ईआरपी डेटा माइग्रेशन: सर्वोत्तम प्रथाएं और सामान्य नुकसान

डेटा माइग्रेशन वह जगह है जहां ईआरपी कार्यान्वयन सबसे बुनियादी स्तर पर सफल या विफल होता है। आप एक संपूर्ण सिस्टम आर्किटेक्चर डिज़ाइन कर सकते हैं, सॉफ़्टवेयर को दोषरहित रूप से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, और उपयोगकर्ताओं को व्यापक रूप से प्रशिक्षित कर सकते हैं - और फिर कार्यान्वयन विफल हो जाता है क्योंकि जो डेटा इसे फ़ीड करता है वह गलत है।

"डेटा माइग्रेशन" शब्द तकनीकी और परिचालनात्मक लगता है। व्यवहार में, यह संचालन के वर्षों के संचित डेटा गुणवत्ता ऋण का सामना करने के लिए एक संगठन-व्यापी अभ्यास है। डुप्लिकेट ग्राहक रिकॉर्ड, असंगत उत्पाद कोड, असंगत इन्वेंट्री गणना, अनुपलब्ध आपूर्तिकर्ता जानकारी, और विरासत डेटा संरचनाएं जो आधुनिक ईआरपी डेटा मॉडल में स्पष्ट रूप से मैप नहीं होती हैं - ये समस्याएं गायब नहीं होती हैं क्योंकि एक नई प्रणाली स्थापित की गई है। वे पलायन करते हैं, और वे नई प्रणाली में समस्याएँ पैदा करते हैं जिन्हें ठीक करना कभी-कभी पुरानी प्रणाली की तुलना में अधिक महंगा होता है।

यह मार्गदर्शिका प्रत्येक चरण के लिए विशिष्ट, कार्रवाई योग्य मार्गदर्शन और अधिकांश ईआरपी माइग्रेशन के सामने आने वाली कमियों के ईमानदार विवरण के साथ संपूर्ण डेटा माइग्रेशन जीवनचक्र को कवर करती है।

मुख्य बातें

डेटा माइग्रेशन आमतौर पर ईआरपी कार्यान्वयन का सबसे कम अनुमानित चरण है (बजट 3-5x प्रारंभिक अनुमान)

कार्यान्वयन शुरू होने से छह से बारह सप्ताह पहले डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन शुरू करें

ख़राब डेटा को कभी भी माइग्रेट न करें - पहले उसे साफ़ करें, उसके बाद साफ़ डेटा को माइग्रेट करें

"बस सब कुछ माइग्रेट करें और बाद में इसे साफ़ करें" दृष्टिकोण विश्वसनीय रूप से विफल रहता है

माइग्रेशन से पहले डेटा स्वामित्व स्थापित करें: प्रत्येक डेटा इकाई की गुणवत्ता के लिए कौन जवाबदेह है?

माइग्रेशन से पहले सत्यापन नियम बनाएं, दौरान नहीं

कटओवर माइग्रेशन से पहले दो से तीन माइग्रेशन परीक्षण चलाने की योजना बनाएं

ऐतिहासिक डेटा और शुरुआती शेष अलग-अलग समाधान वाली अलग-अलग समस्याएं हैं

ईआरपी माइग्रेशन में चार प्रकार के डेटा

ईआरपी माइग्रेशन में सभी डेटा समान नहीं बनाए जाते हैं। चार प्रकारों और उनकी विशिष्ट प्रवासन चुनौतियों को समझना सफल प्रवासन की योजना बनाने का पहला कदम है।

टाइप 1: मास्टर डेटा

मास्टर डेटा प्रत्येक लेनदेन का आधार है: ग्राहक रिकॉर्ड, आपूर्तिकर्ता रिकॉर्ड, उत्पाद (आइटम), खातों का चार्ट, कर्मचारी और गोदाम/स्थान पदानुक्रम। मास्टर डेटा गुणवत्ता सीधे लेनदेन डेटा गुणवत्ता निर्धारित करती है - यदि किसी ग्राहक का रिकॉर्ड डुप्लिकेट किया गया है, तो उस ग्राहक से जुड़ा प्रत्येक लेनदेन डुप्लिकेशन समस्या को बढ़ा देगा।

