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데이터 변환 전략.

Создатель Bryan Hutchinson, отредактировано фев 23, 2010.

참고 - 이것은 살아있는 문서이며 변경 될 수 있습니다.

정의 및 개요.

핵심 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 대학 재정적 데이터를 중앙 레거시 시스템에서 Kuali Financial System (KFS)으로 전송하려면 데이터 변환이 필요합니다. 성공적인 회계 변환은 기존 회계 시스템을 폐기하고 KFS 시스템에서 대학 거래 처리를 수행하는 데 중요합니다. 대학의 사업을 Kuali Financial System과 함께 수행하려면 데이터 변환이 정확하고 포괄적이어야합니다.

용어 "데이터 변환" KFS를 선입관 된 데이터로 시드하는 것과 관련된 활동을 설명하기 위해 느슨하게 사용됩니다. 일부 데이터는 이전 소스 (예 : 회계 데이터웨어 하우스 (ADW))에서로드됩니다. 다른 데이터는 주제 전문가 (예 : CoA 중앙 정의 데이터 요소)가 제공 한 데이터 파일에서로드됩니다. 다른 기존 KFS 환경에서 다른 데이터를 추출 할 수도 있습니다. 경우에 따라 데이터가로드되지 않고 레거시에서 KFS 로의 매핑을 설명하는 비즈니스 규칙에 따라 변환되거나 변환됩니다.

목표와 이점.

데이터 변환의 주된 목표는 KFS가 코넬의 비즈니스 프로세스를 위해 작동하고 KFS의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 비즈니스 규칙을 적용하여 Kuali Financial System에 레거시 데이터를 전송하는 것입니다.

KFS 구현 프로젝트의 수명주기 동안 데이터 변환 프로세스 및 관행은 다음을 포함하여 프로젝트의 가장 중요한 여러 목표를 근본적으로 지원할 것입니다.

Chart of Accounts (CoA) 정의 및 배포 기능 모듈 구현 및 테스트 환경 관리 시스템 운영 정보 전달 및 amp; 보고 (ID 및 R)

이러한 각 활동에는 별개의 데이터 변환 방식이 요구되는 고유 한 라이프 사이클이 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 접근법은 궁극적 인 프리 프로덕션 KFS 환경의 데이터베이스를 시드하는 단일 검증 경로로 통합 될 것입니다.

이 데이터 변환 작업은 오류가있는 레거시 데이터를 정리하거나 수정하여 KFS에 시드 된 데이터가 최적의 품질을 유지할 수있는 기회를 제공합니다.

위의 각 활동에 대한 이해 관계자와의 협업은 기능 요구 사항에 의해 주도되어야합니다.

레거시에서 KFS 로의 데이터 매핑은 전체 KFS 구현 프로젝트의 수명 동안 유지되어야합니다. 처음에는 프로젝트 전체에서 무수한 활동을 지원하는 작업 문서가 될 것입니다. 시간이 지남에 따라 세련된 데이터 사전이 될 것입니다.

산출물과 도구.

초기 버전의 데이터 변환 도구 세트는 수동으로 개발 된 PL / SQL 코드에 의존합니다. 초기 프로젝트 작업의 경우, 이는 가장 비용 효율적이고 효율적인 방법으로 입증되었습니다.

데이터 변환 프로세스에 대한 필요성은 일시적이지만, 2011 년 7 월 1 일에 예정된 KFS의 제작 릴리스 후에는 필요성이 없어지므로 팀은 관련된 노력을 간소화 할 수있는 기회를 모색 할 것입니다. 기능 요구 사항을 유도하여 동기를 부여하고 팀이 현명하게 추구합니다.

Kuali의 협력 업체는 기성 솔루션을 제공하는 벤더 솔루션을 제공합니다.

테스트 & amp; 확인.

