Datamigratie kan complex zijn, maar met de methodiek van ServiceHighway wordt het een gestroomlijnd proces. We koppelen je databronnen, halen ruwe data op, en mappen deze naar een Smart Data Model, zoals bijvoorbeeld een medewerker.
Wanneer je digitale transformatie begint vanuit je bestaande IT-landschap, ligt de focus op het centraliseren en ontsluiten van data om inzichten en procesoptimalisaties te realiseren.
1. Data Analyse en Ontsluiting
Begin met het analyseren van je bestaande IT-landschap. Identificeer databronnen, verbind deze via ons platform en centraliseer je data met een Smart Data Model. Dit model biedt een integraal databeeld dat klaar is voor verdere optimalisatie.
2. Valideren en Transformeren
Valideer de opgehaalde data om inconsistenties op te lossen en zorg dat deze aansluit bij de gewenste processen. Transformeer de gegevens indien nodig om bruikbare inzichten te genereren.
3. Koppelen aan Processen en Interfaces
Breng de gestructureerde data tot leven door deze te koppelen aan workflows en intuïtieve interfaces. Dit maakt het mogelijk om de data operationeel te maken en direct bruikbaar voor eindgebruikers.
4. Iteratief Optimaliseren
Test de processen en interfaces, verzamel feedback van gebruikers en optimaliseer iteratief om de transformatie verder te verfijnen.
Bij ServiceHighway hanteren we een gestructureerde en efficiënte methodiek voor datamigratie en transformatie, waarmee we gegevens soepel en veilig verplaatsen van bron naar doel. Ons proces omvat de volgende stappen:
We starten met het koppelen van de bestaande databronnen aan ons platform. Dit zorgt voor een veilige en betrouwbare verbinding, zodat data eenvoudig kan worden opgehaald.
Vervolgens halen we de rauwe data op uit de bronsystemen. Dit gebeurt zonder wijzigingen, zodat we een compleet en ongefilterd beeld van de gegevens hebben.
De opgehaalde data wordt gemapt naar ons Smart Data Model. Dit model biedt structuur en inzicht, waardoor data beter beheersbaar en interpreteerbaar wordt voor verdere analyse.
Indien nodig voeren we een validatiestap uit om de nauwkeurigheid en consistentie van de data te waarborgen. Dit helpt om eventuele fouten of afwijkingen vroegtijdig te signaleren en corrigeren. Validaties zijn gemakkelijk te creëren en implementeren.
We visualiseren de data om verwonderpunten (inconsistente of onverwachte resultaten) te identificeren en op te lossen. Dit zorgt ervoor dat de data correct en bruikbaar is voor de volgende stappen.
Na validatie wordt de data gemapt naar de doelstructuur, zodat deze naadloos aansluit bij het nieuwe systeem of de nieuwe omgeving waarin het wordt gebruikt.
Tot slot schrijven we de gemigreerde data weg naar de nieuwe bron, waarbij we ervoor zorgen dat deze correct wordt geïntegreerd en direct inzetbaar is.
.png)