Migración de datos: Estrategia, mejores prácticas y herramientas

La migración de datos implica la transferencia de datos entre sistemas, formatos o ubicaciones de almacenamiento, a menudo durante actualizaciones del sistema o transiciones a la nube. Los tipos de migración de datos incluyen el almacenamiento, la base de datos, la aplicación y la migración a la nube, y las estrategias incluyen el big bang, el goteo y los enfoques por fases, cada uno con compensaciones de velocidad, complejidad y riesgo. Aunque la migración ofrece ventajas como la mejora del rendimiento, la escalabilidad y el cumplimiento, también presenta retos como la pérdida de datos, el tiempo de inactividad y los riesgos de seguridad, que pueden gestionarse planificando una estrategia detallada de migración de datos, comunicándose entre los equipos, utilizando las herramientas adecuadas y realizando pruebas exhaustivas.

¿Qué es la migración de datos?

La migración de datos es el proceso de transferir datos de un sistema, formato o ubicación de almacenamiento a otro, normalmente durante actualizaciones del sistema, transiciones a la nube o cambios de infraestructura. Implica una cuidadosa planificación, asignación y validación para garantizar que los datos sigan siendo precisos, coherentes y seguros durante todo el traslado. Este proceso puede incluir el traslado de bases de datos, aplicaciones o centros de datos enteros y puede implicar diferentes tipos de migración, como la migración de almacenamiento, de aplicaciones o a la nube. El éxito de la migración de datos minimiza el tiempo de inactividad, evita la pérdida de datos y favorece la continuidad del negocio al permitir el acceso a la información crítica en el nuevo entorno.

Siga leyendo para obtener más información sobre estrategias, retos, herramientas y mejores prácticas para la migración de datos.

Tipos de migración de datos

Comprender los distintos tipos de migración de datos le ayudará a elegir el enfoque adecuado para las necesidades de su empresa. Los principales tipos son:

• • Migración de almacenamiento: Traslado de datos de un medio de almacenamiento a otro, como la actualización de discos duros a unidades de estado sólido (SSD) o el cambio del almacenamiento local al almacenamiento en la nube.
  • Migración de bases de datos: Transferencia de datos entre bases de datos, como pasar de MySQL a Couchbase Capella u Oracle a Amazon Relational Database Service (RDS).
  • Migración de aplicaciones: Trasladar los datos y la funcionalidad de una aplicación completa de un entorno a otro, lo que suele ocurrir cuando las empresas adoptan plataformas de software como servicio (SaaS).
  • Migración a la nube: Transición de datos, aplicaciones o sistemas informáticos completos a entornos en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Platform (GCP).
  • Migración de procesos empresariales: Reubicación de datos de clientes, productos y operaciones debido a cambios en el modelo de negocio o fusiones.

Estrategias de migración de datos

Existen varias estrategias entre las que elegir a la hora de llevar a cabo una migración de datos. Algunas de ellas son:

Migración Big Bang

Una migración big bang es una estrategia de migración de datos en la que todos los datos se transfieren del sistema de origen al de destino de una sola vez, normalmente durante un tiempo de inactividad planificado. Aunque este enfoque es más rápido y fácil de coordinar, conlleva un mayor riesgo: cualquier problema que surja durante la migración puede afectar a todo el sistema e interrumpir las operaciones de la empresa.

Migración por goteo

La migración lenta es una estrategia de migración de datos en la que éstos se trasladan gradualmente por fases, permitiendo que los sistemas de origen y destino funcionen en paralelo durante la transición. Este método reduce el tiempo de inactividad y el riesgo, permite un funcionamiento continuo y facilita la resolución de problemas. Sin embargo, suele requerir más tiempo y una cuidadosa coordinación.

Migración gradual

La migración por fases es una estrategia de migración de datos en la que la transferencia se divide en etapas manejables, con conjuntos específicos de datos o componentes del sistema migrados a lo largo del tiempo. Este método permite realizar pruebas y validaciones exhaustivas en cada fase, lo que reduce el riesgo y da a los equipos la flexibilidad necesaria para abordar los problemas de forma gradual. Sin embargo, puede alargar el plazo total de migración.

