base de datos local a una en la nube para mejorar la accesibilidad de los datos o la
eficiencia en la gestión. Si la base de datos ya está en la nube, las organizaciones pueden
migrar hacia softwares con nuevas funcionalidades.
Teniendo en cuenta que una base de datos es un conjunto de datos estructurados, la
migración no solo implica transferir los datos, sino también cargarlos en una nueva
estructura tras un proceso de transformación que conlleva la limpieza y el mapeo de los
datos (el emparejado de campos entre el origen y el destino).
Esta transformación puede tener lugar en el origen (preparación) o después de la
extracción (transformación). Una vez que el proceso ha terminado, los datos deben estar
localizados en la base de datos de destino conservando sus propiedades de calidad
previas, es decir, las características que los hacen útiles. La base de datos de origen suele
ser desechada tras el proceso, una vez que los datos migrados han sido completamente
verificados.
Acometer este proceso de forma manual puede ser una tarea extenuante y tediosa.
Además, puede conllevar errores como el duplicado de datos o las inconsistencias en el
ingreso de los mismos, sobre todo cuando trabajamos con datos recogidos durante varios
años. En la medida de lo posible, las operaciones de extracción, transformación y carga
deben ser automatizadas para garantizar la consistencia. En ocasiones, la migración
automatizada requiere de habilidades tecnológicas avanzadas, pero dependiendo de la
magnitud del proyecto hay estrategias de transformación básicas que permiten
reformatear los datos y dejarlos listos para la carga.
Los pasos y tareas que se muestran más adelante sirven para migrar conjuntos de datos
de cualquier tamaño, pero los procesos más grandes pueden requerir medidas de
planificación y control adicional. Si los datos provienen de distintas fuentes o el proceso se
realiza en varias fases, es muy útil llevar un control para evitar duplicar o perder datos.
También es importante subrayar que la complejidad del proceso no solo depende de la
cantidad de datos. Como veremos más adelante, la calidad de los datos y las diferencias
entre los sistemas de origen y destino pueden añadir nuevos grados de complejidad al
proceso.
La integración de datos de distintas fuentes suele considerarse como un proceso
independiente al de migración, pero ambos comparten la lógica de extracción,
transformación y carga, por lo que pueden acometerse de forma conjunta. Cuanto más
3