Migración de datos

Al implementar las soluciones de Microsoft Power Platform los datos son importantes. Sus usuarios no pueden ayudar a los clientes si no hay datos en el sistema. Por lo general, cuando se reemplaza otra aplicación empresarial por una solución basada en Microsoft Dataverse, algunos datos se migran al nuevo sistema durante la implementación para que los usuarios puedan ver los datos empresariales pertinentes cuando comienzan a usar la aplicación.

Enfoques y herramientas de migración de datos

Tiene a su disposición distintos tipos de herramientas y enfoques para migrar datos a Microsoft Dataverse. La siguiente lista no es exhaustiva, pero incluye algunas de las opciones más comunes:

• Obtener datos desde Excel: en el portal de creadores, puede seleccionar la opción Obtener datos al ver una tabla y luego importar datos desde un archivo de Microsoft Excel o .csv.
• Utilidad de importación de datos heredada: puede importar datos a tablas desde archivos .csv, .xls, .xml y .zip.
• Flujos de datos de Microsoft Power Platform: en el Maker Portal, puede elegir Flujos de datos en el menú Datos y, a continuación, configurar una importación desde varios orígenes de datos de nube. Los datos de estos orígenes de datos se pueden transformar antes de la importación, usando para ello Microsoft Power Query.
• Extracción, transformación y carga (ETL): puede extraer, transferir y cargar (ETL) software, como Microsoft Azure Data Factory. Data Factory tiene un conector para Microsoft Dataverse.
• Herramientas externas: utilice herramientas de otras fuentes como Kingswaysoft.
• Aplicaciones personalizadas: utilice aplicaciones personalizadas y desarrolladas mediante la API.

Cuándo realizar la migración de datos

Por los siguientes motivos, es importante que lleve a cabo la migración de datos varias veces durante un proyecto:

• Los desarrolladores y consultores funcionales necesitarán datos al crear aplicaciones.
• Los usuarios necesitarán datos para las pruebas de aceptación del usuario (UAT).
• Los probadores requerirán datos para la integración y las pruebas de rendimiento.
• Los expertos en la materia requieren datos para las pruebas de validación de datos.

Datos de ejemplo

La migración de datos dependerá de su capacidad para obtener datos del sistema de origen. A menudo, este proceso puede retrasarse, por lo que puede que resulte necesario que cree datos de muestra para utilizarlos en las primeras actividades de desarrollo y prueba.

Prueba para migración de datos

La validación de datos es una parte fundamental a la hora de evaluar que se haya completado correctamente la migración de datos. Hay dos aspectos a tener en cuenta en las pruebas de validación de datos: la cantidad y la calidad de los datos. La cantidad de datos hace referencia a la cantidad de filas que se tenía previsto crear en Dataverse, y la calidad de los datos es la precisión de los valores de los datos según lo definido por la asignación de datos.

Es posible que la cantidad de datos no coincida exactamente con todos los registros del entorno de origen y el entorno de prueba, especialmente al tratar con datos de transacciones, ya que el diseño del modelo de datos puede ser diferente en el entorno de destino. Por ejemplo, algunos problemas de calidad de datos se originan en los datos del cliente. Si una empresa tiene muchos registros de clientes para la misma organización y usted hace la integración con el sistema financiero de dicha empresa, no podrá hacer muchas mejoras en los datos. El equipo de pruebas debe tener en cuenta este tipo de problemas a fin de planificar eficazmente las pruebas.

Es probable que los datos, como Fecha de creación/Creado por o Fecha de modificación/Modificado por, sean diferentes. También es probable que este factor se vea afectado por usuarios que ya no existen y por distintos datos de propiedad. Por esa razón, no se puede hacer una comparación directa de las tablas. Sin embargo, las pruebas deberían validar que esta situación se está gestionando y asignando correctamente y según lo previsto.

Como parte de las estrategias de migración de datos y de pruebas, es necesario establecer con claridad cuáles son las expectativas en lo referente a la cantidad y la calidad de los datos. Asimismo, es posible que los valores de los datos no se muestren exactamente con el mismo valor, debido a la diferencia en el nuevo esquema o por la lógica transaccional aplicada. Los usuarios empresariales clave deben participar en esta actividad de prueba, especialmente en la calidad. Los clientes también deben tener en cuenta el uso de otro entorno para probar los datos, en lugar de mezclarlos con las pruebas de UAT, ya que existirá el riesgo de que los usuarios de UAT modifiquen los datos migrados. El número de ejecuciones también debe planificarse inicialmente con un pequeño subconjunto y luego con un significativo 70 %-80 % del volumen total para garantizar la exactitud de los datos migrados.

Las pruebas de validación de datos son importantes para garantizar que la migración de datos se complete correctamente, ya que esto afecta de manera significativa al funcionamiento y la adopción de la aplicación. Es fundamental transmitir la importancia de la calidad de los datos importados al sistema de producción.

El arquitecto de soluciones debe identificar si al cliente le falta algún aspecto de esta actividad fundamental y confirmar que el cliente tenga previsto validar los datos importados antes de la puesta en marcha, a fin de garantizar la calidad de los mismos.

Preguntas clave que debe hacerse durante las pruebas de validación de datos:

• ¿Ha identificado el ámbito de la validación de datos?
• ¿Ha identificado a expertos en la materia para realizar pruebas de validación de datos? ¿Esta lista incluye usuarios y responsables?
• ¿Ha considerado la integración/migración con un conjunto de registros más reducido y la realización de pruebas de rendimiento?
• ¿Ha determinado la estrategia, el resultado y la programación para las pruebas de validación de datos?
• ¿Ha identificado la cantidad de ejecuciones y el volumen de datos para cada ciclo de prueba?
• ¿Ha definido los criterios para validar tanto la calidad como la cantidad de los datos?
• ¿Ha mantenido entornos independientes para la validación de datos?
• ¿Los usuarios clave de las pruebas tienen en cuenta la lógica de transición que se aplica durante la migración de datos?

Priorizar la migración de datos

No subestime la cantidad de esfuerzo que se requiere para la migración de datos.

La planificación de la migración de datos debe realizarse inmediatamente después comenzar el proyecto. La migración de datos puede identificar elementos de datos y procesos comerciales que no se han capturado en el análisis de requisitos. Es esencial que estas omisiones se comuniquen al cliente para que se puedan tomar decisiones sobre qué hacer con los datos recién identificados sin poner en peligro el proyecto.