기술 전환 팀은 기능 중소기업이 제공하거나 승인 한 전환 규칙에 따라 KFS 재무 데이터가 기존 총계정 원장에서 적절하게 전환되었는지 확인해야 할 책임이 있습니다. 기능 중소기업은 KFS 재무 데이터가 비즈니스 원한을 충족시키고 KFS 기능의 사용을 용이하게하는 방식으로 기존 총계정 원장에서 적절히 변환되었는지 확인합니다. ID & R 팀은 변환 된 데이터의 유효성 확인에 필요한 솔루션을 개발할 것입니다. 솔루션은 적절한 경우 CIT의 도움을 받아 ID & R 팀이 유지 관리 및 지원합니다. 데이터 변환의 유효성을 검증 할 수있는 환경이 필요에 따라 설정됩니다.

생산 지원.

데이터 변환 프로세스는 배치 프로세스로 실행됩니다. 수동으로 실행되거나 예약됩니다.

연락처 정보를 포함한 지원 절차는 Project Confluence 공간에서 유지 관리됩니다. 기능 사용자는 변환 된 데이터의 가용성에 의존합니다. 일괄 작업 / 스크립트가 실패한 경우 사용자는 작업 상태를 전자적으로 통보 / 통보 받아야하며 해결을 향한 진행 상황을 항상 최신 상태로 유지해야합니다. 데이터 변환 프로세스의 고객에게 문제가 의심되거나 문제가 발생할 경우 첫 번째 연락 담당자 (레벨 1)에게 알려야합니다. 회계 데이터웨어 하우스를 성공적으로로드 한 후 변환 스크립트가 자동으로 실행되도록 예약 될 수 있습니다 (ADW ). 변환 스크립트는 수동으로 ad-hoc 방식으로 실행될 수 있습니다. KFS 응용 프로그램 인스턴스 사용자 또는 ID & amp; R 제공보고 솔루션 사용자에게는 문제 또는 실패가 명백 할 수 있습니다. 레벨 2 지원, 즉 상술 한 레벨 1에 대한 지원은 데이터 변환 프로세스, 전달 된 KFS 애플리케이션 인스턴스 및 / 또는 ID 및 R 제공보고 솔루션과 관련된 다양한 기술 직원에 의해 수행 될 것이다.

가정과 위험.

가정.

변환은 타이트한 피드백 루프로 기능적으로 구동됩니다 가능한 경우 비즈니스 규칙이 인코딩되어 프로그래밍 방식으로 데이터 변환 프로세스를 구동합니다 비즈니스 규칙은 기능별 주제 전문가 (SME)가 제공합니다 변환 된 데이터의 유효성 검사는 프로젝트의 기능적 이해 관계자 또는 지명 된 사람 데이터 변환은 명확한 비즈니스 요구에 따라 다양한 빈도로 실행됩니다. 트랜잭션은 변환되지 않습니다. 계정 및 객체 코드 별 월간 잔액 KEM (Kuali Endowment Module)은 필요할 때 사용할 수 있으며 KFS와 함께 사용할 수 있습니다. 참조 무결성을 강화할 수 있습니다 (필요한 경우 서비스 (예 : KIM (Kuali Identity Management))를 통해)

변환 된 데이터의 유효성을 확인하기 위해 복잡한 비즈니스 규칙을 정의하기위한 요구 사항을 유도하기위한 부적절한 기능적 참여.

완화 (MITIGATION) - 진행 상황을 정기적으로 전달하고 문제를 프로젝트 리더십으로 이관합니다. 요구 사항이 누락되거나 전달되지 않습니다.

완화 - 문서화 된 요구 사항을 충족시키고, 문서화 된 요구 사항을 기반으로 검증 전략을 수립하고, 모든 이해 관계자가 검증하지 않은 JIRA Shared 데이터를 사용하여 명확한 문제 관리 접근법을 정의합니다.

완화 - 대학 데이터 관리자에게 PeopleSoft Shared Data Group과 유사한 공유 데이터위원회의 설립을 용이하게하십시오. 필요한 경우 자세한 계정과 목표 구조가 확정되지 않았습니다.