मास्टर डेटा माइग्रेशन आम तौर पर सबसे अधिक श्रम-गहन चरण होता है क्योंकि इसमें आने वाली प्रत्येक डेटा गुणवत्ता समस्या के बारे में व्यावसायिक निर्णय की आवश्यकता होती है। क्या डुप्लिकेट ग्राहक रिकॉर्ड को मर्ज किया जाना चाहिए? यदि हां, तो कौन सा आधिकारिक रिकॉर्ड है? माप की असंगत इकाइयों वाले उत्पादों को कैसे मानकीकृत किया जाना चाहिए?

प्रकार 2: आरंभिक शेष

प्रारंभिक शेष राशि चालू होने के समय व्यवसाय की वित्तीय स्थिति का प्रतिनिधित्व करती है: प्राप्य खाते (जिस पर आपका पैसा बकाया है), देय खाते (जिस पर आपका पैसा बकाया है), इन्वेंट्री मूल्य (आपके पास कौन सा स्टॉक है और किस कीमत पर), और सामान्य खाता बही शेष। आरंभिक शेष पैनी के बराबर सटीक होना चाहिए - प्राप्य खातों में $0.01 की विसंगति महीनों तक समाधान संबंधी समस्याओं का कारण बनेगी।

शुरुआती शेष को विरासत प्रणाली की समापन स्थिति के विरुद्ध मान्य किया जाता है और गो-लाइव के आगे बढ़ने से पहले इसका सटीक मिलान होना चाहिए। यह सत्यापन अक्सर विरासत प्रणाली और वास्तविक व्यावसायिक स्थिति (चालान जो रिकॉर्ड किए गए लेकिन कभी नहीं भेजे गए, इन्वेंट्री जो उपभोग की गई लेकिन रिकॉर्ड नहीं की गई, भुगतान प्राप्त हुआ लेकिन लागू नहीं किया गया) के बीच विसंगतियों को प्रकट करता है।

प्रकार 3: लेनदेन इतिहास

लेन-देन इतिहास क्या हुआ है इसका रिकॉर्ड है: खरीद आदेश, बिक्री चालान, इन्वेंट्री मूवमेंट, एचआर रिकॉर्ड इत्यादि। प्रारंभिक शेष के विपरीत, संचालन को सक्षम करने के लिए लेनदेन इतिहास को पूरी तरह सटीक होने की आवश्यकता नहीं है - इसे रिपोर्टिंग, ऑडिटिंग और संदर्भ उद्देश्यों के लिए पर्याप्त सटीक होना आवश्यक है।

अधिकांश कार्यान्वयन के लिए, पिछले दो से तीन वर्षों का लेनदेन इतिहास पर्याप्त है। पुराने इतिहास को आम तौर पर नए ईआरपी में स्थानांतरित करने के बजाय संदर्भ के लिए विरासत प्रणाली में संग्रहीत किया जा सकता है।

प्रकार 4: कॉन्फ़िगरेशन डेटा

कॉन्फ़िगरेशन डेटा व्यावसायिक डेटा नहीं है, बल्कि वे सेटिंग्स हैं जो सिस्टम को सही ढंग से व्यवहार करती हैं: भुगतान शर्तें, कर दरें, मूल्य निर्धारण नियम, वर्कफ़्लो कॉन्फ़िगरेशन, उपयोगकर्ता भूमिकाएं, इत्यादि। हालांकि यह तकनीकी रूप से "माइग्रेशन" का हिस्सा है, इसे अधिक सटीक रूप से कॉन्फ़िगरेशन प्रतिकृति के रूप में वर्णित किया गया है - नए ईआरपी के कॉन्फ़िगरेशन मॉडल में विरासत प्रणाली के व्यावसायिक नियमों को फिर से बनाना।

चरण 1: डेटा खोज और मूल्यांकन

डेटा खोज चरण कार्यान्वयन किकऑफ़ से छह से बारह सप्ताह पहले शुरू होना चाहिए - कार्यान्वयन पहले से ही चल रहा है उसके बाद नहीं। कार्यान्वयन से पहले के बजाय उसके दौरान गंभीर डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं का पता चलना, ईआरपी टाइमलाइन ओवररन का सबसे आम कारण है।

