Un projet de migration de données est tout aussi enthousiasmant qu’il n’est effrayant pour les équipes IT.

On estime que 83% des projets de migration de données échouent ou dépassent leur budget et leur calendrier (Gartner).

En parallèle, selon IDC cette fois, la migration de données représente quand même 60% de tout projet informatique des grandes entreprises.

Il est donc très probable que vous rencontrerez un projet de migration de données dans votre carrière.

Autant bien se préparer !

De quoi parle-t-on ?

La migration de données est un processus complexe qui permet aux équipes IT de verser les données d’un système d’informations à un autre.

Votre organisation pourrait être amenée à migrer et faire de la reprise de données, par exemple :

  • Pour moderniser les infrastructures de votre SI
  • Pour diminuer le nombre de silos de vos bases de données
  • Si vous fusionnez deux entités ou récupérez une nouvelle base de données

Pourquoi est-ce stratégique ?

La migration et la reprise de données touchent à la donnée et donc représentent des projets stratégiques pour toute l’organisation.

Ce sont donc des projets particulièrement visibles et comme tout projet, ils doivent être soigneusement délimités et planifiés afin d’en délivrer toute la valeur.

Limiter la migration de données à un simple transfert de données serait particulièrement réducteur et c’est déjà le premier écueil. 

De manière plus globale, un projet de migration de données permet de remettre à plat tout le capital de données d’une organisation et de dresser un inventaire global.

L’un des facteurs de réussite d’une migration est de pouvoir s’assurer que toutes les informations se trouvant dans le système source ont bien été versées et transformées correctement dans le système source. Et donc que les données versées sont fiables et exploitables.

Là, vous nous voyez venir : la Data Preparation dans un projet de migration de données est absolument indispensable.

Selon les organisations, les projets de migration seront donc très différents (selon que les données sont déjà centralisées ou en silos, si des outils de gouvernance existent déjà etc…).

Il y a pourtant quelques bonnes pratiques à mettre en place pour assurer la réussite d’une migration de données.

Quels sont alors les aspects absolument indispensables dans la mise en place de ce projet SI pas comme les autres ?

Nous avons décrypté pour vous 3 erreurs à ne pas commettre pour une migration réussie et sereine.

Écueil n°1 : ne rien documenter

Considérer la migration de données comme un simple transfert de données est très réducteur.

Les aspects de gouvernance sont primordiaux dans la réussite d’un projet de migration.

Ainsi, nous vous conseillons de bien documenter votre projet pour s’assurer d’une compréhension commune du projet, mais aussi pour en délimiter les contours.


Voici quelques exemples de documentations indispensables :

  • Mapping et cartographie des données concernées : cela permettra de délimiter les contours du projet, s’assurer des données qui seront migrées, ainsi que leur format et leur volume.
  • Description de la démarche de migration et recensement des livrables
  • Dictionnaire des données : cet outil permettra de donner une définition commune aux jeux de données et permettra de repartir sur de bonnes bases.
  • Audit de qualité des données : cette étape consiste à évaluer la qualité des données dans le système source afin de définir les traitements de mise en qualité à effectuer pour migrer les données dans le système cible
  • Description des règles de transformations mises en place : cette étape essentielle de la migration et reprise de données doit absolument être documentée pour permettre une compréhension des traitements de mise en qualité réalisés
  • Rapport d’exécution des traitements avec adéquation entre données en entrée et données en sortie

Cette étape de mise en place ou de mise à jour d’outils de gouvernance peut être très longue et fastidieuse.

Les experts Data d’Invenis peuvent vous accompagner dans la mise en place de votre plan de migration et créer les outils de gouvernance sur-mesure au bon déroulé de votre projet de migration.

Écueil n°2 : négliger le nettoyage des données

On vous l’a dit plus haut, au cœur d’un projet de migration de données, il y a le fait de rendre toutes les données exploitables.

Les données pour être reprises dans un autre système et être désilotées, doivent répondre à des standards qui garantiront leur usage dans la mise en place de cas d’usage dédiés.

