数据迁移第一步，评估数据，识别并解决问题

数据迁移第一步，评估数据，识别并解决问题

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CSDN

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https://blog.csdn.net/2302_82041293/article/details/143675195

数据迁移是一个复杂的过程，涉及到移动大量数据，同时需要保持数据完整性并确保在新环境中仍然可访问和可用。这个过程充满了潜在的陷阱和问题，可能会由于数据格式的差异、数据库架构的不一致或数据质量的不一致出现问题。因此，在数据迁移工作开始之前，对数据进行评估是至关重要的工作。

在数据评估过程中，需要了解要迁移的数据、其格式、数量和质量，主要任务是评估数据源、识别潜在问题并制定解决方案。对于企业来讲，这也是一个很好的机会，可以借此对数据的质量进行一次整体的治理。

识别数据源

列出所有数据源，包括迁移中涉及的数据库、应用程序和文件。

• 对需要迁移的每个数据源进行编目。这包括数据库、平面文件、云存储库、第三方 API，甚至遗留系统。
• 记录数据源详细信息，例如数据类型、大小、格式以及任何自定义字段或属性。
• 确定每个数据源的重要性以确定迁移的优先级。

进行数据分析

深入研究数据集，识别模式、异常和结构。

• 分析每个数据源以了解其质量、结构以及与其他源的关系。
• 确定迁移前需要解决的任何数据不一致、缺失值或重复记录。
• 检查源之间的数据依赖性和关系，以避免在迁移过程中破坏它们。
• 评估缺失值、频率模式、重复和异常等问题。
• 识别并排除不必要的历史或冗余数据段
• 构建详细的范围界定报告，概述数据格局并总结潜在问题。

数据清洗

在迁移前清理并标准化数据，以确保准确性。如果数据来自多个来源，此步骤至关重要。

• 对每个来源运行数据质量检查，以识别任何不一致、错误或差距。解决这些问题
• 制定解决任何数据质量问题的流程
• 建立数据质量规则。
• 规划数据清理流程。
• 设置验证规则以确保迁移后数据的完整性。

数据映射

定义源数据和目标数据之间的关系，以确保迁移成功。

• 定义每个数据元素的映射规则，包括字段名称、格式和所需的任何转换。
• 确定每个领域的转换要求和逻辑。
• 创建一个映射文档，概述字段如何从源系统映射到目标系统，以在迁移过程中作为参考。
• 创建测试用例以根据这些映射验证迁移后的数据准确性。

评估数据依赖性

识别不同字段、表或实体之间的数据依赖性和关系。

• 仔细检查数据内的关系和依赖性。识别外键关系、层次结构和链接记录以确保无缝迁移。
• 了解某一字段的变化将如何影响迁移后的相关字段。
• 制定计划来解决任何数据依赖性，以避免迁移过程中出现错误

数据量分析

确定要迁移的数据量并规划其存储和移动。

• 评估需要从每个源迁移的数据量。
• 确定存储容量、网络带宽或基础设施方面的任何限制并进行相应规划。
• 根据数据的大小、位置和格式确定移动数据的最有效方法。
• 定义可扩展性要求和潜在的性能瓶颈。大型数据集可能需要专门的工具、增量迁移或增加的基础设施资源。

本文原文来自CSDN