评估数据源

      对每个被考虑进行迁移的数据源（即应用程序或数据库）都必须从许多不同角度进行检验，不但要证明迁移的必要性，而且要证明设计和执行迁移的可行性。

      1、数据访问

      第一个要克服的障碍就是数据访问；你的数据迁移工具必须能够以编程方式访问源应用程序中的数据。通常有一个简单的解决方案，就是将数据迁移工具与能使它轻松连接到常见源应用程序上的“连接器”打包。或者，如果源应用程序将数据存储在标准数据库中（如SQL Server、MySQL、Oracle），则大多数数据 迁移工具都可以轻松地对其进行访问。而那些使用了不常见或专有数据存储的数据源则通常可以通过应用程序中的某种导出工具来访问，这种工具会将数据输出为可由数据迁移工具阅读的标准格式。如果是这种情况，必须确保这种导出功能包含应用程序用于链接记录（如联系人记录和它的父账户记录）的唯一记录标识符。如果你的数据源使用专用有数据存储格式，并且不包含可用的导出功能，那么，你最好请求应用程序供应商来帮助你进行数据访问。

      2、理解数据模式

      一旦可以访问数据，真正的工作就开始了。你必须了解数据的结构，这样你才能设计数据迁移过程来复制重要的数据并保持不同类型数据之间的关系。一些应用程序的软件开发者工具包（SDK）中包含文档，该文档描述了数据模式。如果你正在使用某个应用程序的数据导出功能，导出工作将会得到极大的简化，因为你通常会一次导出一个业务实体的数据。否则，你将需要发挥侦探精神来解码应用程序的数据模式。你需要尝试确定在每个业务实体中（即账户和销售机会），数据存储在哪些表格的哪些列中，以及不同的业务实体之间的关系时如何管理的。应用程序的用户可以告诉你如何导航应用程序界面，并向你强调哪些数据是重要的且必须进行迁移，但是，他们通常都不熟悉应用程序的数据模式。为每个类型分别选择一些记录，并通过应用程序界面在数据中查看的记录之间切换，这通常就可以清楚地显示出数据模式，帮助完成迁移。

      3、数据质量

      某些类型的数据质量问题会极大地增加数据迁移的难度。不一致的应用程序用法可能是最常见的问题；这有以下几种表现形式：不同用户使用同一个应用程序字段存储不同的信息，或是不同的用户对应用程序术语的解释不同（例如，一位用户将某个销售线索评为“合格”，而另一位用户却将同一条销售线索评为“不合格”），或者简单地间断性使用（例如，只有一小部分用户输入了他们的潜在客户的邮件地址）。其他的问题很明显，但却需要耗费大量的精力。例如，在自由文本格式的国家字段中，一些用户输入“United States”，一些输入“USA”，一些输入“U.S.A.”，另一些则输入“US”，数据迁移过程必须对所有的变化形式进行处理。抽样调查、用户调研和数据库查询可以帮助你评估一个数据源的数据质量，以确定将其迁移到CRM应用程序中的价值。

      还应该注意的重要一点是，一个应用程序中的数据质量也各不相同。例如，客户信息可能会得到严格地维护和更新，而销售线索信息则只被一小部分用户使用，而且这种数据输入通常较随意，缺乏标准化。

      如果可以的话，最好在数据迁移之前就处理质量问题。俗话说“进来的是垃圾，出去的也是垃圾”，这句话通常用于形容如果进行迁移的数据质量不佳，则填充到CRM应用程序中的数据质量也不佳。数据迁移并不会处理数据质量问题。