완화 (Mitigation) - 프로젝트 리더십에 대한 관심을 높입니다.

Prasad Bhogle.

Oracle E-Business Suite 구현에서의 데이터 변환 전략.

Oracle E-Business Suite 구현에 대해 이야기 할 때 데이터에 대한 질문이 발생합니다.

새로운 시스템에서 기존 레거시 시스템 데이터를 어떻게 사용할 수 있습니까? OLD 시스템에서 NEW 시스템으로의 완전한 전환이 이루어 지거나 두 시스템이 완전히 종료되기 전에 언젠가 공존하게됩니까? OLD와 NEW 시스템간에 필요한 통신이 있습니까? 그것을 달성하는 가장 중요한 방법은 무엇입니까?

이러한 질문에 대해 논의하는 동안 몇 가지 용어는 상호 교환 가능한 것으로 사용됩니다. 데이터 변환, 인터페이스 등 모든 것이 데이터 이동이라고하는 하나의 우산 / 범주 아래로 가져올 수 있습니다.

이 백서에서는 레거시 시스템과 Oracle E-Business Suite 간의 데이터 통신에 사용할 수있는 다양한 전략 / 기술에 대해 설명합니다. 이것은 "DATA"라는 가장 중요한 단어를 다루는 데 관련된 다양한 기술 구성 요소에 대한 개요를 제공합니다.

이 백서는 위의 질문에 답하기위한 방향을 제시합니다. 레거시 데이터를 새로운 시스템에서 사용할 수있게하려면 수동으로 데이터 입력을 수행하거나 키보드 / 마우스 동작을 시뮬레이트하고 데이터 입력을 더 빠르게하는 데이터 로더, win-runner와 같은 도구를 사용해야합니다. 데이터가 큰 경우 프로그래머 / 개발자는 데이터로드를 자동화하는 프로그램을 작성하는 데 도움을 필요로합니다. 두 시스템이 잠시 동안 공존하고 서로 통신하려면 일정한 간격으로 실행되어 데이터를 이동시키는 프로그램이 필요합니다.

다양한 용어 정의.

데이터 마이그레이션은 고객의 기존 시스템에서 새로운 시스템으로 필요한 (대개는 매우 큰) 데이터 볼륨을 이동하는 프로세스입니다. 기존 시스템은 맞춤형 IT 인프라에서부터 스프레드 시트 및 독립형 데이터베이스에 이르기까지 다양합니다.

데이터 변환은 데이터가 마이그레이션되는 시스템의 요구 사항에 맞게 하나의 구조적 형식에서 다른 형식으로 데이터를 변환하는 프로세스로 정의 할 수 있습니다.

인터페이스는 데이터를 동기화하기 위해 두 시스템 간의 연결을위한 프로그램 세트입니다. Manual, Batch 또는 Real-Time이 될 수 있습니다. 그것들은 반복적으로 사용되므로 가능한 가장 효율적인 방법으로 설계되고 제작되어야합니다.

데이터 마이그레이션, 변환, 인터페이스는 다르게 취급되지만 기술 담당자는 서로 구분해서는 안됩니다. 모든 프로그램의 디자인은 인터페이스와 같아야합니다. 대부분의 구현 데이터를 여러 번 이동해야하고 얼마 동안 레거시 시스템과 Oracle Apps 11i가 모두 활성화 되었기 때문입니다. 결론적으로 데이터를 프로그래밍 방식으로 이동해야하는 경우 즉 데이터 로더 또는 수동 데이터 입력과 같은 도구를 사용하지 않으면 동시 프로그램으로 여러 번 실행할 수있는 프로그램을 설계하는 것이 좋습니다.

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성공적인 데이터 변환을위한 5 가지 핵심 전략.

