將資料從外部 CRM 系統移轉至 Microsoft Dataverse 的正確方法取決於資料的大小和複雜性。 本文概述簡單、中等和複雜的移轉策略、針對每個案例建議工具，並分享最佳做法，以協助您規劃和執行成功的移轉。
簡單的資料遷移
定義：
- 資料量：最多 1 GB 或少於 50,000 筆記錄。
- 資料複雜性：具有扁平資料結構且表格之間沒有複雜關係的最小複雜性。
方法：
- 資料評估：識別要移轉的相關資料表和欄。 執行基本資料品質檢查。
- 導出和轉換： 使用 Excel 或 CSV 導出等工具。 使用 Power Query 套用基本轉換。
- 匯入至 Dataverse：使用 Dataverse 的內建匯入精靈。 如需詳細資訊，請參閱 如何匯入資料。
- 驗證：執行抽查以確認資料的完整性和功能。
中型資料遷移
定義：
- 資料量：介於 1 GB 至 50 GB 或 50,000 至 500,000 筆記錄之間。
- 資料複雜度：階層式或關聯式資料的中等複雜度 （例如，具有相關聯連絡人和機會的帳戶）。
方法：
- 詳細的數據評估： 審查模式、驗證關係並識別數據質量問題。
- 轉換：使用擷取、轉換、載入 （ETL） 工具，例如 Azure Data Factory 進行轉換和對應。
- 批量遷移： 批量運行遷移以減少停機時間和系統壓力。
- 測試和驗證：在預備環境中執行測試遷移以驗證準確性和關係。
- 監控：使用遙測來追蹤效能並快速解決問題。
複雜的資料移轉
定義：
- 資料量：超過 50 GB 或超過 500,000 筆記錄。
- 資料複雜度：高 — 包括自訂資料表、複雜關係和相互依賴的工作流程。
方法：
- 全面分析： 徹底審查源模式、依賴關係和自定義。
- 專用工具：使用 Azure Data Factory、SSIS （SQL Server Integration Services）、Azure Synapse Analytics、Microsoft Fabric 等可調整的解決方案，或自訂移轉解決方案來處理可調整的資料處理。
- 自定義開發： 構建腳本或應用程序以處理 API、複雜關係和工作流程邏輯。
- 分階段移轉：將移轉分成多個階段。 在全面推出之前運行試驗以降低風險。
- 持續驗證：在每個階段進行測試，以確保數據準確性和業務連續性。
- 移轉後最佳化：在移轉後最佳化 Dataverse 設定、工作流程和關聯性，以達到改善的效能。
後續步驟
下一篇文章概述了暫存資料庫在大規模和複雜資料遷移中的策略角色。 該過程不是直接將數據從源系統傳輸到目標環境，而是引入了中間暫存層。 此模式可提高資料品質、確保完整性並減少遷移過程中出錯的可能性。