知识管理系统数据迁移通用方案
数据迁移方案
数据迁移方案标题：数据迁移方案引言概述：数据迁移是将数据从一个系统或者存储设备转移到另一个系统或者存储设备的过程。
在当今数字化时代，数据迁移变得越来越重要，因为组织需要在不同平台之间共享数据，或者在进行系统更新或者迁移时保持数据的完整性和一致性。
因此，制定一个有效的数据迁移方案对于组织来说至关重要。
一、数据迁移前的准备工作1.1 确定数据迁移的目的和范围在进行数据迁移之前，组织需要明确数据迁移的目的和范围。
确定需要迁移的数据类型、数量以及迁移的时间表是非常关键的。
1.2 评估数据的质量和完整性在进行数据迁移之前，组织需要评估数据的质量和完整性。
确保数据的准确性和完整性是数据迁移成功的关键因素。
1.3 确定数据迁移的方法和工具根据数据的特点和迁移的需求，组织需要选择合适的数据迁移方法和工具。
例如，可以使用ETL工具（抽取、转换、加载）来进行数据迁移，也可以使用API 或者其他集成工具来实现数据迁移。
二、数据迁移过程中的注意事项2.1 确保数据安全和隐私在进行数据迁移过程中，组织需要确保数据的安全和隐私。
采取加密、身份验证和访问控制等措施来保护数据的安全是非常重要的。
2.2 进行数据验证和测试在数据迁移完成后，组织需要进行数据验证和测试，以确保数据的准确性和完整性。
可以通过比对源数据和目标数据来验证数据的一致性。
2.3 制定数据迁移计划和监控进度在进行数据迁移过程中，组织需要制定详细的数据迁移计划，并监控数据迁移的进度。
及时发现和解决数据迁移过程中的问题是确保数据迁移成功的关键。
三、数据迁移后的数据清理和整理3.1 清理旧数据和无用数据在数据迁移完成后，组织需要清理旧数据和无用数据。
及时清理无用数据可以减少存储空间的占用，并提高数据管理的效率。
3.2 整理数据结构和命名规范在数据迁移后，组织需要对数据结构和命名规范进行整理和调整。
确保数据的结构清晰和命名规范有助于提高数据的可读性和管理效率。
3.3 建立数据备份和恢复机制在数据迁移完成后，组织需要建立数据备份和恢复机制，以应对意外数据丢失或者损坏的情况。
知识转移服务方案范文
知识转移服务方案范文知识转移服务方案一、方案背景知识转移是现代社会不可或缺的一环，各个行业和领域都需要进行知识转移来推动技术进步和产业发展。
然而，由于信息不对称、文化差异、利益冲突等原因，知识转移难度较大。
为了解决这一问题，我们提出以下知识转移服务方案。
二、目标与内容1. 目标：- 加强知识交流：促进不同机构和团队之间的知识交流，提高合作效率和创新能力。
- 推动知识转移：鼓励知识的共享与流动，帮助企业将科研成果转化为实际应用。
- 建立知识平台：打造一个知识共享的平台，让每个人都能轻松获取和分享知识。
2. 内容：- 专家指导：邀请相关领域的专家进行知识分享和指导，为企业提供专业帮助。
- 学术交流会：举办学术交流会议，邀请各界专家学者分享最新的科研成果和知识。
- 培训课程：开设相关培训课程，提高员工的专业知识和技能水平。
- 知识分享平台：建立开放的知识分享平台，让人们自由地发布和获取知识。
- 合作项目推介：组织合作项目推介会，促进不同企业之间的合作与知识共享。
三、执行步骤1. 策划阶段：确定方案目标和内容，制定详细的工作计划和时间表，明确人员分工和责任。
2. 实施阶段：- 邀请专家：联系相关领域的专家，邀请他们参加知识分享活动和项目指导。
- 组织学术交流会：确定会议主题和议程，邀请专家学者进行演讲和交流。
