Миграция данных в контексте ERP-систем
Автор: Максимов А.А., Голубева О.Л., Волович Г.И., Некрасов С.Г.
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 3 т.23, 2023 года.
Бесплатный доступ
В основе каждой ERP-системы лежит единая база данных, которая позволяет сотрудникам организации полагаться на один и тот же согласованный набор информации. Миграция данных является важной составляющей проектов обновления, внедрения и интеграции ERP. При этом сценарий миграции может быть сложным и длительным, требовать большого количества ресурсов и высокой компетенции руководящего персонала. Недооценка необходимых времени и усилий может привести к существенному увеличению расходов и затягиванию сроков ввода ERP в эксплуатацию. Точность и полнота передаваемых данных также имеют большое значение, поскольку многие аспекты бизнеса - удовлетворение потребностей клиентов, принятие решений, цепочка поставок и отношения с партнерами - будут зависеть от качества данных. Несмотря на это, сложность сценариев миграции данных традиционно недооценивается. В большинстве существующих исследований миграция данных рассматривается преимущественно с технической стороны. Аспекты, связанные с концептуальным содержанием миграции данных, ее взаимосвязью с бизнес-процессами и управлением компанией, а также специфической ролью миграции данных в проектах обновления, внедрения и интеграции ERP-систем, остаются недостаточно проработанными. Цель исследования. Целью данной работы является дополнение теоретических представлений о содержании, разнообразии, проблемах и стратегиях миграции данных в контексте ERP-систем. Материалы и методы. В статье приведены обобщение и систематизация видов, этапов, ключевых стратегий и наиболее значимых проблем миграции данных. В целях данного исследования был рассмотрен, переработан и дополнен материал из 23 источников на близкую тематику. Результаты. В работе описаны классификации видов миграции данных, приведены примеры, относящиеся к ERP. Детально описаны и дополнены этапы проекта миграции данных. Приведено сравнение двух ключевых стратегий миграции данных, выделены их преимущества и недостатки, сформированы рекомендации для применения той или иной стратегии. Рассмотрены основные проблемы миграции данных в контексте ERP-систем, последствия данных проблем для всего проекта миграции. Заключение. Полученные результаты позволяют утверждать, что миграция данных является сложным и трудоемким процессом, требующим серьезных компетенций от руководства и исполнителей. Стратегия миграции должна быть разработана эффективным образом с учетом всего многообразия влияющих факторов.
Миграция данных, erp-системы, внедрение erp, качество данных
Короткий адрес: https://sciup.org/147241765
IDR: 147241765 | УДК: 004.4 | DOI: 10.14529/ctcr230310
Data migration in the context of ERP
At the heart of every ERP is a single database that allows employees of the organization to rely on the same consistent set of information. Data migration is an important component of ERPs upgrade, implementation and integration projects. At the same time, the migration scenario can be complex and lengthy, require a large amount of resources and high competencies of the management staff. Underestimating the required time and effort can lead to a significant increase in costs and delay in the commissioning of the ERP. The accuracy and completeness of the transmitted data is also of great importance, since many aspects of the business - customer satisfaction, decision-making, supply chain and relationships with partners - will depend on the quality of the data. Despite this, the complexity of data migration scenarios is traditionally underestimated. In most existing studies, data migration is considered mainly from the technical side. Aspects related to the conceptual content of data migration, its relationship with business processes and company management, as well as the specific role of data migration in projects of updating, implementing and integrating ERPs, remain insufficiently developed. The aim of the study. The aim of this study is to supplement theoretical ideas about the content, diversity, problems and strategies of data migration in the context of ERPs. Materials and methods. The article summarizes and systematizes the types, stages of the project, key strategies and the most significant problems of data migration. For the purposes of this study, the material from 23 sources on a similar topic was reviewed, revised and supplemented. Results. The paper describes classifications of types of data migration, provides examples related to ERP. The stages of the data migration project are described in detail and supplemented. The comparison of two key data migration strategies is given, their advantages and disadvantages are highlighted, recommendations for the application of a particular strategy are formed. The main problems of data migration in the context of ERPs, the consequences of these problems for the entire migration project are considered. Conclusion. The results obtained suggest that data migration is a complex and time-consuming process that requires serious competencies from management and performers. The migration strategy should be developed in an effective way and take into account all the variety of influencing factors.
Список литературы Миграция данных в контексте ERP-систем
- Логиновский О.В., Максимов А.А. Корпоративное управление: науч. изд. М.: Машиностроение, 2007. 624 с.
- Логиновский О.В., Максимов А.А. Управление группой предприятий. Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2008. 480 с.
- Логиновский О.В., Максимов А.А. Управление промышленным предприятием: науч. изд. М.: Машиностроение, 2006. 576 с.
