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El enfoque adecuado para migrar datos de un sistema CRM externo a Microsoft Dataverse depende del tamaño y la complejidad de los datos. En este artículo se describen las estrategias de migración sencillas, medianas y complejas, se recomiendan herramientas para cada escenario y se comparten procedimientos recomendados para ayudarle a planear y ejecutar una migración correcta.
Migración de datos sencilla
Definición:
- Volumen de datos: hasta 1 GB o menos de 50 000 registros.
- Complejidad de los datos: complejidad mínima con estructuras de datos planas y sin relaciones complejas entre tablas.
Enfoque
- Evaluación de datos: identifique las tablas y columnas pertinentes para la migración. Realice comprobaciones básicas de calidad de datos.
- Exportar y transformar: use herramientas como Excel o exportaciones CSV. Aplique transformaciones básicas con Power Query.
- Importar a Dataverse: use el Asistente para importación integrado de Dataverse. Obtenga más información en Importación de datos.
- Comprobación: realice comprobaciones puntuales para confirmar la integridad y la funcionalidad de los datos.
Migración de datos medios
Definición:
- Volumen de datos: entre 1 GB y 50 GB o 50 000 a 500 000 registros.
- Complejidad de los datos: modera la complejidad con datos jerárquicos o relacionales (por ejemplo, cuentas con contactos y oportunidades asociados).
Enfoque
- Evaluación detallada de datos: revise el esquema, valide las relaciones e identifique los problemas de calidad de los datos.
- Transformación: use las herramientas de Extracción, Transformación, Carga (ETL), como Azure Data Factory, para las transformaciones y asignaciones.
- Migración por lotes: ejecute la migración en lotes para reducir el tiempo de inactividad y la tensión del sistema.
- Pruebas y validación: ejecute migraciones de prueba en un entorno de ensayo para validar la precisión y las relaciones.
- Supervisión: use la telemetría para realizar un seguimiento del rendimiento y resolver problemas rápidamente.
Migración de datos compleja
Definición:
- Volumen de datos: más de 50 GB o más de 500 000 registros.
- Complejidad de los datos: alto: incluye tablas personalizadas, relaciones complejas e flujos de trabajo interdependientes.
Enfoque
- Análisis completo: revise exhaustivamente el esquema de origen, las dependencias y las personalizaciones.
- Herramientas especializadas: use soluciones escalables como Azure Data Factory, SSIS (SQL Server Integration Services), Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric o soluciones de migración personalizadas para el control de datos escalable.
- Desarrollo personalizado: cree scripts o aplicaciones para controlar las API, las relaciones complejas y la lógica de flujo de trabajo.
- Migración por fases: dividir la migración en fases. Ejecute pruebas piloto antes de la implementación total para reducir el riesgo.
- Validación continua: pruebe en cada fase para garantizar la precisión de los datos y la continuidad empresarial.
- Optimización posterior a la migración: optimice las configuraciones, los flujos de trabajo y las relaciones de Dataverse después de la migración para lograr un rendimiento mejorado.
Paso siguiente
En el siguiente artículo se describe el rol estratégico de una base de datos de almacenamiento provisional en migraciones de datos a gran escala y complejas. En lugar de transferir datos directamente desde el sistema de origen al entorno de destino, el proceso introduce una capa de almacenamiento provisional intermedia. Este patrón mejora la calidad de los datos, garantiza la integridad y reduce la probabilidad de errores durante el proceso de migración.