Ventajas de la migración de datos

Una migración de datos eficaz aporta numerosas ventajas, entre ellas:

• • Mayor rendimiento: Actualizar a sistemas modernos de almacenamiento o en la nube aumenta la velocidad y la eficacia.
  • Ahorro de costes: Reducir la dependencia de los sistemas heredados disminuye los costes de mantenimiento.
  • Mejor escalabilidad: Las soluciones basadas en la nube permiten a las empresas ampliar los recursos en función de las necesidades.
  • Consolidación de datos: La unificación de las fuentes de datos proporciona una única fuente de verdad, mejorar la toma de decisiones.
  • Conformidad: La migración a sistemas seguros y conformes ayuda a cumplir los requisitos normativos.
  • Continuidad de las actividades: La migración ayuda a garantizar que los datos críticos estén disponibles y accesibles en sistemas actualizados, respaldando las operaciones en curso y la planificación de la recuperación en caso de catástrofe.

Retos de la migración de datos

La migración de datos no está exenta de obstáculos. Veamos brevemente los más comunes:

Pérdida o corrupción de datos

Los errores durante la transferencia pueden dar lugar a datos incompletos o inexactos. Esto puede ocurrir debido a formatos de datos no coincidentes, transformaciones fallidas o problemas de conectividad. Sin estrategias adecuadas de validación y copia de seguridad, las empresas corren el riesgo de perder información crítica, lo que podría provocar fallos operativos o incumplimientos de la normativa.

Tiempo de inactividad

Una mala planificación puede provocar interrupciones prolongadas que afecten a las operaciones de la empresa y a la experiencia de los clientes. Aplicar un plan de reversión y elegir una ventana de migración óptima puede mitigar este riesgo.

Riesgos de seguridad

Los datos sensibles en tránsito son especialmente vulnerables a accesos no autorizados o filtraciones. Utilizar protocolos de cifrado, implantar controles de acceso basados en funciones y garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA) puede ayudar a salvaguardar la información.

Sobrecostes

Los problemas imprevistos, como la asignación inadecuada de recursos, los cuellos de botella inesperados en el rendimiento o la ampliación de los plazos de migración, pueden inflar el presupuesto. Sin embargo, una evaluación detallada de los riesgos, una planificación presupuestaria realista y herramientas de automatización pueden ayudar a controlar los costes y garantizar un proceso de migración fluido.

Proceso de migración de datos

Planificación y evaluación

La fase inicial implica una evaluación exhaustiva de los entornos de origen y destino. Los equipos deben documentar todas las estructuras de datos, dependencias y relaciones entre sistemas. Esto incluye la creación de mapeos de datos detallados entre los sistemas de origen y destino, la identificación de los requisitos de transformación de datos y el establecimiento de criterios de éxito claros.

La fase de planificación también debe incluir una evaluación exhaustiva de los riesgos para identificar los posibles problemas que puedan surgir durante la migración. Es fundamental que los equipos establezcan estructuras de gobierno, determinen funciones y responsabilidades y elaboren un calendario detallado del proyecto con los principales hitos y dependencias.

Depuración de datos

La depuración de datos implica la elaboración de un perfil de los datos existentes para identificar incoherencias, duplicados y problemas de calidad. Este proceso requiere un análisis sistemático de la integridad, exactitud, coherencia y pertinencia de los datos. Las organizaciones suelen utilizar herramientas especializadas para analizar los conjuntos de datos e identificar patrones de problemas de calidad.

La fase de depuración incluye la normalización de los formatos de los datos (como formatos de fecha, formatos de dirección y convenciones de denominación), la resolución de registros duplicados, la cumplimentación de los valores que falten cuando sea posible y la corrección de los datos inexactos.

Diseñar la arquitectura de migración

Esta fase consiste en crear un proyecto técnico detallar cómo pasarán los datos de los sistemas de origen a los de destino. La arquitectura debe abordar cómo se extraerán los datos (incluidos los métodos para tratar datos bloqueados o en uso), cómo se transformarán para cumplir los requisitos del sistema de destino y cómo se cargarán manteniendo la integridad referencial.

