Migración de Datos

Datos confiables en el nuevo destino: migramos sin perder integridad, sin detener la operación y con calidad superior al 90%.

Sistemas y plataformas

Migramos datos desde y hacia los principales sistemas del mercado, asegurando integridad, calidad y continuidad operativa en cada etapa.

¿Qué riesgos enfrenta tu migración?

With the wrong approach:

Datos incorrectos en el nuevo sistema por formatos y reglas incompatibles entre origen y destino

Migración fuera de tiempo y costo por falta de metodología y controles desde el inicio

Dependencia del proveedor para limpiar y validar datos sin poder reutilizar el proceso

Pérdida de datos históricos por falta de estrategia para preservarlos

Riesgo de continuidad operativa cuando el go-live ocurre con datos sin validar

With the right approach:

Datos estandarizados y homologados con calidad superior al 90% antes de la carga al nuevo sistema

Continuidad operativa garantizada con proceso EDQTL controlado y validado en cada etapa

Implementación en tiempo y forma con metodología probada que reduce riesgo desde el diagnóstico

Históricos preservados en Data Lake histórico sin necesidad de mantener el sistema anterior

Proceso reutilizable sin dependencia con componentes documentados para múltiples ejecuciones

Transformamos tu migración en una transición segura y controlada

DATA PROFILING Y DIAGNÓSTICO

Identificamos datos anómalos, inconsistencias y riesgos antes de iniciar cualquier proceso de migración.

LIMPIEZA Y ESTANDARIZACIÓN

Aplicamos Data Quality y transformaciones para homologar los datos a los requerimientos del sistema destino.

VALIDACIÓN CONTRA REGLAS DE NEGOCIO

Validamos que los datos cumplan las reglas del nuevo sistema antes de la carga, eliminando errores post go-live.

CARGA Y GO-LIVE CONTROLADO

Ejecutamos la carga con monitoreo continuo y un plan de rollback para garantizar continuidad operativa.

PRESERVACIÓN DE HISTÓRICOS

Creamos Data Lakes históricos para que no necesites mantener el sistema anterior ni perder información clave.

Una migración sin metodología puede costar más que el proyecto completo. El proceso EDQTL convierte datos históricos en un activo confiable dentro del nuevo sistema.

WHAT WE DO

(in the order that really matters)

1. Data Profiling y diagnóstico previo a la migración

➤ Evaluamos el estado real de los datos de origen para identificar anomalías, inconsistencias y riesgos antes de iniciar el proceso de migración.
  • Data Profiling
    Identificamos datos anómalos, duplicados, campos vacíos y registros inconsistentes en los sistemas de origen antes de iniciar la migración.
  • Evaluación de riesgos de migración
    Mapeamos los riesgos críticos: formatos incompatibles, reglas de negocio distintas, volúmenes complejos, y definimos la estrategia de mitigación.
  • Plan de migración total o parcial
    Definimos si conviene una migración total, parcial con Data Lake histórico, o una estrategia combinada según los objetivos del proyecto.

90%+

Calidad de datos alcanzada en migraciones críticas cuando se aplica metodología EDQTL con diagnóstico previo y controles automáticos.

Caso real Intus / Grupo Scanda

Success story: Una empresa global de servicios transaccionales migraba a un nuevo sistema core para LatAm. Ejecutamos diagnóstico, limpieza y validación de millones de registros antes de la carga.
Results: Identificación temprana de riesgos críticos y una base de datos lista para el go-live sin afectar la continuidad operativa.

2. Data Quality, transformación y enriquecimiento

➤ Limpiamos, estandarizamos y enriquecemos los datos de origen para que lleguen al nuevo sistema en condiciones óptimas, cumpliendo las reglas de negocio del destino.

  • Limpieza y estandarización
    Eliminamos duplicados, corregimos inconsistencias y estandarizamos formatos para alinear los datos a las reglas del sistema destino.
  • Data Enrichment
    Enriquecemos registros con fuentes internas y externas para mantener coherencia y completitud en el nuevo sistema desde el día uno.
  • Validación contra reglas de negocio
    Verificamos que los datos transformados cumplan todas las reglas del sistema destino antes de la carga definitiva.