Aussi, on comprend bien que la mise en qualité des données est au cœur du projet de migration et est aussi cruciale que l’étape précédente de documentation.

Pour réussir cette phase de nettoyage et de mise en qualité des données, l’utilisation du mapping des données ainsi que l’audit de qualité des données seront indispensables.

Ils permettront d’évaluer le travail à fournir et se poser les bonnes questions :

  • Quel est mon capital de données (volume, usage, définition) ?
  • Où se trouvent mes données ? Sont-elles silotées et dispersées ou sont-elles déjà centralisées ?
  • Quelle est la nature des données (structurées, non-structurées, hétérogènes) ?
  • Quel est le degré de confidentialité et de sensibilité des données ?
  • Quel est le degré de qualité des données ?

Tous ces éléments permettront de mettre en place le plan de mise en qualité des données le plus adapté. Attention, veillez bien à prendre en compte toutes vos données à transformer et vous entourer de spécialistes pour toutes vos données complexes, en particulier vos données média et sensibles qui requièrent une attention et des compétences particulières.

Vous pourrez ensuite mettre en place le plan de mise en qualité adapté pour vos données (gestion des incohérences et de l’incomplétude, erreurs de frappe, doublons, erreurs de formatages, problématiques d’agrégation…). Ces données une fois traitées pourront être versée dans le nouveau système, et ainsi être exploitables par vos différentes équipes.

Attention : la qualité des données est l’affaire de tous.

N’hésitez pas à communiquer auprès des équipes métiers et auprès de la DSI au cours de cette phase stratégique de mise en qualité des données. La phase d’audit permettra de mettre en avant les différentes problématiques de qualité des données rencontrées dans vos bases.

Si la plupart des défauts de qualité pourront être réglés grâce à des traitements visant à améliorer la qualité des données (par exemple : gestion des doublons, corrections automatiques, jointures et agrégation etc…), d’autres ajustements pourraient être faits en amont, au moment de la collecte des données, pour améliorer la qualité de la donnée à la source (données manquantes, données partielles, données textuelles…).

Écueil n°3 : ne rien automatiser

Enfin, afin de créer une routine qui fonctionne, nous vous recommandons d’automatiser les tâches récurrentes, notamment tout le volet de nettoyage et de mise en qualité des données.

En effet, l’automatisation du nettoyage et de la préparation des données permettra d’avoir accès en toutes circonstances à des données exploitables pour votre organisation.

Pour cela, nous vous recommandons de bien anticiper l’aspect global de ce projet de mise en qualité des données. En d’autres termes, votre projet doit pouvoir s’industrialiser : votre projet de migration de données n’a aucune valeur si vous n’êtes capables de réaliser les transformations que sur une partie de vos données.

Il vous faudra donc nettoyer, croiser et rapprocher toutes vos données afin de finaliser votre projet de migration et être en mesure d’identifier l’adéquation entre toutes vos données en entrée et vos données en sortie. Nous vous recommandons de travailler avec des outils Data Preparation qui permettent de réaliser simplement la mise en production des traitements de vos données et d’automatiser vos pipelines de mise en qualité de données.

Conseil BONUS : ne pas se surestimer !

Vous l’avez compris, un projet de migration de données est un projet à haut risque.

De nombreuses études pointent le défaut de qualité des données comme la principale cause de l’échec de projets Data. Toutes les équipes IT et Data ne sont pas forcément assez matures pour gérer de façon fiable un projet de migration de données. N’hésitez donc pas à vous entourer d’équipes expertes du sujet et à vous faire accompagner par experts en Data Preparation.

Nos équipes d’experts Data accompagnent les DSI dans leurs projets de migration de données :

  1. Audits et mise en place d’outils de gouvernance des données
  2. Nettoyage et mise en qualité automatique des données
  3. Versement des données dans le système cible

Vous avez un projet de migration et de reprise de données ?

Sources :

https://www.techtarget.com/searchstorage/feature/Keys-to-a-painless-data-migration-process

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