डेटा सूची:

लीगेसी सिस्टम में मौजूद प्रत्येक डेटा इकाई को सूचीबद्ध करें:

कौन सी संस्थाएँ मौजूद हैं (ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, उत्पाद, कर्मचारी, आदि)
प्रत्येक इकाई कहाँ रहती है (कौन सी प्रणाली या प्रणाली)
प्रत्येक इकाई के लिए कितने रिकॉर्ड मौजूद हैं
डेटा किस प्रारूप में है (संबंधपरक डेटाबेस, फ़्लैट फ़ाइलें, स्प्रेडशीट)
प्रत्येक इकाई की गुणवत्ता के लिए व्यवसाय स्वामी कौन जिम्मेदार है

डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन:

प्रत्येक प्रमुख इकाई के लिए, निम्नलिखित को शामिल करते हुए एक मात्रात्मक गुणवत्ता मूल्यांकन चलाएँ:

पूर्णता (रिकॉर्ड के कितने प्रतिशत में सभी आवश्यक फ़ील्ड भर गए हैं?)
विशिष्टता (रिकॉर्ड का कितना प्रतिशत डुप्लिकेट या लगभग-डुप्लिकेट है?)
संगति (क्या समान मान सभी रिकॉर्डों और सिस्टमों में लगातार दर्शाए जाते हैं?)
सटीकता (जमीनी सच्चाई के आधार पर रिकॉर्ड के नमूने की मौके पर जांच करें - भौतिक सूची, वास्तविक आपूर्तिकर्ता चालान, वास्तविक ग्राहक पत्राचार)

मध्य-बाज़ार ईआरपी माइग्रेशन में विशिष्ट गुणवत्ता निष्कर्ष:

8-20% ग्राहक रिकॉर्ड डुप्लिकेट या लगभग-डुप्लिकेट हैं
15-35% उत्पाद रिकॉर्ड में माप की इकाई डेटा गायब या असंगत है
10-25% इन्वेंट्री रिकॉर्ड में शेष राशि है जो नवीनतम भौतिक गणना से मेल नहीं खाती है
लीगेसी जी/एल खाते जिनका वर्षों से उपयोग नहीं किया गया है और उन्हें रिटायर कर दिया जाना चाहिए
असंगत नामकरण परंपराओं, गुम फ़ील्ड, या पुरानी भूमिका जानकारी के साथ कर्मचारी रिकॉर्ड

प्रवासन जोखिम मूल्यांकन:

डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन के आधार पर, प्रत्येक डेटा इकाई को माइग्रेशन जोखिम के आधार पर वर्गीकृत करें:

कम जोखिम: स्वच्छ डेटा, नई ईआरपी संरचना के लिए स्पष्ट मैपिंग, मानक प्रारूप
मध्यम जोखिम: कुछ गुणवत्ता संबंधी मुद्दे, सफाई की आवश्यकता है लेकिन प्रबंधनीय है
उच्च जोखिम: महत्वपूर्ण गुणवत्ता संबंधी मुद्दे, अस्पष्ट संरचना, या जटिल मानचित्रण आवश्यकताएँ

उच्च जोखिम वाली संस्थाओं को विस्तारित समयसीमा, समर्पित व्यवसाय स्वामी की भागीदारी और संभावित रूप से विशिष्ट डेटा सफाई उपकरण या स्क्रिप्ट की आवश्यकता होती है।

चरण 2: डेटा सफ़ाई

डेटा सफ़ाई वह जगह है जहां वास्तविक कार्य - और डेटा माइग्रेशन का वास्तविक मूल्य - होता है। लक्ष्य प्रत्येक डेटा इकाई को गुणवत्ता स्तर पर लाना है जो नए ईआरपी में माइग्रेशन के लिए उपयुक्त है।

खराब डेटा को कभी भी माइग्रेट न करें। डेटा को अभी स्थानांतरित करने और बाद में उसे साफ करने का प्रलोभन प्रबल है, खासकर जब सफाई में योजना से अधिक समय लग रहा हो। इसका प्रतिरोध करें। नई ईआरपी में खराब डेटा पुराने सिस्टम में खराब डेटा से भी बदतर है क्योंकि:

