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Serviço de migração

Limpeza e mapeamento de dados

Transformamos exportações inconsistentes, esquemas próprios e identificadores antigos num mapeamento aprovado e validável no destino.

Como abordamos o trabalho

Os dados da origem e o mapeamento acordado são o plano. A automação sinaliza anomalias e compara resultados; Martin aprova exceções e decisões de produção.

Um contrato de dados canónico com regras, transformações, exceções e controlos de reconciliação.

O que recebe

Entregáveis habituais

  • Matriz de entidades e campos
  • Regras de deduplicação e normalização
  • Relatórios de contagens, relações e exceções

O que procuramos

Produtos duplicados ou quase duplicados, categorias órfãs, nomenclatura de atributos inconsistente, campos vazios ou malformados, e campos personalizados antigos que já não correspondem a nada relevante. Sinalizamos o que encontramos e combinamos consigo o que corrigir, unir ou descartar.

Mapeamento, não suposições

Cada campo de origem recebe um mapeamento explícito para um campo de destino — ou uma decisão explícita de que não mapeia e precisa de outro lugar (um campo personalizado, uma etiqueta, ou nenhum). Documentamos este mapeamento para que seja auditável, não uma caixa preta.

Porque importa antes do lançamento

Limpar e mapear dados antes da migração é muito mais barato do que corrigi-los depois do lançamento, quando clientes e motores de busca já dependem deles. Saltar este passo é uma das razões mais comuns para problemas posteriores numa migração.

Perguntas frequentes

Vão apagar dados sem me perguntar?

Não — sinalizamos o que parece ser um problema e combinamos consigo a ação antes de qualquer coisa ser unida ou removida.

Conseguem eliminar duplicados de várias importações antigas?

Sim, é um dos pedidos de limpeza mais comuns — lojas antigas que passaram por várias importações de feeds de fornecedores ao longo dos anos costumam ter duplicados reais.

Lidam com campos personalizados sem propósito claro?

Investigamos para que um campo era provavelmente usado (com base em padrões de dados e, quando possível, na sua informação) antes de decidir se deve ser mapeado, reaproveitado ou eliminado.

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