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La bonne approche pour migrer des données d’un système CRM externe vers Microsoft Dataverse dépend de la taille et de la complexité de vos données. Cet article décrit des stratégies de migration simples, moyennes et complexes, recommande des outils pour chaque scénario et partage les meilleures pratiques pour vous aider à planifier et à exécuter une migration réussie.
Migration de données simple
Définition :
- Volume de données : jusqu’à 1 Go ou moins de 50 000 enregistrements.
- Complexité des données : complexité minimale avec les structures de données plates et aucune relation complexe entre les tables.
Approche:
- Évaluation des données : identifiez les tables et colonnes pertinentes pour la migration. Effectuez des vérifications de qualité des données de base.
- Exporter et transformer : utilisez des outils tels que des exportations Excel ou CSV. Appliquez des transformations de base avec Power Query.
- Importer dans Dataverse : Utilisez l’Assistant Importation intégrée de Dataverse. En savoir plus sur l’importation de données.
- Vérification : effectuez des vérifications ponctuelles pour confirmer l’intégrité et la fonctionnalité des données.
Migration de données moyenne
Définition :
- Volume de données : entre 1 Go et 50 Go ou 50 000 à 500 000 enregistrements.
- Complexité des données : complexité modérée avec des données hiérarchiques ou relationnelles (par exemple, des comptes avec des contacts et des opportunités associés).
Approche:
- Évaluation détaillée des données : passez en revue le schéma, validez les relations et identifiez les problèmes de qualité des données.
- Transformation : utilisez des outils d’extraction, de transformation, de chargement (ETL), tels qu’Azure Data Factory pour les transformations et les mappages.
- Migration par lots : exécutez la migration par lots pour réduire les temps d’arrêt et la contrainte système.
- Test et validation : exécutez des migrations de test dans un environnement intermédiaire pour valider la précision et les relations.
- Surveillance : utilisez la télémétrie pour suivre les performances et résoudre rapidement les problèmes.
Migration de données complexes
Définition :
- Volume de données : plus de 50 Go ou plus de 500 000 enregistrements.
- Complexité des données : élevée : tables personnalisées, relations complexes et flux de travail interdépendants.
Approche:
- Analyse complète : passez en revue soigneusement le schéma source, les dépendances et les personnalisations.
- Outils spécialisés : utilisez des solutions évolutives telles qu’Azure Data Factory, SSIS (SQL Server Integration Services), Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric ou des solutions de migration personnalisées pour la gestion évolutive des données.
- Développement personnalisé : créez des scripts ou des applications pour gérer les API, les relations complexes et la logique de flux de travail.
- Migration par phases : décomposez la migration en phases. Lancez des programmes pilotes avant le déploiement complet pour réduire les risques.
- Validation continue : testez à chaque phase pour garantir la précision des données et la continuité de l’activité.
- Optimisation post-migration : optimisez les configurations, les flux de travail et les relations Dataverse après la migration pour obtenir des performances améliorées.
Étape suivante
L’article suivant décrit le rôle stratégique d’une base de données intermédiaire dans les migrations de données à grande échelle et complexes. Au lieu de transférer des données directement du système source vers l’environnement cible, le processus introduit une couche intermédiaire intermédiaire. Ce modèle améliore la qualité des données, garantit l’intégrité et réduit la probabilité d’erreurs pendant le processus de migration.