Migration de données : Glossaire

Cette article couvre les définitions d’un certain nombre de termes liés aux conversions de données afin de fournir une base de compréhension pour le lecteur.

Conversion de rattrapage :

Processus de conversion des données qui ont été créées entre le moment où une conversion initiale (ou un ensemble de conversions) a été exécutée et le moment où une plate-forme est prévue pour la mise en service.

Données de configuration :

Les données de configuration agissent comme un guide ou un ensemble d’instructions utilisées par l’application pour déterminer comment le système fonctionnera ; généralement, il s’agit de données créées par l’équipe des processus métier lors de la mise en place du système.

Précision des données :

L’adhésion des données aux contraintes et directives d’intégrité et la garantie qu’elles reflètent l’état réel.

Audit des données :

La série d’activités réalisées pour valider que l’approche a été suivie et des preuves sont disponibles pour examen à l’appui.

Conversion de données :

Processus ou ensemble de processus par lesquels les données d’un système existant sont déplacées vers un nouveau système.

Création de données :

Le processus de création de données est impliqué dans le remplissage des éléments des structures de données du système cible car il n’existe aucune relation directe entre les éléments de données du système source. Les données créées peuvent être renseignées avec une valeur par défaut pour toutes les entrées.

Extrait de données :

Le processus d’extraction de données consiste à classer des informations, au niveau de l’enregistrement, à partir de tables ou de fichiers dans un système source de conversion de données et à stocker ces informations dans un autre « conteneur », généralement un fichier de données. Le processus contrôle les facteurs d’inclusion/exclusion déterminant quelles données sont extraites et il fournit le format du fichier résultant.

Intégrité des données :

L’intégrité des données est la mesure par laquelle les données adhèrent aux règles métier définies, aux valeurs acceptées et aux formats acceptés. Les règles et les valeurs et formats acceptés sont mis en œuvre via des modifications, des validations et des vérifications de base de données ou de domaine de code.

Objet de données :

Un objet de données est une classe de données et tous les éléments de données (attributs) qui composent cette classe de données dans l’environnement d’application.

Qualité des données :

Le niveau d’assurance que les données considérées contiennent des valeurs correctes.

Correction des données :

Le processus pour déterminer que les données extraites du système source et importées dans le nouveau système sont terminées.

Transfert de données :

Le processus de transfert de données est impliqué dans le remplissage des structures de données dans le système source de conversion de données.

Traduction / mappage de données :

Le processus de mappage des données est impliqué dans la mise en correspondance des éléments d’un fichier d’extraction avec des éléments des structures de données dans la conversion de données système cible et formater les données extraites selon les exigences des structures de données du système cible.

Verification des données :

C’est le processus d’examen et de s’assurer que les données ont été techniquement traitées correctement, cependant, il ne garantit pas que la qualité des données.

La validation des données :

C’est le processus d’examen et d’assurance de l’exhaustivité, de l’exactitude et de la validité des données conformément aux normes GxP.

Domaine :

Un domaine est l’ensemble des valeurs valides pour le contenu d’un champ de données. Les valeurs valides pourraient être définies comme un ensemble discret et stockées dans une table, des codes d’état, ou pourraient être définies par un domaine standard.

Modifications / validations :

Les éditions/validations sont des contrôles programmatiques pour vérifier l’intégrité des données. Les mises à jour sont des vérifications qui peuvent être appliquées à un élément de données sans faire référence à d’autres valeurs de champ d’enregistrement ou à d’autres sources de données. Les validations sont des contrôles qui vérifient les valeurs en référençant d’autres valeurs de champ d’enregistrement d’autres sources de données.

ERP :

La planification des ressources d’entreprise est une gestion intégrée des principaux processus commerciaux, souvent en temps réel et médiée par des logiciels et des technologies.

Master data :

Les données de base sont la collection d’informations stockées dans un système, qui prend en charge le traitement transactionnel d’une application. Ce sont les données qui définissent et décrivent les principaux participants au processus métier.

Données organisationnelles :

une classe spéciale de données au sein d’un système d’application qui est utilisée pour décrire la hiérarchie organisationnelle de l’entreprise et la présentation de ses comptes financiers.

RTL :

Prêt à lancer. Un fichier dans un format pouvant être chargé dans le système cible sans nécessiter de transformation ou de modification supplémentaire.

Système source :

Un système source est une application qui sera le fournisseur de données à utiliser dans le processus de conversion – le système « de ».

Système cible :

Un système cible est une application qui sera le destinataire des données converties – Le système ‘vers’.