El diseño debe tener en cuenta el volumen de datos, las limitaciones de ancho de banda de la red y la capacidad de procesamiento. También debe establecer protocolos de gestión de errores, mecanismos de registro y procedimientos de recuperación. En el caso de migraciones complejas, las organizaciones deben implantar un área de preparación donde los datos puedan procesarse y validarse antes de su carga final en el sistema de destino.

Creación de herramientas de migración

Esta fase consiste en desarrollar o configurar las herramientas técnicas necesarias para ejecutar la migración. Esto puede incluir la creación de scripts ETL (extracción, transformación y carga) personalizados, la configuración de herramientas de migración comerciales o el desarrollo de aplicaciones personalizadas para gestionar requisitos de migración específicos.

Para las organizaciones con estructuras de datos únicas o sistemas propietarios, esto suele requerir el desarrollo de conectores o adaptadores personalizados. El proceso de desarrollo debe seguir las mejores prácticas de ingeniería de software, incluido el control de versiones, la revisión del código y pruebas exhaustivas. Las herramientas deben diseñarse para manejar los volúmenes de datos previstos y funcionar dentro de las limitaciones de las ventanas de migración disponibles.

Pruebas

La fase de pruebas es fundamental para garantizar el éxito de la migración. Consiste en crear un entorno de pruebas exhaustivo que imite lo más fielmente posible el entorno de producción. Las pruebas deben incluir pruebas unitarias de los distintos componentes de la migración, pruebas de integración de todo el proceso de migración y pruebas de volumen con muestras de datos representativas.

Las pruebas deben verificar la integridad de los datos (se migran todos los registros previstos), la precisión de la transformación de datos (se aplican correctamente las reglas de negocio) y la integración del sistema (las aplicaciones funcionan correctamente con los datos migrados). Muchas organizaciones aplican un enfoque de pruebas por etapas, comenzando con pequeñas muestras de datos y aumentando progresivamente a migraciones simuladas a gran escala.

Ejecución

La fase de ejecución consiste en llevar a cabo la migración real de acuerdo con la estrategia prevista. Esto requiere una cuidadosa coordinación entre los equipos técnicos, las partes interesadas de la empresa y los usuarios finales. En el caso de las migraciones "big bang", esto suele implicar un plan de transición detallado con actividades programadas con precisión.

Durante la ejecución, los equipos deben supervisar de cerca el proceso de migración, haciendo un seguimiento de los avances con respecto a los plazos previstos y vigilando la aparición de errores o problemas de rendimiento. Deben establecerse canales de comunicación para escalar rápidamente los problemas. La fase de ejecución debe incluir puntos de control predefinidos en los que la migración pueda detenerse o revertirse en caso necesario.

Validación

La validación consiste en comprobar que los datos migrados son completos, precisos y funcionales en el entorno de destino. Esto requiere comprobaciones tanto automatizadas como manuales. La validación automatizada suele incluir comparaciones de recuento de registros, sumas de comprobación y muestreo de datos para verificar que los datos de origen y de destino coinciden.

Más allá de la validación técnica, la validación empresarial es igualmente importante. Consiste en que los usuarios de la empresa comprueben que los datos migrados son compatibles con sus procesos. La validación también debe incluir pruebas de rendimiento para garantizar que el sistema de destino funciona adecuadamente en las condiciones de carga previstas.

Herramientas de migración de datos

Estas son algunas herramientas que Azure, AWS y GCP ofrecen para simplificar el proceso de migración:

• • Servicio de migración de bases de datos Azure es una herramienta para trasladar bases de datos desde plataformas locales u otras plataformas en la nube a Azure con un tiempo de inactividad mínimo. Admite diversas fuentes de bases de datos y automatiza gran parte del proceso de migración, lo que garantiza transiciones seguras y optimizadas a entornos Azure.
  • AWS DMS le ayuda a migrar rápidamente su base de datos y cargas de trabajo a AWS con un tiempo de inactividad mínimo. Admite migraciones homogéneas y heterogéneas, y replica continuamente los datos durante el proceso para mantener sincronizadas las bases de datos de origen y destino.
  • BPC Servicio de traslado de almacén ayuda a transferir datos desde sistemas de almacenamiento como Amazon S3 y Azure Blob Storage a Google Cloud Storage. Admite transferencias únicas y recurrentes, manteniendo la integridad de los datos y minimizando el tiempo de inactividad.

