻找符合他们要求的软件。
虽然他们遇到了多个系统，但数据迁移的恐惧是他们最担心的问题之一。
直到
Recruit CRM 的 5 分钟设置流程和 24/7 全天候随时提供支持的客户团队引起了他们的注意，他们可以 顺利过渡到新的 ATS而不会丢失任何有价值的记录。
Recruit CRM 非常易于使用。
功能齐全。
它可以编辑，功能强大，界面漂亮。
我们对迁移过程中的支持也非常满意。劳伦-林德（L-Lindh 创始人）
您是否和 L-Lindh 一样，在寻找适合自己的自动运输系统？
结束…
也许不是现在，但在招聘业务运营的某个阶段，你需要部署先进的系统或搬迁数据中心。
到那时，数据迁移将不可避免。
我们希望这篇文章能帮助您无所畏惧，像专业人士一样对待这个过程！
数据迁移愉快~
常见问题（FAQ）
问题 1-什么时候应该考虑迁移招聘数据？
在以下情况下，应考虑迁移招聘数据
- 切换到新的招聘软件时
- 当您当前的系统已经过时或不再满足您的招聘需求时
- 与其他公司合并并需要整合数据时
- 当您想提高数据质量并消除重复记录时
- 当您需要遵守新的数据隐私或安全法规时
问题 2：成功迁移数据有哪些要求？
成功的数据迁移需要
- 要迁移的数据
- 明确的过渡计划
- 正确的工具和技术
- 一支技术精湛的团队来执行迁移过程
问题 3-数据迁移对招聘工作有什么好处？
数据迁移有多种好处，包括（但不限于）： 1：
- 提高效率
- 提高数据准确性
- 增加无障碍环境
- 简化工作流程
- 根据准确的最新信息做出更好的决策
问题 4-迁移招聘数据的成本是多少？
迁移招聘数据的成本因各种因素而异，例如
- 数据的大小和复杂程度
- 使用的工具和技术
- 进行迁移的团队的专业知识
我们无法告诉您确切的费用。
最好从信誉良好的供应商或顾问那里获得报价。