- Управление промышленными предприятиями: стратегии, механизмы, системы: моногр. / О.В. Логиновский, А.А. Максимов, В.Н. Бурков и др. [под ред. О.В. Логиновского]. М.: Инфра-М, 2018. 410 с.
- Algorithms for Data Migration / E. Anderson, J. Hall, J. Hartline et al. // Algorithmica. 2010. Vol. 57. P. 349-380. DOI: 10.1007/s00453-008-9214-y
- An experimental study of data migration algorithms / E. Anderson, J. Hall, J. Hartline et al. // Proceedings of the Workshop on Algorithm Engineering (WAE). 2001. P. 145-158. DOI: 10.1007/3-540-44688-5_12
- On algorithms for efficient data migration / J. Hall, J. Hartline, A. Karlin et al. // Proceedings of the ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA). 2001. P. 620-629.
- Khuller S., Kim Y., Wan Y. Algorithms for data migration with cloning // SIAM J. Comput. 2004. Vol. 33 (2). P. 448-461. DOI: 10.1137/S009753970342585X
- Khuller S., Kim Y., Malekian A. Improved algorithms for data migration // Proceedings of the International Workshop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization Problems (APPROX). 2006. P. 164-175.
- Грушицын А.С. Создание трассы при миграции базы данных // Системные технологии. 2016. № 21. C. 51-55.
- Нефедова И.В. Тестирование кода при переносе базы данных // Системные технологии. 2016. № 20. С. 96-100.
- Alotaibi O., Pardede E. Transformation of Schema from Relational Database (RDB) to NoSQL Databases // Data. MDPI. 2019. Vol. 4 (4). P. 148-159. DOI: 10.3390/data4040148
- Goyal V., Jain A., Gupta V.K. Data Migration & its Issues. URL: https://www.researchgate.net/ publication/256502376_Data_Migration_its_Issues (дата обращения: 25.04.2023).
- Hanine M., Bendarag A., Boutkhoum O. Data Migration Methodology from Relational to NoSQL Databases // International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information, Engineering. 2015. Vol. 9 (12). P. 2566-2570. DOI: 10.5281/zenodo.1339211
- Model Transformation and Data Migration from Relational Database to MongoDB / T. Jia et al. // Conference: 2016 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress). 2016. P. 60-67. DOI: 10.1109/BigDataCongress.2016.16
- Mason R.T. NoSQL databases and data modeling techniques for a document-oriented NoSQL database // Conference: Proceedings of Informing Science & IT Education Conference (InSITE) 2015. 2015. P. 259-268. DOI: 10.1109/BigDataCongress.2016.16
- Королева Ю.А., Маслова В.О., Козлов В.К. Разработка концепции миграции данных между реляционными и нереляционными системами БД // Программные продукты и системы. 2019. № 1. С. 63-67. DOI: 10.15827/0236-235X.125.063-067
- Sarmah S.S. Data Migration // Science and Technology. 2018. Vol. 8 (1). P. 1-10. DOI: 10.5923/j .scit.20180801.01
- Ratings migration and the business cycle, with application to credit portfolio stress testing / A. Bangia, F.X. Diebold, A. Kronimus et al. // Journal of banking & finance. 2002. Vol. 26(2-3). P. 445-474. DOI: 10.2139/ssrn.231152
- An overview of legacy information system migration / J. Bisbal, D. Lawless, B. Wu et al. // Software Engineering Conference and International Computer Science Conference. 1997. P. 529-530. DOI: 10.1109/APSEC.1997.640219
- Legacy system migration: A legacy data migration engine / B. Wu, D. Lawless, J. Bisbal et al. // Proceedings of the 17th International Database Conference (DATASEM'97). 1997. P. 129-138. DOI: 10.1109/APSEC.1997.640188
- Azeroual O., Jha M. Without Data Quality, There Is No Data Migration // Big Data and Cognitive Computing. 2021. Vol. 5 (24). P. 1-12. DOI: 10.1007/978-981-19-5209-8_2
- Peretiatko M., Shirokopetleva M., Lesna N. Research of methods to support data migration between relational and document data storage models // Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries. 2022. Vol. 2 (20). P. 64-74. DOI: 10.30837/ITSSI.2022.20.064
- Thalheim B., Wang Q. Towards a Theory of Refinement for Data Migration // Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNISA, volume 6998). 2011. P. 1-14. DOI: 10.1016/j.datak.2012.12.003
- Ceresnak R., Dudas A., Matiasko K. Mapping rules for schema transformation: SQL to NoSQL and back // International Conference on Information and Digital Technologies. 2021. P. 52-58. DOI: 10.1109/IDT52577. 2021.9497629
- Matthes F., Schulz C., Haller K. Testing & quality assurance in data migration projects // 2011 27th IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM). 2011. P. 438-447. DOI: 10.1109/ICSM.2011.6080811