대규모 기술 전환 및 근대화 노력은 비즈니스 사고의 변화 및 정보 및 기술 개발의 발전과 함께 진행됩니다. 이것의 중요한 결과 중 하나는 정보 시스템이 정기적으로 새로운 데이터베이스의 합병, 이주 및 설치를 비롯하여 해당 데이터베이스를 구성하는 데이터의 변경과 함께 변경된다는 것입니다. 이것은 의료 조직에서 흔히 발생하는 것으로, 조직에서 환자 정보 관리를보다 효과적으로 수행하는 데 도움이되는 다양한 전자 의료 기록 관리 시스템간에 전환하는 경향이 있습니다. 효율적인 데이터 변환은 데이터의 품질과 실행 가능성이 유지되고 정보 시스템의 빈번한 변경으로 인해 어려움을 겪지 않도록하는 데 중요합니다.

데이터 변환의 중요성 :

데이터 변환은 기존 정보 데이터베이스에서 종종 데이터 형식을 변경해야하는 새로운 정보 데이터베이스로 정보를 마이그레이션하는 중요한 프로세스입니다. 데이터 변환은 시스템이 대체 또는 갱신 될 때 다른 시스템 간의 데이터 변환 및 전송을 의미하며 데이터 형식이 변경되어 새로운 데이터베이스와 호환되는지 확인합니다. 문서 변환, 전자 책 변환 및 pdf 변환을 비롯하여 비즈니스에 유용 할 수있는 다양한 종류의 데이터 변환 프로세스가 있습니다.

데이터 변환은 시스템 전환 및 날짜까지 매우 밀접하게 연관되어 있으며, 이러한 시스템 변경을 계획 할 때주의를 끌지 못합니다. 지금까지, 그것은 중요한 유산 변화의 사소한 일의 입장으로 강등되었습니다. 따라서 데이터 변환은 전체 데이터 관리 프로세스의 일부로 별도의 전략적 이니셔티브로서 자체적으로 특별한 지위를 가질 자격이 있습니다. 특히 의료 분야에서 과거 데이터 변환의 품질은 시간이 지남에 따라 축적 된 환자 데이터의 품질 및 가용성을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 데이터 변환 또한 보험 분야에서 매우 중요합니다. 회사는 데이터가 시스템과 호환되는지 확인하는 데 도움이되는 다양한 데이터 변환 및 문서 전략을 사용할 수 있습니다.

올바른 데이터 변환은 다음을 보장해야합니다. 데이터가 대상 데이터베이스에 적합한 적절한 형식으로 변환됩니다. 데이터가 올바르게 전송됩니다. 새 대상 데이터베이스에서 데이터가 작동합니다. 데이터는 품질을 유지합니다. 데이터 일관성은 해당 데이터를 사용하는 모든 시스템에서 항상 유지됩니다.

오늘날 원활하고 성공적인 데이터 변환을 보장하기위한 과제는 다음과 같습니다.

레거시 시스템 및 대체 시스템에서 시스템 통합뿐 아니라 새로운 시스템으로 데이터 마이그레이션의 과제 :이 프로세스는 프로젝트의 크기, 폭 및 복잡성으로 인해 높은 실패와 관련이 있습니다. 데이터의 복잡성 : 구조화 된 데이터와 비 구조화 된 데이터의 병합은 새로운 어려움을 야기합니다. 따라서 이러한 데이터를 특정 형식으로 변환하는 것이 더 어려워집니다. 프로젝트 일정 :이 작업을 완료하는 데 어려움이 있습니다. 데이터의 품질 및 액세스 가능성에 미치는 영향 : 변환 후에도 품질 및 액세스 가능성이 변경되지 않도록 보장해야하는 문제가 있습니다.

성공적인 데이터 변환의 5 가지 핵심 전략 :

데이터 변환의 복잡성으로 인해 특정 전략을 수립해야합니다. 다음은 데이터 변환 프로젝트의 성공을 보장하기 위해 반드시 적용해야하는 몇 가지 필수 전략입니다.