Lista de comprobación de las mejores prácticas de migración de datos

Antes de la migración

1. 1. Realice una auditoría de datos exhaustiva: Sepa por qué está migrando y en qué consiste el éxito.
   2. Limpiar y normalizar: Normalice los formatos, elimine los duplicados y gestione los valores que faltan.
   3. Implicar a las partes interesadas: Los equipos técnicos deben comprender plenamente el contexto empresarial antes de tomar decisiones cruciales sobre la migración.
   4. Cree un plan de migración detallado: Incluya plazos, responsabilidades y contingencias.

Durante la migración

1. 1. Utiliza el control de versiones: Todos los scripts de migración y archivos de configuración de herramientas de terceros deben estar versionados.
   2. Controlar el rendimiento: Esté atento a los cuellos de botella y preparado para cambiar su planteamiento.
   3. Preservar la integridad de los datos: Utilice sumas de comprobación y recuentos de registros para confirmar la integridad de los datos.
   4. Documéntelo todo: Mantener registros completos de todas las actividades y decisiones de migración para ayudar a realizar análisis de causa raíz (RCA) en caso de problemas.

Después de la migración

1. 1. Valídalo con cuidado: Utilice pruebas manuales y automatizadas para confirmar que todos los datos se han migrado correctamente.
   2. Impartir formación: Proporcione documentación actualizada a los usuarios para que puedan aprender a trabajar con el nuevo sistema.
   3. Supervisar el nuevo sistema: Compruebe si hay algún problema imprevisto durante los días posteriores a la migración.
   4. Realiza una autopsia: Registre lo que ha ido bien y lo que puede hacerse de forma diferente para futuras migraciones.
   5. Limpiar los recursos temporales: Elimine todas las bases de datos, instancias o almacenamiento temporales empleados durante la migración.

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante la migración de datos? La migración de datos es importante porque garantiza que la información crítica se transfiere con precisión durante las actualizaciones del sistema, las fusiones o la adopción de la nube, minimizando la interrupción de las operaciones empresariales. También ayuda a las organizaciones a mejorar el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad al pasar a plataformas más eficientes o modernas.

¿Cuáles son los cuatro tipos de migración de datos? Los cuatro tipos de migración de datos son la migración de almacenamiento, la migración de bases de datos, la migración de aplicaciones y la migración a la nube. Cada tipo implica mover datos entre diferentes sistemas o plataformas para mejorar el rendimiento, la compatibilidad o la escalabilidad.

¿Qué es la migración de datos a la nube? La migración de datos a la nube es el proceso de trasladar datos, aplicaciones u otros elementos empresariales de la infraestructura local a un entorno de computación en nube. Permite a las organizaciones aprovechar las ventajas de la nube, como la escalabilidad, la rentabilidad y la accesibilidad remota.

¿Qué es la migración de centros de datos? La migración de centros de datos es el proceso de trasladar los activos informáticos de una organización, como servidores, almacenamiento y equipos de red, de una ubicación de centro de datos a otra. Puede implicar la reubicación de la infraestructura física, la transición a entornos en la nube o la consolidación de varios centros de datos para mejorar la eficiencia y la escalabilidad.

¿Qué son las pruebas de migración de datos? Las pruebas de migración de datos son el proceso de verificación de que los datos se han transferido de forma completa y precisa del sistema de origen al de destino. Garantiza la integridad, coherencia y funcionalidad de los datos en el nuevo entorno antes de su puesta en marcha.

¿Cuánto dura la migración de datos? La duración depende de factores como el volumen de datos, la velocidad de la red y la complejidad del sistema, y puede oscilar entre unas horas y varias semanas. Una planificación adecuada, la realización de pruebas y la minimización del tiempo de inactividad pueden reducir significativamente el tiempo de migración.