La migración de datos es una necesidad cada vez más urgente para las empresas que apuestan por la nube. De hecho, según IDC, más del 60 % de las empresas considera que la migración de datos a la nube es el paso más crítico de sus estrategias digitales.

Con la explosión de los volúmenes de información y el impulso hacia infraestructuras más ágiles y escalables, transferir los datos de los sistemas heredados a la nube ya no es una opción, sino un paso obligado, un proceso que también conlleva retos técnicos, organizativos e incluso normativos que no pueden, ni deben, subestimarse.

De hecho, una migración mal gestionada puede traducirse en ineficiencias, pérdida de datos o disfunciones operativas. Por el contrario, una estrategia bien planificada permite mejorar la calidad de los datos, habilitar nuevos análisis y acelerar el tiempo de obtención de información.

Por ello, The Information Lab, que lleva años ayudando a las organizaciones en los procesos de migración de datos, puede proporcionar algunos puntos esenciales para proceder de la mejor manera posible y garantizar el éxito de la operación.

Por qué migrar los datos a la nube: ventajas para las empresas

Trasladar los datos a la nube no es solo una elección de infraestructura: es una palanca estratégica para habilitar nuevos modelos de toma de decisiones, hacer que los datos sean accesibles en tiempo real y simplificar la integración entre sistemas.

Entre las ventajas más evidentes se encuentran:

• Escalabilidad inmediata y adaptabilidad a las cargas de trabajo.
• Reducción de los costes relacionados con el mantenimiento in situ.
• Mayor seguridad gracias a herramientas avanzadas de control de acceso y cifrado.
• Velocidad de implementación y tiempo de obtención de información más rápidos.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que para obtener estos beneficios se necesita una migración bien diseñada, que evite errores y pérdidas de información.

Los principales retos de la migración de datos

No faltan los aspectos críticos. La complejidad de las fuentes de datos, la presencia de sistemas heredados heterogéneos, las restricciones normativas y la necesidad de continuidad operativa son situaciones que hacen que cada migración sea un proyecto de alta sensibilidad.

Los retos que surgen con mayor frecuencia son:

• La dificultad para mapear y comprender los datos existentes.
• El riesgo de pérdida de calidad y coherencia entre las fuentes.
• La necesidad de integrar la seguridad, la trazabilidad y el cumplimiento normativo.
• Los impactos organizativos y culturales relacionados con el cambio.

Migración de datos: 5 prácticas recomendadas para transferir datos a la nube

Transferir datos a la nube es un paso estratégico que, si se aborda con método, puede convertirse en una oportunidad para mejorar toda la gestión del patrimonio informativo de la empresa. Pero hay que tener en cuenta que la migración de datos es también una de las operaciones más complejas y delicadas desde el punto de vista técnico, organizativo y normativo.

Los errores en la fase de migración pueden:

• Comprometer la calidad de los datos.
• Generar interrupciones en los servicios.
• Provocar el incumplimiento de la normativa vigente.

Por este motivo, es fundamental adoptar un enfoque estructurado, que combine visión estratégica y control operativo.

1. Evaluación de los datos y planificación de la migración

Una evaluación inicial permite comprender dónde se encuentran los datos, en qué forma están almacenados y cuáles son sus relaciones con los procesos empresariales. Es un momento fundamental para definir las prioridades, identificar los datos críticos y establecer una hoja de ruta realista, compartida entre TI y el negocio.

También es la fase más complicada de «digerir» para la dirección. El deseo de comenzar y poner en marcha la migración, y empezar a disfrutar de los beneficios, a menudo tiende a precipitar a las organizaciones. Pero trasladar datos a la nube no es una transferencia cualquiera, ya que afecta a los procesos, la gobernanza y también al cumplimiento normativo; por lo tanto, la evaluación debe ser cuidadosa, completa e integrada. 

2. Elección de la estrategia de migración: big bang vs trickle

Hay dos estrategias más comunes para la migración de datos.

La migración de tipo Big bang prevé la transferencia completa en una sola fase. Es rápida, pero también hay que tener en cuenta un mayor riesgo de disfunciones.

La migración trickle, por su parte, representa un enfoque más gradual, llevado a cabo en varias fases, con entornos híbridos temporales. Requiere más tiempo, pero, por otro lado, ofrece un mayor control.

La elección entre uno u otro tipo depende de la complejidad del sistema, del nivel de criticidad de los datos y de las necesidades operativas.

3. Limpieza y calidad de los datos

El proceso de migración de datos también debe aprovecharse como una oportunidad ideal para limpiar, normalizar y validar los datos. En otras palabras, como un momento para «arreglar» la base de datos, con el fin de facilitar el éxito de la operación.

Situaciones como errores, duplicaciones e incoherencias deben resolverse antes de la transferencia. De lo contrario, se corre el riesgo de replicar los mismos problemas en el nuevo entorno de la nube. El resultado de la limpieza es una base de datos más fiable y lista para el análisis.

4. Seguridad, cumplimiento normativo y copias de seguridad

La seguridad en los entornos de nube debe diseñarse desde el principio. Es fundamental implementar el cifrado, las políticas de acceso, la auditoría y las copias de seguridad. Además, hay que asegurarse de que la migración cumpla con la normativa vigente (como el RGPD o la Ley de IA), incluso en el caso de múltiples nubes o distribución internacional. 

Los sistemas modernos utilizados para la migración de datos permiten adaptar la migración de datos en función del país en el que se encuentran los datos, con el fin de cumplir con la normativa local vigente (europea o estadounidense, por ejemplo).

5. Pruebas, validación y supervisión tras la migración

Una vez completada la migración, es esencial realizar pruebas funcionales y controles cruzados para verificar la corrección e integridad de los datos. La participación de los equipos empresariales ayuda a detectar errores ocultos. En este punto, la activación de sistemas de supervisión continua permite detectar anomalías y optimizar la nueva infraestructura.

Tecnologías y herramientas para la migración de datos

Las soluciones que respaldan la migración de datos son cada vez más avanzadas. Las plataformas en la nube como Snowflake, Google BigQuery o AWS Redshift ofrecen herramientas nativas para la migración, replicación y sincronización de datos, incluso en entornos híbridos.

Para la fase de integración, normalización y transformación de datos, herramientas como Informatica Cloud, Alteryx y Fivetran facilitan la automatización de los flujos ETL/ELT.

Por último, las plataformas de orquestación y supervisión respaldan la gobernanza y la calidad tras la migración.

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