Veel organisaties hebben te maken met dataconversie omdat ze overgaan van meerdere systemen naar één systeem. Overnames, besparing of automatiseringsdoelstellingen zijn daarvoor vaak de oorzaak. Belangrijk is om dataconversie en de implementatie van het systeem samen op te pakken. Net zo belangrijk is het om een dataconversie niet te zien als een eenmalige actie maar als een proces. Een proces kenmerkt zich door herhaalbaarheid en voorspelbaarheid. Dit is iets wat je bij conversie ook wenst; het halen van de vooraf bepaalde doelen!
Onlangs begeleidden we één van onze klanten bij de overgang van 7 verschillende ERP systemen naar één. De data vanuit de verschillende omgevingen kende uiteenlopende kwaliteit en had soms ook verschillende betekenissen. Toch moest het samen in het nieuwe ERP systeem dezelfde betekenis krijgen. Een goede conversie is dus cruciaal.
Hoe pak je zoiets aan? Wat zijn de succesfactoren en de valkuilen?
Het allerbelangrijkste is de conversie te beschouwen als een proces in plaats van éénmalig uit te voeren actie. Hierbij gelden drie succesfactoren:
1. Het conversieproces wordt goed gedocumenteerd en volgens de vooraf opgestelde kaders uitgevoerd.
2. Nadat het conversieproces een eerste keer is uitgevoerd, worden de resultaten grondig gecontroleerd, het conversieproces waar nodig aangepast en opnieuw uitgevoerd. Net zo lang totdat de uitkomst perfect is. Dit noemen we proefconversies.
3. De gebruikersorganisatie controleert de uitkomsten. Alleen zij kennen de betekenis van de data en kunnen daardoor beoordelen of de nieuwe data goed genoeg is voor een goede ondersteuning van de werkzaamheden.
Problemen die op de loer liggen
1. Geen tijd hebben. De kennishouders zijn ook de mensen die testen en controleren. In veel gevallen zijn dat ook de mensen die de gegevens moeten opschonen en data aanleveren. De tegenmaatregel is een gedegen planning. Wanneer wordt wat verwacht? Wat ons in het project ook goed hielp is vaste dagen in de week plannen wanneer beschikbaarheid verwacht wordt. Op de andere dagen kan dan het “normale” werk gepland worden.
2. Geen tijd krijgen. De mensen in de organisatie moeten dit vaak naast het gewone werk doen. Het is dan belangrijk dat de leiding van de organisatie de ruimte geeft.
3. Onvoldoende kennis in huis. Het kan zijn dat kennis van de oude systemen niet in je projectteam zit. Zorg dat deze kennishouders goed geraadpleegd en/of wel ingepland worden. Alleen dan weet je of er nog externe hulp ingekocht moet worden.
Ons conversieproces zag er als volgt uit:
Opschonen
Het opschonen van data vindt ideaal gezien plaats in het bronsysteem. In het huidige systeem worden de zaken verwijderd die weg mogen en wordt de data goed op orde gebracht.
Extraheren
Het deel waar de data uit de systemen gehaald worden. Dit kan op verschillende manieren. Bij het ene ERP is het makkelijker om dit via de gebruikersinterface te laten verlopen, bij de andere via tooling of op database-niveau.
Converteren
De cruciale stap die op sommige data gemaakt moet worden is de daadwerkelijke “omvorming” van gegevens. Dit is soms het samenvoegen of splitsen van velden, het toepassen van was-wordt lijsten of het omvormen naar het juiste formaat (denk aan datum formaten bijvoorbeeld). In een aantal gevallen wordt het omzetten handmatig gedaan, dit is alleen aan de orde wanneer er geen “technische logica” gemaakt kan worden.
Importeren
Het importeren is een technische stap. Alle gegevens komen op eenzelfde manier in het nieuwe ERP. Bij het inlezen wordt bedrijfslogica toegepast zodat de juiste gegevens op de juiste manier in de juiste velden komt. De conversie van gegevens kan hier ook plaatsvinden maar alleen wanneer deze technisch logisch is (denk aan was-wordt lijsten).
Controleren
De verantwoordelijken binnen het deelbedrijf zijn verantwoordelijk voor de controle van de gegevens. Tijdens de conversie zal gecontroleerd worden op aantallen en steekproefsgewijs op waarden maar de verantwoordelijkheid blijft bij het deelbedrijf.
Het proces hebben we een aantal keer geoefend, die hebben we proefconversies genoemd, deze zijn per bedrijfsonderdeel uitgevoerd:
Proefconversie 1 richt zich op de techniek. Kunnen de stappen doorlopen worden, krijgen we het voor elkaar om de gegevens correct te exporteren, of komen er onleesbare tekens mee? Lukt het omzetten van de gegevens (denk aan het omzetten van de kostenplaatsen, van het oude schema naar het nieuwe in zogenaamde was-wordt lijsten). Als laatste: lukt de import? Hebben we de juiste kolommen gedefinieerd? Komen de gegevens in het nieuwe ERP in de juiste velden terecht, in het juiste formaat, gevalideerd? De controle is in deze conversie op hoofdlijnen en op technische kwaliteit.
Proefconversie 2 gaat over inhoudelijke kwaliteit. Krijgen we alle juiste gegevens over? Valt er niets uit in de conversie (bijvoorbeeld door een onvolledige was-wordt lijst of incomplete inrichting van de software). Tijdens deze conversie zullen de laatste issues rondom de import duidelijk moeten worden. De controle van de tweede conversie is op volledigheid en juistheid. Zijn alle gegevensgroepen correct in het nieuwe systeem? Is daadwerkelijk alles in de juiste velden ingelezen en hebben we een gelijk aantal records in het nieuwe systeem die we ook in het oude systeem hadden staan?
Proefconversie 3 gaat over de samenhang. We doen de derde conversie in een schone (lege) omgeving. Hiermee wordt de definitieve conversie voor de live-gang op realistische wijze “geoefend”. Het aanmaken van de administratie(s) in een productie-like omgeving, het inrichten van de aangemaakte administraties en de benodigde imports klaarzetten etcetera. In deze schone omgeving zijn geen testen gedaan en zijn er nog geen boekingen gedaan. Wanneer de conversie gedaan is kunnen ook de standen aangesloten worden en gecontroleerd.
Maak gebruik van het proces
Binnen het proces van een dataconversie zijn de proefconversies van cruciaal belang. Hier constateer je fouten en zaken die je vooraf niet had voorzien. Besteed hier tijd en aandacht aan zodat het uiteindelijke resultaat naar tevredenheid wordt opgeleverd. Je project blijft beheersbaar door de stappen van het proces van opschonen tot controle te volgen. En levert als bijkomend voordeel vaak een verbetering van de datakwaliteit in het doelsysteem op.