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

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