- 开设培训课程：确定培训内容和形式，邀请专业人员进行培训。
- 建立知识分享平台：搭建网站或APP平台，开放注册和发布知识的权限。
- 组织项目推介会：提前联系企业，确定合作项目，组织推介会并协助企业合作。
3. 完成阶段：定期评估和总结项目的效果和成果，根据反馈意见进行调整改进，为下一次执行做准备。
四、资源需求- 人员：策划人员、活动组织人员、专家人员等。
- 财力：活动经费，场地租赁费用等。
- 技术支持：建立知识分享平台所需的技术和设备。
五、预期结果- 加强知识交流：通过举办学术交流会、邀请专家指导等方式，促进不同机构和团队之间的知识交流，提高合作效率和创新能力。
数据迁移方案
数据迁移方案一、背景介绍随着信息技术的发展，数据的规模和复杂性不断增加，企业需要将数据从一个系统或者平台迁移到另一个系统或者平台。
数据迁移是指将现有数据从一个环境迁移到另一个环境的过程，通常涉及数据的提取、转换和加载等步骤。
本文将详细介绍一个数据迁移方案，以满足任务的要求。
二、数据迁移方案概述本数据迁移方案旨在将企业A的数据从旧的数据库系统迁移到新的数据库系统，以提高数据的可用性、可扩展性和性能。
迁移的数据包括客户信息、定单数据、产品数据等。
三、方案详细步骤1. 数据准备阶段：a. 确定迁移的数据范围和目标系统的数据模型。
b. 对源数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
c. 制定数据迁移计划，包括迁移的时间表、资源需求和风险评估等。
2. 数据提取阶段：a. 根据数据迁移计划，使用合适的工具或者脚本从旧的数据库系统中提取数据。
b. 对提取的数据进行验证和校验，确保数据的一致性和正确性。
3. 数据转换阶段：a. 根据目标系统的数据模型，对提取的数据进行转换和映射。
b. 处理数据之间的关联关系和依赖关系，确保数据的完整性和准确性。
4. 数据加载阶段：a. 将转换后的数据加载到目标系统中，确保数据的完整性和一致性。
b. 对加载的数据进行验证和校验，确保数据的正确性和可用性。
5. 数据验证阶段：a. 对迁移后的数据进行全面的验证和测试，包括数据的完整性、准确性和一致性等。
b. 与业务部门进行沟通和确认，确保迁移后的数据满足业务需求。
6. 数据迁移完成：a. 完成数据迁移后，进行系统的测试和性能评估，确保目标系统的稳定性和可用性。
b. 对迁移过程进行总结和评估，提出改进意见和建议。
四、数据迁移方案的优势1. 提高数据的可用性：通过数据迁移，将数据从旧的系统迁移到新的系统，确保数据的可用性和可访问性。
2. 提升数据的可扩展性：新的数据库系统具有更好的扩展性，能够满足企业未来的业务需求。
3. 提升数据的性能：新的数据库系统具有更高的性能和处理能力，能够更快地响应用户的查询和操作。
数据迁移方案范文
数据迁移方案范文数据迁移是指将数据从一个系统、存储介质或者数据库迁移到另一个系统、存储介质或者数据库的过程。
数据迁移方案包括迁移的策略、方法、工具和流程等。
在进行数据迁移时，需要考虑数据的完整性、准确性和安全性。
下面将介绍一个1200字以上的数据迁移方案。
1.数据迁移策略数据迁移策略是根据数据类型、数据量、系统要求和迁移时间等因素确定数据迁移的方式。
常见的数据迁移策略包括离线迁移和在线迁移。
离线迁移是将数据从源系统导出，再导入到目标系统。
这种迁移方式适用于数据量较大，迁移时间可以在业务低谷期进行的情况。
在线迁移是将数据从源系统实时同步到目标系统，这种迁移方式适用于需要对数据进行实时分析和处理的场景。
