En quelques mots…
La migration de données est une opération critique et sensible dans tout projet informatique. Elle consiste à déplacer, transformer et valider des données d’un système source vers un système cible. Réussir une data migration repose sur trois étapes fondamentales : l’audit des données, le nettoyage de la source, et la validation après migration. Dans cet article, nous passons en revue ces étapes clés, illustrées par des retours d’expérience concrets, afin de vous aider à éviter les erreurs courantes et à mener une transition fluide, efficace et conforme aux exigences business et réglementaires.
🔍 Étape 1 : Audit des Données – Comprendre ce que l’on migre
Pourquoi cette étape est cruciale
Avant même de lancer l’export du moindre octet, il faut prendre le temps de **comprendre la qualité, la structure et la volumétrie** des données existantes. L’audit permet de s’assurer que l’on ne déplace que ce qui est nécessaire, dans un format compatible et sans erreurs latentes.
👉 Un bon audit répond aux questions suivantes :
– Quelles sont les **sources de données** concernées ?
– Quel est le **format technique et fonctionnel** des données ?
– Quelles sont les **dépendances métiers** entre les entités (référentiels, historiques, transactions) ?
– Y a-t-il des **données obsolètes, incomplètes ou corrompues** ?
Méthodes d’audit efficaces
Les outils de profiling de données comme Talend Data Preparation, Informatica ou encore les scripts SQL personnalisés permettent de faire un état des lieux rapide mais exhaustif. Un audit technique doit être couplé à un **audit fonctionnel** : interrogez vos utilisateurs métiers pour comprendre les subtilités métier qui ne sont pas toujours visibles dans les tables.
💡 Retour d’expérience : Dans un projet de migration d’un CRM vers Salesforce, l’équipe a découvert que plusieurs champs utilisés quotidiennement par les commerciaux (comme un champ “potentiel client”) n’étaient pas formalisés dans la base. Grâce à l’audit préalable, ces informations ont pu être réintégrées proprement dans le modèle cible.
🛠 Points de vigilance :
– Ne sous-estimez pas la **complexité historique** des bases.
– Documentez chaque source, structure, règle de gestion, et typologies d’exception.
– Prévoyez des temps d’itération : l’audit révèle parfois des surprises qui nécessitent un arbitrage métier.
🧹 Étape 2 : Nettoyage des Données – Préparer pour fiabiliser
Pourquoi nettoyer avant de migrer ?
Migrer des données sales, c’est comme emménager dans une maison sans avoir fait le ménage : vous vous exposez à des dysfonctionnements, des conflits et des lenteurs. Le nettoyage vise à **normaliser, dédupliquer, corriger** et enrichir les données avant qu’elles ne soient transférées.
⚠️ Trop souvent négligée ou précipitée, cette étape fait la différence entre une transition réussie et un cauchemar post-migration.
Technologies et bonnes pratiques
– **Scripts de normalisation** : homogénéisation des formats (dates, adresses, codes pays, etc.)
– **Outils de matching/dédoublonnage** : OpenRefine, Trifacta, ou interfaces spécialisées.
– **Enrichissement externe** : Si possible, connectez-vous à des référentiels tiers pour valider et enrichir les données critiques (codes postaux, SIRET, etc.)
💡 Retour d’expérience : Lors du transfert d’une base RH vers un nouveau SIRH, 17% des fiches employé contenaient des fautes sur les noms, des doublons ou des dates d’entrée incohérentes. Un processus de nettoyage en amont (avec correction automatique + validation manuelle par les RH) a évité un chaos opérationnel lors de la mise en production.
✨ Nos conseils pratiques :
– Impliquez les utilisateurs métiers pour vérifier les corrections sensibles.
– Automatisez autant que possible, mais laissez une validation humaine sur les cas ambigus.
– Ne vous contentez pas d’un échantillon : l’analyse doit être exhaustive.
✅ Étape 3 : Validation Post-Migration – S’assurer de l’intégrité
Quel est le risque sans validation ?
Sans vérification rigoureuse post-migration, vous risquez de découvrir **des erreurs en production** : champs non remontés, informations corrompues, incohérences métiers, etc. Ce sont les coûts cachés de la migration ratée.
La validation n’est pas une option, c’est une garantie de qualité et de confiance pour les utilisateurs finaux.
Comment valider les données migrées ?
– **Comparaison de bases** : scripts SQL comparant les totaux et les échantillons.
– **Vérification fonctionnelle** : les utilisateurs testent les cas métiers dans le nouveau système.
– **Contrôles automatiques** : génération de rapports avant/après.
– **Traçabilité** : identifiez l’origine des anomalies en cas d’écart.
💡 Retour d’expérience : Pour un projet de migration d’un ERP logistique, des commandes étaient absentes de la base cible. Lors du contrôle qualité, un script a révélé que les enregistrements avec statut “en attente” n’étaient pas pris en compte dans la requête d’extraction initiale. Grâce au test, la règle a été corrigée avant la bascule.
📋 À ne pas oublier :
– Documentez tous les écarts observés.
– Prévoyez une phase de **rollback** ou de corrections post-migration.
– Obtenez une **validation formelle** du métier avant fermeture du projet.
🧠 Conclusion : Quelques conseils d’expert
Une migration de données réussie est d’abord une question de préparation et de méthode. Ne sous-estimez jamais l’effort lié à la qualité des données : une mauvaise source équivaut à une mauvaise cible. Impliquez les métiers dès le début, automatisez ce qui peut l’être, et testez, testez encore. Ne cherchez pas un transfert “parfait du premier coup”, mais concevez un processus itératif, documenté et contrôlé. Enfin, gardez en tête que la **valeur des données** n’est pas technique, mais métier : votre enjeu est de conserver leur sens et leur utilité après la migration. 🚀