외부 CRM 시스템에서 Microsoft Dataverse로 데이터를 마이그레이션하는 올바른 방법은 데이터의 크기와 복잡성에 따라 달라집니다. 이 문서에서는 단순, 중간 및 복잡한 마이그레이션 전략을 간략하게 설명하고, 각 시나리오에 대한 도구를 권장하며, 성공적인 마이그레이션을 계획하고 실행하는 데 도움이 되는 모범 사례를 공유합니다.
간단한 데이터 마이그레이션
정의:
- 데이터 볼륨: 최대 1GB 또는 50,000개 미만의 레코드
- 데이터 복잡성: 플랫 데이터 구조로 복잡성을 최소화하고 테이블 간의 복잡한 관계가 없습니다.
접근:
- 데이터 평가: 마이그레이션을 위한 관련 테이블 및 열을 식별합니다. 기본 데이터 품질 검사를 수행합니다.
- 내보내기 및 변환: Excel 또는 CSV 내보내기와 같은 도구를 사용합니다. 파워 쿼리를 사용하여 기본 변환을 적용합니다.
- Dataverse로 가져오기: Dataverse의 기본 제공 가져오기 마법사를 사용합니다. 데이터를 가져오는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
- 확인: 스폿 검사를 수행하여 데이터 무결성 및 기능을 확인합니다.
중간 데이터 마이그레이션
정의:
- 데이터 볼륨: 1GB에서 50GB 또는 50,000~500,000개의 레코드 사이입니다.
- 데이터 복잡성: 계층적 또는 관계형 데이터(예: 연결된 연락처 및 기회가 있는 계정)를 사용하여 복잡성을 조정합니다.
접근:
- 자세한 데이터 평가: 스키마를 검토하고, 관계의 유효성을 검사하고, 데이터 품질 문제를 식별합니다.
- 변환: 변환 및 매핑에 Azure Data Factory와 같은 ETL(추출, 변환, 로드) 도구를 사용합니다.
- 일괄 마이그레이션: 일괄 처리로 마이그레이션을 실행하여 가동 중지 시간 및 시스템 부담을 줄입니다.
- 테스트 및 유효성 검사: 스테이징 환경에서 테스트 마이그레이션을 실행하여 정확도 및 관계의 유효성을 검사합니다.
- 모니터링: 원격 분석을 사용하여 성능을 추적하고 문제를 신속하게 해결합니다.
복잡한 데이터 마이그레이션
정의:
- 데이터 볼륨: 50GB 이상 또는 500,000개 이상의 레코드
- 데이터 복잡성: 높음 - 사용자 지정 테이블, 복잡한 관계 및 상호 종속 워크플로가 포함됩니다.
접근:
- 포괄적인 분석: 원본 스키마, 종속성 및 사용자 지정을 철저히 검토합니다.
- 특수 도구: 확장 가능한 데이터 처리를 위해 Azure Data Factory, SSIS(SQL Server Integration Services), Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric 또는 사용자 지정 마이그레이션 솔루션과 같은 확장 가능한 솔루션을 사용합니다.
- 사용자 지정 개발: API, 복잡한 관계 및 워크플로 논리를 처리하는 스크립트 또는 앱을 빌드합니다.
- 단계별 마이그레이션: 마이그레이션을 스테이지로 분리합니다. 전체 출시 전에 파일럿을 실행하여 위험을 줄입니다.
- 연속 유효성 검사: 각 단계에서 테스트하여 데이터 정확도 및 비즈니스 연속성을 확인합니다.
- 마이그레이션 후 최적화: 마이그레이션 후 Dataverse 구성, 워크플로 및 관계를 최적화하여 성능을 향상합니다.
다음 단계
다음 문서에서는 대규모 및 복잡한 데이터 마이그레이션에서 스테이징 데이터베이스의 전략적 역할을 간략하게 설명합니다. 원본 시스템에서 대상 환경으로 직접 데이터를 전송하는 대신 프로세스는 중간 스테이징 계층을 도입합니다. 이 패턴은 데이터 품질을 향상시키고, 무결성을 보장하며, 마이그레이션 프로세스 중에 오류의 가능성을 줄입니다.