नए ईआरपी के सत्यापन नियम उन त्रुटियों को चिह्नित करेंगे जिन्हें विरासत प्रणाली ने नजरअंदाज कर दिया था, जिससे तत्काल परिचालन संबंधी समस्याएं पैदा होंगी
जो उपयोगकर्ता नई ईआरपी में डेटा गुणवत्ता की समस्याओं का सामना करते हैं, वे अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता समस्याओं को नहीं, बल्कि नई प्रणाली को दोषी मानते हैं
माइग्रेशन के बाद डेटा को साफ करने के लिए नए ईआरपी के डेटा मॉडल को समझने की आवश्यकता होती है, जो परिचित विरासत संरचना में डेटा को साफ करने से कठिन है

डेटा सफाई प्रक्रिया:

प्रत्येक उच्च और मध्यम जोखिम इकाई के लिए, एक संरचित सफाई प्रक्रिया लागू करें:

लीगेसी सिस्टम से स्टेजिंग परिवेश में डेटा निकालें
सभी गुणवत्ता संबंधी समस्याओं की पहचान करने के लिए स्वचालित सत्यापन नियम चलाएँ
मात्रा और प्रभाव के आधार पर मुद्दों को प्राथमिकता दें (100 डुप्लिकेट ग्राहक रिकॉर्ड> 5 लापता आपूर्तिकर्ता पोस्टल कोड)
व्यवसाय स्वामी के इनपुट के साथ समस्याओं का समाधान करें (जब दो ग्राहकों के रिकॉर्ड में टकराव होता है तो आधिकारिक रिकॉर्ड क्या है?)
ऑडिट ट्रेल के लिए दस्तावेज़ निर्णय और संकल्प
सभी समस्याओं का समाधान हो जाने की पुष्टि के लिए सत्यापन नियमों को फिर से चलाएँ
माइग्रेशन से पहले साफ़ किए गए डेटा पर व्यवसाय स्वामी से साइन-ऑफ़ करवाएं

डेटा सफाई के लिए उपकरण:

ECOSIRE व्यवसाय स्वामी की समीक्षा और व्यक्तिगत रिकॉर्ड निर्णयों के अनुमोदन के लिए एक्सेल या Google शीट्स के साथ मिलकर स्वचालित सत्यापन और परिवर्तन के लिए कस्टम पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करता है। बहुत बड़े डेटासेट के लिए, समर्पित ईटीएल उपकरण (पेंटाहो, टैलेंड, या क्लाउड-नेटिव समकक्ष) बेहतर प्रदर्शन और ऑडिट लॉगिंग प्रदान करते हैं।

चरण 3: डेटा मैपिंग और परिवर्तन

डेटा मैपिंग परिभाषित करती है कि पुराने सिस्टम संरचना से डेटा नए ईआरपी की डेटा संरचना में कैसे मैप होता है। यह महत्वपूर्ण व्यावसायिक इनपुट आवश्यकताओं वाला एक तकनीकी अभ्यास है।

संरचनात्मक मानचित्रण चुनौतियाँ:

लीगेसी सिस्टम में अक्सर डेटा संरचनाएं होती हैं जो आधुनिक ईआरपी संरचनाओं से स्पष्ट रूप से मैप नहीं होती हैं। सामान्य चुनौतियाँ:

खातों के पुनर्गठन का चार्ट: खातों के लीगेसी चार्ट में सैकड़ों खाते हो सकते हैं जिन्हें नए ईआरपी में एक स्वच्छ संरचना में समेकित करने की आवश्यकता है। प्रत्येक समेकन निर्णय के लिए वित्त टीम के इनपुट की आवश्यकता होती है।
उत्पाद पदानुक्रम परिवर्तन: विरासत उत्पाद कैटलॉग में अक्सर तदर्थ पदानुक्रम होते हैं जिन्हें ईआरपी की श्रेणी/उपश्रेणी मॉडल में पुनर्गठित करने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक उत्पाद को उसकी नई श्रेणी में मैप करने की आवश्यकता है।
बहु-मुद्रा पुनर्विन्यास: यदि विरासत प्रणाली लागू होने के बाद से व्यवसाय कई मुद्राओं में संचालित होने लगा है, तो नए ईआरपी में मुद्रा विन्यास को वर्तमान स्थिति को प्रतिबिंबित करने की आवश्यकता है, न कि ऐतिहासिक स्थिति को।

