O que Aprendi com Múltiplas Migrações de Dados

Olá!

A migração de dados costuma parecer uma simples "tarefa de mover dados de A para B" até você realmente fazê-lo. Na realidade, é um processo complexo que combina planejamento, validação, testes e precisão técnica.

Em vários projetos nos quais lidei com a migração de dados para um HIS (Sistema de Informação Hospitalar) que roda em IRIS (TrakCare), percebi que o sucesso é resultado de uma combinação de disciplina e automação.

Aqui estão alguns pontos que desejo destacar:

1. Comece com um Formato de Dados Definido.

Antes mesmo de abrir seu primeiro arquivo, certifique-se de que todos, especialmente os fornecedores de dados, entendam claramente o formato de dados exato que você espera. Definir modelos (templates) logo no início evita idas e vindas desnecessárias e retrabalho mais tarde.

Embora os formatos Excel ou CSV sejam comuns, eu pessoalmente sinto que usar um arquivo de texto delimitado por tabulação (.txt) para upload de dados é a melhor opção. É leve, consistente e evita problemas com vírgulas dentro de campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Certifique-se de que os formatos de data fornecidos no arquivo estejam corretos e constantes em todo o arquivo, pois todos esses arquivos geralmente são convertidos de um arquivo Excel e um usuário básico de Excel pode cometer erros ao fornecer formatos de data incorretos. Formatos de data errados podem ser irritantes ao tentar converter para o formato $Horolog.

2. Valide os dados antes de carregá-los.

Nunca – jamais – pule a validação de dados. Pelo menos uma olhada básica no arquivo já ajuda. Embora o IRIS nos ofereça desempenho e flexibilidade para lidar com grandes volumes, isso só é útil se seus dados estiverem limpos.

SEMPRE mantenha um flag (0 ou 1) no parâmetro da sua função de upload. Onde 0 pode significar que você deseja apenas validar os dados e não processá-los, e 1 para processar os dados.

Se as validações falharem para qualquer dado, mantenha um registro de erro (error log) que informará exatamente qual dado está causando o erro. Se o seu código não lhe der a capacidade de descobrir qual dado tem um registro com erro, será muito difícil identificar os registros incorretos.

3. Mantenha Logs Detalhados e Pesquisáveis.

Você pode usar Global ou tabelas para capturar logs. Certifique-se de capturar o timestamp (registro de data/hora), o nome do arquivo, o registro (que pode ser facilmente rastreado) e o status.

Se o volume de dados for pequeno, você pode ignorar os logs de sucesso e capturar apenas os logs de erro. Abaixo está um exemplo de como eu costumo armazenar logs de erro:

Set ^LOG("xUpload",+$Horolog,patId)=status_"^"_SQLCODE_"^"_$Get(%msg)

Para cada inserção, teremos um SQLCODE. Se houver um erro durante a inserção, sempre obteremos uma mensagem de erro de %msg. Isso também pode ser usado durante a validação de dados.

4. Insira os dados de forma Eficiente e Controlada.

A eficiência na inserção não se trata apenas de velocidade, mas de consistência de dados, auditabilidade e controle. Antes de inserir, certifique-se de que cada registro tenha passado na validação e que nenhum campo obrigatório tenha sido ignorado. A falta de campos obrigatórios pode silenciosamente quebrar relacionamentos ou levar a registros rejeitados mais tarde no fluxo de trabalho.

Ao realizar a inserção:

• Sempre inclua os campos InsertDateTime e UpdateDateTime para rastreamento. Isso ajuda na reconciliação, em atualizações incrementais e na depuração.
• Mantenha um usuário backend dedicado para todas as atividades automatizadas ou relacionadas à migração. Isso facilita o rastreamento de alterações em logs de auditoria e separa claramente as ações do sistema das entradas humanas.

5. Reconciliação após Migração/Upload.

Assim que a atividade for concluída, realize uma reconciliação entre a origem e o destino:

• Comparação da contagem de registros.
• Validação de checksum campo a campo.
• Verificações de integridade referencial.

Mesmo um simples script de comparação baseado em hash pode ajudar a confirmar que nada foi perdido ou alterado.

Estas são algumas das práticas básicas, mas essenciais, para uma migração de dados tranquila e confiável. Validações, logging adequado, inserções consistentes e atenção aos dados mestre fazem uma enorme diferença na qualidade e rastreabilidade.

Mantenha-o limpo, automatizado e bem documentado. O resto se encaixará.

Sinta-se à vontade para entrar em contato comigo para quaisquer dúvidas ou discussões sobre migração de dados no IRIS!