1. Qual è il dato autorevole e chi lo possiede?
Per ogni entità occorre stabilire quale sistema mantiene il dato master e chi ne approva significato, qualità e variazioni. Se la stessa informazione esiste in più archivi, la migrazione deve chiarire la regola di prevalenza e il processo di riconciliazione.
Senza ownership, Dataverse rischia di diventare un'ulteriore copia. Con una responsabilità chiara può invece sostenere applicazioni coerenti e controlli condivisi.
2. Il modello dati rappresenta davvero il processo?
Tabelle, relazioni, stati e regole devono descrivere il processo futuro, non riprodurre automaticamente la struttura tecnica del sistema precedente.
3. Quale qualità è accettabile?
Prima del caricamento vanno definiti campi obbligatori, formati, duplicati, valori ammessi e criteri di completezza. Non sempre è opportuno migrare tutto: dati obsoleti, duplicati o privi di valore operativo possono essere archiviati separatamente, purché siano rispettati i requisiti di conservazione e consultazione.
4. Come saranno gestiti sicurezza e audit?
La progettazione deve chiarire chi può leggere, creare, modificare o eliminare dati e se alcune informazioni richiedono protezioni più granulari.
5. Quali integrazioni resteranno attive?
Occorre mappare flussi in ingresso e uscita, frequenze, errori, dipendenze e responsabilità di monitoraggio. Una migrazione controllata include mapping, pulizia, prove, riconciliazione e validazione da parte degli utenti: il passaggio in produzione viene deciso sulla base di criteri verificabili, non della sola conclusione del caricamento tecnico.
In breve
- Dataverse non deve diventare una copia aggiuntiva senza ownership.
- Il modello futuro viene progettato sul processo, non replicato dalla fonte.
- Pulizia, sicurezza, test e riconciliazione sono parte della migrazione.