परिवर्तन नियम:

संरचनात्मक मानचित्रण से परे, नई प्रणाली की प्रारूप आवश्यकताओं को पूरा करने से पहले डेटा को अक्सर रूपांतरित करने की आवश्यकता होती है। माइग्रेशन चलने से पहले परिवर्तन नियमों का दस्तावेजीकरण किया जाना चाहिए और व्यवसाय स्वामी द्वारा समीक्षा की जानी चाहिए। सामान्य परिवर्तन:

नाम मानकीकरण (प्रथम अंतिम प्रारूप में सभी ग्राहक, पंजीकृत कानूनी नाम वाले सभी आपूर्तिकर्ता)
फ़ोन नंबर प्रारूप सामान्यीकरण (सभी नंबर E.164 अंतर्राष्ट्रीय प्रारूप में)
पता सत्यापन और मानकीकरण (पोस्टकोड सत्यापन, देश कोड मानकीकरण)
माप रूपांतरण की इकाई (विरासत इकाइयों में ऐतिहासिक रिकॉर्ड ईआरपी मानक इकाइयों में परिवर्तित)
स्थिति कोड मैपिंग (विरासत प्रणाली स्थिति कोड को ईआरपी स्थिति मानों पर मैप किया गया)

डेटा मैपिंग दस्तावेज़:

एक औपचारिक डेटा मैपिंग दस्तावेज़ तैयार करें जो विरासत प्रणाली में प्रत्येक क्षेत्र के लिए, नए ईआरपी में संबंधित फ़ील्ड, लागू किए गए किसी भी परिवर्तन और मैपिंग को नियंत्रित करने वाले व्यावसायिक नियम को दर्शाता है। यह दस्तावेज़ इसके लिए आवश्यक है:

इच्छित व्यवहार के विरुद्ध माइग्रेशन स्क्रिप्ट को मान्य करना
परीक्षण के दौरान पाई गई विसंगतियों का समाधान करना
लाइव होने के बाद ऑडिट प्रश्नों का समर्थन करना

चरण 4: प्रवासन विकास और परीक्षण

पूरी सफ़ाई और मैपिंग के दस्तावेजीकरण के साथ, माइग्रेशन स्क्रिप्ट को विकसित और परीक्षण किया जा सकता है।

माइग्रेशन स्क्रिप्ट विकास:

माइग्रेशन स्क्रिप्ट स्टेजिंग वातावरण से साफ किए गए डेटा को निकालती है, मैपिंग दस्तावेज़ के अनुसार परिवर्तन लागू करती है, और रूपांतरित डेटा को नए ईआरपी में लोड करती है। ECOSIRE लोडिंग के लिए Odoo XML-RPC API का उपयोग करके पायथन में माइग्रेशन स्क्रिप्ट विकसित करता है। स्क्रिप्ट में शामिल हैं:

पूर्व-माइग्रेशन सत्यापन (पुष्टि करें कि स्टेजिंग वातावरण में डेटा अनुमोदित साफ़ किए गए डेटासेट से मेल खाता है)
त्रुटि लॉगिंग के साथ बैच प्रोसेसिंग (मैन्युअल समीक्षा के लिए लोड होने में विफल होने वाले किसी भी रिकॉर्ड को रिकॉर्ड करें)
पोस्ट-माइग्रेशन सत्यापन (पुष्टि करें कि लोड किया गया डेटा अपेक्षित गणना और मूल्यों से मेल खाता है)
रोलबैक क्षमता (यदि माइग्रेशन रन अप्रत्याशित परिणाम उत्पन्न करता है, तो ईआरपी को उसकी प्री-माइग्रेशन स्थिति में रीसेट करने की क्षमता)

परीक्षण माइग्रेशन चलता है:

कटओवर माइग्रेशन से पहले दो से तीन परीक्षण माइग्रेशन की योजना बनाएं:

