Punti chiave
- La pulizia viene prima dell’import: duplicati, formati, campi mancanti, record archiviati.
- Standardizza nomi, date e codici; è lì che la corrispondenza si rompe.
- Migra i record dell’anno attivo e archivia il resto.
- Rivedi il mapping dei campi prima del primo import di test; è il punto di rottura più comune.
La checklist di pulizia
Completala prima del primo import di test. La copertura conta più dell’ordine; ogni voce saltata riappare più tardi come errore di mapping o di validazione.
- Rimuovi i record duplicati di docenti, aule, gruppi e curriculum
- Standardizza i nomi su un’unica convenzione
- Standardizza i formati delle date
- Standardizza i codici di personale, aule e corsi
- Completa i campi obbligatori mancanti
- Archivia i record che l’anno attivo non usa
Il mapping dei campi, il solito punto di rottura
Le strutture vecchie e nuove raramente significano la stessa cosa. Strutture specifiche del fornitore, definizioni dei campi incoerenti, aule modellate diversamente sui due lati, codici del personale diversi tra i sistemi e voci di curriculum duplicate sono le cause ricorrenti delle migrazioni di orari fallite.
Quando un import non passa la validazione, tratta il fallimento come un puntatore verso questa lista. Indovinare la causa costa più tempo che ricontrollare il mapping.
Prepara i dati dell’anno attivo
L’obiettivo è un import che passi la validazione al più tardi al secondo tentativo.
- Elenca i record di cui l’anno attivo ha davvero bisogno: docenti, aule, gruppi, unità di studio.
- Archivia tutto ciò che sta fuori da quella lista.
- Deduplica l’insieme attivo.
- Standardizza nomi, date e codici su tutto l’insieme.
- Completa i campi obbligatori dove i dati di origine lo permettono; segnala il resto alle persone che conoscono i record.
- Rivedi il mapping dei campi rispetto alla struttura di destinazione prima del primo import di test.
Come farlo in Smootables: anteprima e risoluzione prima dell’import
Import data
Column mapping
I dati sporchi emergono in due punti della procedura guidata di import di Smootables: l’anteprima e la risoluzione delle unità di studio.
- Nel passaggio Mapping, mappa solo le colonne che ti servono. Imposta le altre su Non importare (salta colonna).
- Controlla i conteggi dell’anteprima. Un duplicato sopravvissuto alla pulizia compare qui come un docente, un gruppo o un’aula in più che sta per essere creato.
- Per i risultati elencati sotto Errori di validazione, torna al passaggio di mapping e correggi il mapping delle colonne o i dati di origine invece di importare aggirandoli.
- Quando il nome di un’unità di studio corrisponde a più qualifiche, la procedura guidata ti chiede di scegliere e blocca con Risolvi tutte le unità di studio prima dell’import finché ogni corrispondenza non è risolta.
- Correggi il file di origine ed esegui di nuovo l’import di test finché l’anteprima non è pulita.
Prima i record correnti
Migrare l’intero archivio moltiplica ogni attività di pulizia e non aggiunge nulla che serva al processo attivo. Sposta l’anno attivo, lascia l’archivio dov’è e riprendilo in mano solo se emerge un bisogno reale.
La pulizia sul lato dei dati scolastici continua in preparazione dei dati, che copre la prontezza alla generazione: idoneità all’insegnamento, disponibilità e limiti di ore, più che l’igiene della migrazione.
Domande dei pianificatori sulla pulizia dei dati
Dobbiamo pulire nel vecchio sistema o dopo l’import?
Prima dell’import. I dati puliti alla fonte si importano puliti ovunque; i dati corretti dopo l’import vanno corretti di nuovo al test successivo. L’ordine di lavoro è pulire, poi mappare, poi testare.
Dobbiamo conservare gli orari storici?
Conservali, archiviali e lasciali fuori dalla migrazione. Migrare i dati storici moltiplica il lavoro di pulizia e mapping aggiungendo record che l’anno attivo non tocca mai.
Cosa conta come duplicato?
La stessa cosa reale che compare come due record: un docente con due grafie, un’aula con due codici, un corso elencato due volte nel curriculum. Ogni duplicato diventa due oggetti separati dopo l’import, a meno che non venga unito prima.