적절한 계획 :

성공적인 데이터 변환에는 적절한 계획이 필요합니다. 모든 데이터 변환 프로젝트는 프로젝트의 경계를 정의하는 것으로 시작해야합니다. 이러한 경계를 정의하기 위해 다양한 질문을함으로써 프로젝트를 계획 할 수 있습니다. 어떤 종류의 데이터를 변환해야합니까? 데이터의 품질과 가용성은 무엇입니까? 전체 또는 부분 전환이 필요합니까? 어떤 데이터를 새 데이터베이스로 옮겨야합니까? 어떤 데이터를 이동하면 안됩니까? 데이터 변환에는 어떤 종류의 형식이 필요합니까? 예를 들어 프로젝트에 SGML, XML, HTML 및 기타 형식이 필요할 수 있습니다. 효율적인 SGML 변환 아웃소싱 제공 업체는이 작업을 실행하여 제품을 신속하게 제공 할 수 있습니다. 그런 다음이 데이터를 SGML 호환 데이터베이스에 사용할 수 있습니다. 원본 데이터 형식은 무엇이며 최종 형식은 무엇입니까? 디지털화의 범위는 무엇입니까? 대상 데이터베이스가 데이터 및 HTML 변환에 사용되는 소프트웨어와 호환됩니까? 데이터 변환 프로젝트를 성공적으로 완료하는 데 사용할 데이터 변환 표준은 무엇입니까? 이 프로세스의 지침은 무엇입니까? 프로젝트의 잠정 기간은 언제입니까? 얼마나 자주 데이터 변환을 수행해야합니까? 데이터 변환 비용은 데이터 변환 프로젝트의 제한 요소 중 하나입니다.

계획을 세밀하게 세울수록 프로젝트를보다 쉽게 제어 할 수 있습니다.

비즈니스 참여 보장 :

때로는 조직의 비즈니스 측면에있는 사람들이 데이터 변환의 중요성을 이해하지 못하는 경우가 있습니다. 데이터 변환 및 변환의 중요성을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 변환의 품질이이 데이터를 사용하는 후속 프로세스에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 관한 것입니다. 따라서 데이터 변환은 비즈니스 및 기술적 관점에서 중요한 작업입니다.

데이터 표준 구현 :

데이터 품질 표준을 정의하고 구현하면 여러 데이터베이스에서 일관성을 유지하는 데 도움이됩니다. 지속적으로 데이터 품질을 측정 및 추적하고 비즈니스 가치에 대한 영향을 지속적으로 확인합니다. (비즈니스 가치에 대한 데이터 품질 영향에 관한 기사 하이퍼 링크).

데이터 프로파일 링 및 클렌징 :

원본 데이터의 품질이 높아지도록 적절한 데이터 프로파일 링 및 데이터 정제 절차가 마련되어 있는지 확인하십시오. 이것은 후속 데이터 변환 절차를 부드럽게하는 데 도움이됩니다.

데이터 관리 및 데이터 거버넌스 :

데이터 변환 후, 중복 된 마스터 데이터가 제거되어 부정확 한 거래 및 신뢰할 수없는 보고서의 위험을 줄이십시오. 이 프로젝트는 모든 데이터 관리 및 데이터 관리 원칙을 충족해야합니다.

경험이 풍부한 문서 변환 아웃소싱 공급자는 시작하기 전에 효율적으로 프로젝트를 관리하는 데 대한 전문적인 자문을 제공합니다. 이러한 모범 사례를 따르면 이러한 프로젝트의 최상의 결과를 보장 할 수 있습니다.

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Invensis Technologies가 Outsource Data Conversion Services를 통해 귀하의 비즈니스에 가치를 제공하는 방법에 대한 정보는 당사 팀 (US + 1-302-261-9036)에 문의하십시오. UK + 44-203-411-0183; AUS + 61-3-8820-5183; IND + 91-80-4115-5233; 또는 invensis net 영업부에 문의하십시오.

저자 소개 : Gopinadh Gulipalli, Invensis Technologies의 DPA, 물류 및 지불 솔루션 담당 운영 관리자.

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Wednesday 31 January 2018

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