टेस्ट रन 1 (सप्ताह X): माइग्रेशन स्क्रिप्ट की बुनियादी कार्यक्षमता को सत्यापित करें और किसी भी परिवर्तन त्रुटियों की पहचान करें
टेस्ट रन 2 (सप्ताह X+2): अधिक संपूर्ण और स्वच्छ डेटासेट के विरुद्ध सत्यापन करें; पहली पूर्ण सत्यापन रिपोर्ट तैयार करें
**टेस्ट रन 3/ड्रेस रिहर्सल (सप्ताह

प्रत्येक परीक्षण को अपेक्षित गणनाओं, मूल्यों और संदर्भात्मक अखंडता बाधाओं के विरुद्ध माइग्रेट किए गए डेटा की तुलना करते हुए एक सत्यापन रिपोर्ट तैयार करनी चाहिए। अगले परीक्षण से पहले विसंगतियों का समाधान किया जाना चाहिए।

चरण 5: प्रारंभिक शेष समाधान

प्रारंभिक शेष समाधान मास्टर डेटा और लेनदेन इतिहास माइग्रेशन से अलग है क्योंकि इसमें केवल डेटा पूर्णता के बजाय समय-समय पर वित्तीय सटीकता की आवश्यकता होती है।

सुलह प्रक्रिया:

सहमत कटओवर तिथि पर, प्रत्येक वित्तीय इकाई के लिए विरासत प्रणाली से समापन शेष निकालें: प्राप्य उम्र बढ़ने वाले खाते, देय उम्र बढ़ने वाले खाते, स्थान के अनुसार इन्वेंट्री मूल्य, जी/एल खाता शेष। ये नई ईआरपी में प्रारंभिक शेष बन जाते हैं।

निकाले गए शेषों का मिलान करें:

नवीनतम बैंक विवरण (नकद खातों के लिए)
नवीनतम खातों की प्राप्य उम्र बढ़ने की रिपोर्ट की पुष्टि एआर स्टाफ द्वारा की गई है
सबसे हालिया देय खातों की उम्र बढ़ने की रिपोर्ट की एपी कर्मचारियों के साथ पुष्टि की गई
गिनती की तारीख के बाद से नवीनतम भौतिक इन्वेंट्री गणना को आंदोलनों के लिए समायोजित किया गया

निकाले गए शेष और जमीनी सच्चाई के बीच किसी भी विसंगति को लाइव होने से पहले हल किया जाना चाहिए। विसंगति को नई प्रणाली में ले जाएं और इससे महीनों तक समाधान संबंधी समस्याएं पैदा होंगी।

"हमेशा के लिए खुली" चालान समस्या:

अधिकांश विरासत लेखांकन प्रणालियों में, ऐसे कई चालान मौजूद हैं जो तकनीकी रूप से खुले हैं (पूरी तरह से भुगतान नहीं किए गए हैं) लेकिन कार्यात्मक रूप से मृत हैं - विवादित, अप्राप्य, या प्रशासनिक रूप से छोड़ दिए गए हैं। इन "हमेशा के लिए खुले" चालान को खुले एआर के रूप में माइग्रेट नहीं किया जाना चाहिए। प्रवासन से पहले उन्हें बट्टे खाते में डाल दिया जाना चाहिए या अप्राप्य के रूप में चिह्नित किया जाना चाहिए। वित्त टीम को प्रत्येक के बारे में स्पष्ट निर्णय लेने की आवश्यकता है।

चरण 6: कटओवर योजना और निष्पादन

कटओवर वह क्षण है जब विरासत प्रणाली बंद हो जाती है और नई ईआरपी शुरू हो जाती है। कटओवर अनुक्रम की योजना बनाने से गो-लाइव दिवस पर अराजकता से बचाव होता है।

कटओवर योजना:

कटओवर प्रक्रिया के प्रत्येक चरण का दस्तावेजीकरण करें:

चरण कौन करता है
चरण की अनुमानित अवधि
निर्भरताएँ (इस चरण के शुरू होने से पहले क्या पूरा होना चाहिए)
सत्यापन जांच (आप कैसे पुष्टि करते हैं कि चरण पूर्ण और सही है)
रोलबैक कार्रवाई (यदि यह चरण विफल हो तो क्या करें)

