數據遷移是一個復雜的過程，涉及到移動大量數據，同時需要保持數據完整性并確保在新環(huán)境中仍然可訪問和可用。這個過程充滿了潛在的陷阱和問題，可能會由于數據格式的差異、數據庫架構的不一致或數據質量的不一致出現問題。因此，在數據遷移工作開始之前，對數據進行評估是至關重要的工作。

在數據評估過程中，需要了解要遷移的數據、其格式、數量和質量，主要任務是評估數據源、識別潛在問題并制定解決方案。對于企業(yè)來講，這也是一個很好的機會，可以借此對數據的質量進行一次整體的治理。

識別數據源

列出所有數據源，包括遷移中涉及的數據庫、應用程序和文件。

• 對需要遷移的每個數據源進行編目。這包括數據庫、平面文件、云存儲庫、第三方 API，甚至遺留系統(tǒng)。
• 記錄數據源詳細信息，例如數據類型、大小、格式以及任何自定義字段或屬性。
• 確定每個數據源的重要性以確定遷移的優(yōu)先級。

進行數據分析

深入研究數據集，識別模式、異常和結構。

• 分析每個數據源以了解其質量、結構以及與其他源的關系。
• 確定遷移前需要解決的任何數據不一致、缺失值或重復記錄。
• 檢查源之間的數據依賴性和關系，以避免在遷移過程中破壞它們。
• 評估缺失值、頻率模式、重復和異常等問題。
• 識別并排除不必要的歷史或冗余數據段
• 構建詳細的范圍界定報告，概述數據格局并總結潛在問題。

數據清洗

在遷移前清理并標準化數據，以確保準確性。如果數據來自多個來源，此步驟至關重要。

• 對每個來源運行數據質量檢查，以識別任何不一致、錯誤或差距。解決這些問題
• 制定解決任何數據質量問題的流程
• 建立數據質量規(guī)則。
• 規(guī)劃數據清理流程。
• 設置驗證規(guī)則以確保遷移后數據的完整性。

數據映射

定義源數據和目標數據之間的關系，以確保遷移成功。

• 定義每個數據元素的映射規(guī)則，包括字段名稱、格式和所需的任何轉換。
• 確定每個領域的轉換要求和邏輯。
• 創(chuàng)建一個映射文檔，概述字段如何從源系統(tǒng)映射到目標系統(tǒng)，以在遷移過程中作為參考。
• 創(chuàng)建測試用例以根據這些映射驗證遷移后的數據準確性。

評估數據依賴性

識別不同字段、表或實體之間的數據依賴性和關系。

• 仔細檢查數據內的關系和依賴性。識別外鍵關系、層次結構和鏈接記錄以確保無縫遷移。
• 了解某一字段的變化將如何影響遷移后的相關字段。
• 制定計劃來解決任何數據依賴性，以避免遷移過程中出現錯誤

數據量分析

確定要遷移的數據量并規(guī)劃其存儲和移動。

• 評估需要從每個源遷移的數據量。
• 確定存儲容量、網絡帶寬或基礎設施方面的任何限制并進行相應規(guī)劃。
• 根據數據的大小、位置和格式確定移動數據的最有效方法。
• 定義可擴展性要求和潛在的性能瓶頸。大型數據集可能需要專門的工具、增量遷移或增加的基礎設施資源。