Compartilhar via

Abordagens de migração de dados

A abordagem certa para migrar dados de um sistema DE CRM externo para o Microsoft Dataverse depende do tamanho e da complexidade dos dados. Este artigo descreve estratégias de migração simples, médias e complexas, recomenda ferramentas para cada cenário e compartilha as práticas recomendadas para ajudá-lo a planejar e executar uma migração bem-sucedida.

Migração de dados simples

Definição:

  • Volume de dados: até 1 GB ou menos de 50.000 registros.
  • Complexidade de dados: complexidade mínima com estruturas de dados simples e nenhuma relação intrincada entre tabelas.

Aproximação:

  • Avaliação de dados: identifique tabelas e colunas relevantes para migração. Execute verificações básicas de qualidade de dados.
  • Exportar e transformar: use ferramentas como as exportações do Excel ou CSV. Aplique transformações básicas com o Power Query.
  • Importar para o Dataverse: use o assistente de importação interno do Dataverse. Saiba mais em Como importar dados.
  • Verificação: execute verificações pontuais para confirmar a integridade e a funcionalidade dos dados.

Migração de dados de porte médio

Definição:

  • Volume de dados: entre 1 GB e 50 GB ou 50.000 a 500.000 registros.
  • Complexidade de dados: complexidade moderada com dados hierárquicos ou relacionais (por exemplo, contas com contatos e oportunidades associados).

Aproximação:

  • Avaliação detalhada de dados: revise o esquema, valide as relações e identifique problemas de qualidade dos dados.
  • Transformar: use as ferramentas de ETL (Extrair, Transformar, Carregar), como Azure Data Factory, para transformações e mapeamentos.
  • Migração em lote: execute a migração em lotes para reduzir o tempo de inatividade e a tensão do sistema.
  • Teste e validação: execute migrações de teste em um ambiente de teste para validar a precisão e os relacionamentos.
  • Monitoramento: use a telemetria para acompanhar o desempenho e resolver problemas rapidamente.

Migração de dados complexa

Definição:

  • Volume de dados: mais de 50 GB ou mais de 500.000 registros.
  • Complexidade de dados: alta — inclui tabelas personalizadas, relações complexas e fluxos de trabalho interdependentes.

Aproximação:

  • Análise abrangente: examine completamente o esquema de origem, as dependências e as personalizações.
  • Ferramentas especializadas: use soluções escalonáveis, como o Azure Data Factory, o SSIS (SQL Server Integration Services), o Azure Synapse Analytics, o Microsoft Fabric ou soluções de migração personalizadas para manipulação de dados escalonável.
  • Desenvolvimento personalizado: crie scripts ou aplicativos para lidar com APIs, relações complexas e lógica de fluxo de trabalho.
  • Migração em fases: dividir a migração em estágios. Realize pilotos antes da implementação completa para reduzir o risco.
  • Validação contínua: teste em cada fase para garantir a precisão dos dados e a continuidade dos negócios.
  • Otimização pós-migração: otimize configurações, fluxos de trabalho e relações do Dataverse após a migração para obter um melhor desempenho.

Próxima etapa

O próximo artigo descreve a função estratégica de um banco de dados de preparo em migrações de dados complexas e em larga escala. Em vez de transferir dados diretamente do sistema de origem para o ambiente de destino, o processo introduz uma camada de preparo intermediária. Esse padrão aprimora a qualidade dos dados, garante a integridade e reduz a probabilidade de erros durante o processo de migração.

Usar um banco de dados de preparo para migração de dados

  • Last updated on