100-व्यक्ति कंपनी के लिए एक सामान्य कटओवर में 8-16 घंटे लगते हैं। व्यावसायिक व्यवधान को कम करने के लिए कटओवर आम तौर पर सप्ताहांत में निर्धारित किया जाता है।

कटओवर अनुक्रम:

लीगेसी सिस्टम फ़्रीज़: किसी नए लेनदेन की अनुमति नहीं
लीगेसी सिस्टम से अंतिम डेटा निकालना
अंतिम डेटा सत्यापन और सफाई (अंतिम परीक्षण चलाने के बाद से कोई भी समस्या पाई गई)
मास्टर डेटा के लिए माइग्रेशन स्क्रिप्ट निष्पादन
ओपनिंग बैलेंस माइग्रेशन और सत्यापन
लेन-देन इतिहास माइग्रेशन (यदि हालिया इतिहास माइग्रेट कर रहा है)
वित्त द्वारा पूर्ण सत्यापन रिपोर्ट की समीक्षा और हस्ताक्षर
सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन (सभी सेटिंग्स सही)
व्यवसाय के लिए नई ईआरपी खोली गई

सामान्य नुकसान और उनसे कैसे बचें

नुकसान 1: सब कुछ स्थानांतरित करना

सभी ऐतिहासिक डेटा को स्थानांतरित करने का आवेग समझ में आता है लेकिन अक्सर प्रतिकूल होता है। किसी लीगेसी सिस्टम से लेन-देन के दस साल के इतिहास को माइग्रेट करने, सत्यापित करने और लोड करने में कई सप्ताह लगते हैं - और इसमें से अधिकांश के बारे में कभी भी पूछताछ नहीं की जाएगी। माइग्रेशन क्षितिज को परिभाषित करें (आमतौर पर दो से तीन साल) और पुराने इतिहास को माइग्रेट करने के बजाय विरासत प्रणाली में संग्रहीत करें।

नुकसान 2: विरासत प्रणाली डेटा को सत्य का स्रोत मानना

लीगेसी सिस्टम डेटा अक्सर ग़लत होता है. यदि आप इसे आधिकारिक मानते हैं, तो आप त्रुटियों को नई प्रणाली में स्थानांतरित कर देते हैं। भौतिक गणना, बैंक विवरण और आपूर्तिकर्ता विवरण लीगेसी सिस्टम रिपोर्ट की तुलना में प्रारंभिक शेष राशि के लिए सत्य के बेहतर स्रोत हैं।

नुकसान 3: कोई परीक्षण वातावरण नहीं

सैंडबॉक्स वातावरण में परीक्षण किए बिना सीधे उत्पादन की ओर पलायन करना उच्च जोखिम है। हमेशा एक परीक्षण वातावरण बनाए रखें जो माइग्रेशन परीक्षण चरण के लिए उत्पादन को प्रतिबिंबित करता हो।

नुकसान 4: व्यवसाय स्वामी की अपर्याप्त भागीदारी

डेटा सफाई और मैपिंग निर्णयों के लिए व्यावसायिक निर्णय की आवश्यकता होती है जो तकनीकी टीमों के पास नहीं है। व्यवसाय स्वामी की अपर्याप्त भागीदारी के कारण तकनीकी टीमें गलत व्यावसायिक निर्णय लेती हैं, जिससे डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याएं पैदा होती हैं जो लाइव होने के बाद परिचालन संबंधी समस्याओं के रूप में सामने आती हैं।

नुकसान 5: कोई रोलबैक योजना नहीं

प्रत्येक गो-लाइव में एक स्पष्ट रोलबैक योजना होनी चाहिए: यदि नई प्रणाली पहले 24-48 घंटों में सही ढंग से काम करने में विफल रहती है, तो विरासत प्रणाली पर वापस लौटने की प्रक्रिया क्या है? इस योजना को तैयार रखने से संकट के समय जल्दबाजी में निर्णय लेने का दबाव कम हो जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

हमें ईआरपी कार्यान्वयन में डेटा माइग्रेशन की योजना कब तक बनानी चाहिए?

