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A abordagem certa para migrar dados de um sistema 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 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 planas e sem relações complexas entre tabelas.
Abordagem:
- Avaliação de dados: identifique tabelas e colunas relevantes para migração. Execute verificações básicas de qualidade de dados.
- Exportar e transformar: use ferramentas como exportações 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 nível 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).
Abordagem:
- Avaliação detalhada de dados: revise o esquema, valide relacionamentos e identifique problemas de qualidade de dados.
- Transformar: use ferramentas de Extrair, Transformar, Carregar (ETL), como o 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: realize migrações de teste em um ambiente de teste para validar a exatidão 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, relacionamentos complexos e fluxos de trabalho interdependentes.
Abordagem:
- Análise abrangente: analise minuciosamente o esquema de origem, as dependências e as personalizações.
- Ferramentas especializadas: use soluções escaláveis como Azure Data Factory, SSIS (SQL Server Integration Services), Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric ou soluções de migração personalizadas para tratamento de dados escalável.
- Desenvolvimento personalizado: crie scripts ou aplicativos para lidar com APIs, relacionamentos complexos e lógica de fluxo de trabalho.
- Migração em fases: divida a migração em fases. Execute pilotos antes da implementação total para reduzir risco.
- Validação contínua: teste em cada fase para garantir a precisão dos dados e a continuidade dos negócios.
- Otimização pós-migração: otimize as configurações, fluxos de trabalho e relacionamentos do Dataverse após a migração para obter um melhor desempenho.
Próximo passo
O próximo artigo descreve o papel estratégico de um banco de dados de preparo em migrações de dados complexas e em grande 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 melhora a qualidade dos dados, garante a integridade e reduz a probabilidade de erros durante o processo de migração.