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Migración

El 'Data Mapping' (Mapeo de Datos): El Paso Más Crítico en una Migración de CRM

Astroship •
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El data mapping (mapeo de datos) es el proceso de identificar cómo se corresponden los campos del sistema antiguo con los del nuevo CRM. Es el paso más crítico de una migración exitosa. Este artículo explica por qué.

¿Qué es Data Mapping?

Data mapping es el proceso de crear una correspondencia entre los campos de origen (sistema antiguo) y los campos de destino (nuevo CRM). Define qué datos van dónde en la nueva estructura.

Componentes del mapeo

1. Campos de origen:

2. Campos de destino:

3. Transformaciones:

Por Qué el Data Mapping es Crítico

1. Define la estructura completa

Sin mapeo correcto:

Con mapeo correcto:

2. Evita pérdida de datos

Problemas sin mapeo:

Solución con mapeo:

3. Asegura la integridad

Integridad de datos:

Integridad de negocio:

Cómo Realizar Data Mapping Efectivo

Fase 1: Inventario de Origen

1. Lista todos los campos de origen

Contactos:

Oportunidades:

Actividades:

2. Documenta el formato actual

Formatos de fecha:

Formatos de texto:

Valores posibles:

Fase 2: Análisis de Destino

1. Revisa la estructura del nuevo CRM

Campos disponibles:

2. Identifica limitaciones

Limitaciones técnicas:

Limitaciones funcionales:

Fase 3: Creación del Mapeo

1. Mapeo directo (1:1)

Campos idénticos:

Proceso:

2. Mapeo con transformación

Formato de fecha:

Nombres completos:

Listas desplegables:

3. Mapeo de múltiples fuentes

Email desde múltiples campos:

4. Campos sin mapeo

Opciones:

Fase 4: Documentación del Mapeo

1. Tabla de mapeo

Crea una tabla detallada:

Campo OrigenTipoCampo DestinoTipoTransformaciónValidación
nombre_completoTextonombre + apellidoTextoSeparar por espacioRequerido
fecha_altaFechafecha_creacionFechaDD/MM/YYYY → YYYY-MM-DDFormato válido

2. Reglas de negocio

Ejemplo:

3. Excepciones documentadas

Casos especiales:

Fase 5: Validación del Mapeo

1. Prueba con muestra pequeña

Proceso:

2. Validación manual

Revisa:

3. Validación automática

Scripts de validación:

Errores Comunes en Data Mapping

1. Mapeo superficial

Problema:

Solución:

2. Ignorar transformaciones

Problema:

Solución:

3. No considerar relaciones

Problema:

Solución:

4. Mapeo sin validación

Problema:

Solución:

Herramientas para Data Mapping

1. Excel/Google Sheets

Ventajas:

Uso:

2. Herramientas especializadas

ETL Tools:

Ventajas:

3. Scripts personalizados

Python/JavaScript:

Checklist de Data Mapping

Antes de empezar:

Durante el mapeo:

Después del mapeo:

Conclusión

El data mapping es el paso más crítico en una migración de CRM. Un mapeo incorrecto puede resultar en pérdida de datos, relaciones rotas y una migración fallida.

Invierte tiempo en el mapeo correcto:

¿Necesitas ayuda con data mapping? Contacta con nosotros para una consultoría personalizada en migración de CRM.

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