天津鸿萌科贸发展有限公司从事数据安全服务二十余年，致力于为各领域客户提供专业的数据存储、数据恢复、数据备份、数据迁移等解决方案与服务，并针对企业面临的数据安全风险，提供专业的相关数据安全培训。
鸿萌数据迁移业务为众多企业顺利高效地完成了新旧存储、不同数据库、应用程序、业务流程以及云端的数据迁移任务，协助企业保护了数据的安全存储，并实现了技术和业务升级。
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。
鸿萌数据迁移业务为众多企业顺利高效地完成了新旧存储、不同数据库、应用程序、业务流程以及云端的数据迁移任务，协助企业保护了数据的安全存储，并实现了技术和业务升级。
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。