Success story: Una empresa global no podía limpiar millones de registros con su equipo interno. Ejecutamos una fábrica de calidad con reglas automatizadas y componentes reutilizables.
Results: 90% de calidad alcanzadacost-optimized on-demand model and multiple runs without vendor lock-in

90%

Calidad alcanzada en datos críticos durante proceso de migración con metodología EDQTL y componentes reutilizables de limpieza automatizada.

Caso real Intus / Grupo Scanda

3. Carga validada, go-live y preservación de históricos

➤ Ejecutamos la carga con monitoreo continuo, plan de rollback y validaciones finales — y preservamos los datos históricos en un Data Lake para que no pierdas acceso a tu información anterior.

  • Carga controlada al sistema destino
    Ejecutamos el proceso EDQTL con monitoreo en tiempo real y validaciones finales antes del go-live.
  • Plan de rollback y continuidad operativa
    Definimos protocolos de contingencia para garantizar que la operación no se detenga si ocurre algún error durante la transición.
  • Data Lake histórico
    Creamos un repositorio de datos históricos en la nube para que no necesites mantener el sistema anterior, reduciendo costos de infraestructura y licencias.

30%

Reducción de riesgo operativo en proyectos de migración cuando se aplica una metodología estructurada con diagnóstico, calidad y validación previos.

Gartner – Data Migration Best Practices

Success story: Una organización con múltiples países migraba a un nuevo ERP y necesitaba asegurar integridad de datos durante la transición sin afectar la operación diaria.
Results: Continuidad operativa garantizada durante la transición y base de datos confiable como punto de partida para iniciativas analíticas posteriores.

HOW DO WE DO IT?

➤ Metodología EDQTL: el proceso que garantiza datos confiables en el nuevo destino
No empezamos cargando datos. Empezamos entendiendo el origen, los riesgos y las reglas del destino. Nuestra metodología combina diagnóstico, calidad y carga controlada:
  1. Data Profiling
    Identificación de datos anómalos, inconsistencias y riesgos en el origen antes de iniciar la migración.
  2. Data Quality & Enrichment
    Limpieza, estandarización y enriquecimiento de datos para cumplir las reglas del sistema destino.
  3. Validación contra reglas de negocio
    Verificación de que los datos transformados estén listos para la carga sin generar errores en el nuevo sistema.
  4. Loading y Go-Live controlado
    Carga monitoreada con plan de rollback, validaciones finales y soporte durante la transición.

 

We do this so that your migración sea una transición segura, con datos confiables desde el día uno y sin poner en riesgo la operación del negocio.

RESULTS

that speak for themselves

Las organizaciones que aplican metodología estructurada en sus migraciones reducen hasta un 30% el riesgo operativo y alcanzan una calidad de datos superior al 90% desde el go-live. Gartner, casos reales Intus

%

calidad alcanzada en datos críticos migrados

%

reducción de riesgo en proyectos de migración

%

reducción de reprocesos con metodología EDQTL

%

implementaciones en tiempo y forma con metodología

Why us?

En Grupo Scanda ejecutamos migraciones críticas con metodología probada. No cargamos datos sin validar: aplicamos diagnóstico, limpieza, validación y carga controlada para garantizar integridad y continuidad operativa.

 

Proven experience:

Migraciones de CRM, ERP y bases de datos en SAP, Salesforce, Dynamics 365, Oracle y plataformas cloud en múltiples industrias y países.

Metodología EDQTL:

Extraction, Data Quality, Transformation & Loading: proceso estructurado que garantiza calidad superior al 90% y reduce el riesgo de errores post go-live.

Sin detener la operación:

Diseñamos planes de migración con continuidad operativa, rollback controlado y validaciones en cada etapa para proteger el negocio durante la transición.

Componentes reutilizables:

Entregamos una fábrica de calidad documentada y reutilizable para que no dependas del proveedor en ejecuciones futuras o correcciones posteriores.

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