CRM-Datenmigration zu Dataverse: Wichtige Erkenntnisse und bewährte Methoden

Das Migrieren von Daten von externen CRM-Systemen (Customer Relationship Management) zu Microsoft Dataverse kann je nach Quelldaten von einfach bis hoch komplex reichen. Der Erfolg hängt von gründlicher Planung und Vorbereitung ab, um häufige Herausforderungen wie Schemakonflikte, Datenvolumen, Beziehungskomplexität und Systemabhängigkeiten zu bewältigen. Die Aufrechterhaltung von Datenintegrität, Konsistenz und Sicherheit ist unerlässlich, um die Geschäftskontinuität sicherzustellen.

Zu den häufig auftretenden Migrationsproblemen gehören:

• Datenzuordnung und -transformation: Quell- und Zielschemas unterscheiden sich häufig. Zeit für Zuordnung, Transformation und Validierung zuordnen. Identifizieren und ausschließen Sie nicht benötigte Daten frühzeitig.
• Datenvolumen: Große Datasets können die Leistung belasten. Planen Sie die skalierbare Verarbeitung, und ziehen Sie segmentierende Daten in Betracht.
• Datenqualität: Unvollständige, inkonsistente oder doppelte Daten können die Integrität gefährden. Schließen Sie Validierungs- und Bereinigungsschritte in Ihren Migrationsworkflow ein.
• Beziehungsabhängigkeiten: Verwalten Sie Nachschlagevorgänge und Tabellenbeziehungen sorgfältig, um Funktionen in Dataverse beizubehalten.
• Leistung und Ausfallzeit: Komplexe Migrationen können Systeme verlangsamen oder Ausfallzeiten verursachen. Identifizieren Sie Engpässe frühzeitig, und optimieren Sie Ihren Ansatz, um die Auswirkungen zu reduzieren.
• Sicherheit und Compliance: Sicherstellen, dass vertrauliche Daten den Organisationsrichtlinien entsprechen. Schließen Sie Validierungs- und Schutzschritte in Ihren Migrationsprozess ein.

Wählen Sie Ihre Migrationsstrategie basierend auf Datengröße und Komplexität aus. Dieses Handbuch kategorisiert Migrationen als einfach, mittel oder komplex und bietet bewährte Methoden, mit denen Sie einen erfolgreichen Übergang zu Dataverse planen und ausführen können.

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