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[arzina221]

考虑过去可能导致数据损坏的任何事件：也许过去某个时候发生过系统故障，可能影响了某些记录的数据质量。确保在数据迁移过程中专门测试这些记录。
使用大量数据样本进行测试：在海量数据系统中，您可能无法测试和验证每条信息，但您应该努力验证至少 10% 到 20% 的信息。
立即开始测试，不要停止：测试不是迁移结束时才做的事情。您应该尽快验证迁移的准确性，并在整个迁移过程中继续进行测试。
应对不耐烦的利益相关者
上述所有挑战都可能严重拖延您的项目，因此利益相关者不耐烦的情况并不少见。因此，首席技术官和开发人员应向利益相关者解释，数据迁移远比简单地切换几个硬盘或按下按钮将数据上传到云端复杂得多。通过让利益相关者了解这些复杂性，当不可避免的挑战和延迟出现时，他们会更加耐心。


数据迁移过程如何进行？
您可能听说过 Integrate.io 等 ETL 平台， 它们提供数据迁 巴哈马电话数据 移和数据集成服务。ETL 代表数据迁移的三个阶段：提取、转换、加载。

提取数据
提取是数据转换中最微妙的部分之一。如果您未能正确执行此操作，其余过程将失败。在提取过程中，您可以从源中提取各种格式的数据。这些格式可能包括关系格式，如 XML、RDBMS、JSON 和平面文件。它们还可能包括非关系格式等。

在数据提取阶段，您将把这些格式转换为允许您转换的新格式，这是步骤 2。提取的另一个要素涉及验证提取的数据是否正确和准确。

手动数据提取是一项费力且容易出错的过程，多年来一直拖慢数据开发人员的开发速度。现在，借助 Integrate.io 等自动化解决方案，您可以通过自动数据提取来绕过这些瓶颈。以下是G2Crowd 用户对 Integrate.io 数据提取工具的评价：

“Integrate.io 解决了手动数据提取和插入的问题，以及此过程中发生的错误。配置是非常重要的步骤，经过配置后，我们发现手动流程节省了大量时间。我们知道数据中出现的任何错误都是我们自己造成的，这让我们能够更快地识别和解决问题。