Migrering til nytt fagsystem

Del 1 · For tjenesten

Ett klikk er aldri ett klikk

I 2025 byttet vi fagsystem. Den nye leverandøren hadde gjort konverteringen fra det samme kildesystemet mange ganger før, og konverteringen ble solgt som «ett klikk». Grunninformasjonen kom greit over. Men datamodellene var ulike, og mye av det vi trengte i hverdagen kom ikke med.

Fordi jeg kjenner både arbeidet og dataene, visste jeg hva som manglet og hva det skulle brukes til. Det gjorde det mulig å fylle hullene målrettet, i stedet for å registrere alt på nytt for hånd. Arbeidet var avklart med virksomheten.

Hva som manglet, og hva jeg gjorde

Data	Problemet	Løsningen
Arbeidspraksiser	Annen datamodell, ikke en enkel kobling mellom tabeller	Eksport, omforming i pandas og kuratert CSV-import
Pårørende	Egne kontaktoppføringer før, to fritekstfelt nå	Skript som formaterer til lesbar tekst, også ved flere enn to
Fravær	Ikke med i konverteringen	Uttrekk fra gammelt system og batch-registrering i nettleseren
Ukeplaner	Strukturerte tider per dag og periode før, ett tekstfelt per ukedag nå	Sted og tider slått sammen per dag, med periodeoverskrifter og nyeste først
Oppgaver	Konverterte oppgaver uten ansvarlig, så ingen fikk dem opp	Fant de berørte, erstattet oppgavene med riktige oppgavegrupper og logget unntak
Flere tiltak per person	Én rad per tiltak i kilden, én deltaker i det nye systemet	Gruppering per person og regler for hvilke datoer, tiltakstype og veileder som gjelder
Dokumentmaler	Word-maler, mens det nye systemet bruker HTML	Skriptbasert konvertering av alle malene fra docx til HTML

---

Del 2 · Under panseret

Fire steg

Leverandørens konvertering var utgangspunktet. Jeg beriket den i stedet for å erstatte den.

1. Målrettede eksporter av det som manglet, fra det gamle systemet.
2. Rensing og omforming i Python og pandas, fra gammel til ny datamodell.
3. Kuraterte CSV-importer som beriket oppføringene leverandøren hadde konvertert.
4. Batch-oppdateringer i nettleseren for det CSV ikke dekket, som fravær og arbeidspraksiser.

Eksempel: pårørende

I det gamle systemet var pårørende egne kontaktoppføringer koblet til personen. I det nye er det to fritekstfelt. Skriptet slo sammen oppføringene til pent formatert tekst, og la ekstra pårørende inn som nye linjer i det andre feltet når kildedataene hadde flere enn to.

Før: kontakt-tabell	Etter: fritekstfelt
Kari Nordmann · mor · 900 00 001	Pårørende 1: Kari Nordmann (mor), tlf. 900 00 001
Ola Nordmann · bror · 900 00 002	Pårørende 2: Ola Nordmann (bror), tlf. 900 00 002
Per Hansen · verge · 900 00 003	(ny linje i pårørende 2) Per Hansen (verge), tlf. 900 00 003

Navnene og numrene er eksempeldata.

Slik jobbet jeg

Det CSV-importen ikke dekket, la jeg inn med skript kjørt i nettleseren mens jeg var innlogget. Skriptene gjorde det samme som en bruker gjør ved å klikke og fylle ut skjemaer i webappen, bare automatisert:

• Egen innlogging og egne tilganger, avklart med virksomheten.
• De samme skjemaene som i brukergrensesnittet, med appens egen CSRF-beskyttelse.
• Sikkerhetskopi av eksisterende verdier før hver endring, slik at alt kunne rulles tilbake.
• Logg over hva som lyktes og hva som feilet, med manuell kontroll av unntakene.

Hva jeg lærte

• En datamodell er en tolkning. To systemer kan beskrive samme virkelighet helt ulikt.
• Kjenn dataene. Å vite hva dataene brukes til avgjør hva som må med.
• Berik, ikke erstatt. Bygg videre på det som fungerer, og fyll hullene målrettet.