एक मध्य-बाज़ार कंपनी (100-300 कर्मचारी, 2-5 डेटा स्रोत सिस्टम) के लिए, एक समर्पित चरण के रूप में डेटा माइग्रेशन के लिए छह से दस सप्ताह की योजना बनाएं, लक्ष्य डेटा संरचना स्थापित करने के लिए कॉन्फ़िगरेशन पर्याप्त रूप से पूरा होने के बाद शुरू करें। इसके अतिरिक्त, डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन और प्रारंभिक सफाई के लिए कार्यान्वयन शुरू होने से पहले चार से छह सप्ताह आवंटित करें। पहले मूल्यांकन से लेकर कटओवर तक कुल डेटा माइग्रेशन निवेश आम तौर पर दस से सोलह सप्ताह का होता है।

क्या हमें कार्यान्वयन से पहले या कार्यान्वयन के दौरान डेटा साफ़ करना चाहिए?

पहले, हमेशा. कार्यान्वयन के समानांतर होने वाली डेटा सफ़ाई उन्हीं व्यवसाय स्वामी संसाधनों का उपयोग करती है जिनकी कार्यान्वयन टीम को कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन और परीक्षण के लिए आवश्यकता होती है। इससे माइग्रेशन की समय-सीमा में भी देरी होती है क्योंकि सफाई व्यावसायिक निर्णयों पर निर्भर करती है जिन्हें इकट्ठा करने में समय लगता है। कार्यान्वयन शुरू होने से छह से बारह सप्ताह पहले डेटा सफ़ाई शुरू करना सबसे प्रभावी तरीका है।

क्या ECOSIRE किसी लीगेसी ईआरपी से डेटा स्थानांतरित कर सकता है?

ECOSIRE ने SAP Business One, QuickBooks (डेस्कटॉप और ऑनलाइन), Sage 50 और Sage 100, Microsoft Dynamics (GP, NAV, BC) और कई उद्योग-विशिष्ट प्लेटफार्मों के लिए माइग्रेशन टूलिंग का निर्माण किया है। अन्य प्रणालियों के लिए, माइग्रेशन दृष्टिकोण उपलब्ध निर्यात प्रारूप - SQL डेटाबेस, XML, CSV निर्यात, या API एक्सेस के आधार पर डिज़ाइन किया गया है। ऐसी कोई विरासत प्रणाली सामने नहीं आई है जिसे स्थानांतरित नहीं किया जा सका, हालांकि प्रयास स्रोत प्रणाली के अनुसार काफी भिन्न होता है।

ईआरपी कार्यान्वयन में डेटा माइग्रेशन की सामान्य लागत क्या है?

ECOSIRE कार्यान्वयन के लिए, डेटा माइग्रेशन आम तौर पर कुल कार्यान्वयन लागत का 15-25% प्रतिनिधित्व करता है। $150,000 कार्यान्वयन के लिए, डेटा माइग्रेशन लागत $22,000-$37,000 है। सीमा मुख्य रूप से डेटा गुणवत्ता (कम गुणवत्ता = अधिक सफाई लागत) और मात्रा (अधिक रिकॉर्ड = अधिक स्क्रिप्ट विकास और सत्यापन समय) पर निर्भर करती है। माइग्रेशन शुरू होने के बाद खोजे गए डेटा गुणवत्ता संबंधी मुद्दे इस लागत को काफी हद तक बढ़ा सकते हैं, यही कारण है कि पूर्व-कार्यान्वयन मूल्यांकन निवेश इतना मूल्यवान है।

अगले कदम

यदि आप ईआरपी कार्यान्वयन की योजना बना रहे हैं और समयरेखा और बजट प्रतिबद्धताओं से पहले अपने डेटा की गुणवत्ता का आकलन करने में मदद चाहते हैं, तो ECOSIRE एक डेटा तत्परता मूल्यांकन प्रदान करता है जो आपके प्रमुख डेटा संस्थाओं का मूल्यांकन करता है, गुणवत्ता के मुद्दों की पहचान करता है, और माइग्रेशन चरण के लिए यथार्थवादी अनुमान प्रदान करता है।

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