2.数据迁移方法自主开发迁移工具是指根据业务需求自己开发数据迁移工具，可以根据实际情况进行定制化开发，但是开发成本较高。
使用第三方迁移工具是指使用已经开发好的数据迁移工具进行迁移，具有成熟的功能和稳定性，但是可能不够灵活。
借助云服务提供商进行迁移是指将数据迁移到云平台，使用云服务提供商提供的数据迁移工具进行迁移，具有弹性扩展和高可用性，但是需要考虑安全性和成本等问题。
3.数据迁移流程数据迁移流程包括规划、准备、执行和验证等步骤。
规划阶段包括确定迁移目标、制定迁移计划、评估风险和制定备份策略等。
准备阶段包括数据清洗、数据备份、源系统和目标系统的准备等。
执行阶段是实际进行数据迁移的过程，需要按照迁移计划进行数据导出、传输和导入等操作。
验证阶段是对迁移后的数据进行验证，包括数据准确性、完整性和一致性的检查。
4.数据迁移过程中的要点在进行数据迁移时，需要注意以下几个要点：4.1数据清洗：在迁移之前，进行数据清洗，包括去除重复数据、冗余数据和不规范数据等，以保证迁移后的数据的准确性和一致性。
4.2数据备份：在进行数据迁移之前，需要进行数据备份，以防止数据丢失或者损坏。
备份可以选择全量备份或者增量备份的方式，根据实际情况确定备份的频率和方式。
数据迁移 实施方案
数据迁移实施方案一、背景介绍随着企业业务的不断发展，数据迁移成为了一个必不可少的环节。
数据迁移是指将数据从一个系统或存储设备移动到另一个系统或存储设备的过程。
在实际操作中，数据迁移需要仔细规划和有效的实施方案，以确保数据的完整性和安全性。
二、数据迁移的必要性1. 业务扩展：随着业务的扩大，原有系统的存储容量可能无法满足需求，需要将数据迁移到更大的存储设备中。
2. 系统升级：企业可能需要升级现有的系统或软件，这就需要将数据从旧系统迁移到新系统中。
3. 数据整合：企业可能会收购其他公司或部门，需要将不同系统中的数据整合到一起。
4. 数据备份：为了保障数据的安全性，需要定期将数据备份到其他存储设备中。
三、数据迁移的实施方案1. 确定迁移范围：在进行数据迁移前，需要明确迁移的范围，包括需要迁移的数据类型、数量和来源。
2. 制定迁移计划：制定详细的迁移计划，包括迁移的时间表、迁移的顺序、迁移的方法和所需的资源。
3. 数据清理和整理：在迁移之前，需要对数据进行清理和整理，包括去除重复数据、修复损坏数据、整理数据结构等。
4. 选择合适的迁移工具：根据实际情况选择合适的迁移工具，可以是专业的数据迁移软件，也可以是自行开发的迁移脚本。
5. 迁移测试：在正式进行数据迁移之前，需要进行充分的测试，确保数据迁移的准确性和完整性。
6. 实施数据迁移：按照制定的计划和方法，进行数据迁移的实施，监控迁移过程，及时处理可能出现的问题。
7. 验证和确认：在数据迁移完成后，需要对迁移后的数据进行验证和确认，确保数据的准确性和完整性。
8. 后续工作：完成数据迁移后，需要做好后续工作，包括更新相关文档、通知相关人员和部门、进行数据同步等。
四、数据迁移的注意事项1. 安全性：在进行数据迁移时，需要确保数据的安全性，防止数据泄露或丢失。
2. 完整性：数据迁移后，需要对迁移后的数据进行验证，确保数据的完整性和准确性。
3. 可用性：在数据迁移过程中，需要尽量减少对业务的影响，确保业务的正常运行。
数据迁移方案
数据迁移方案一、背景介绍随着信息化和数字化的快速发展，企业和组织的数据量不断增加，对数据的存储和管理提出了更高的要求。
在某企业的业务发展过程中，为了实现数据的高效管理和利用，需要进行数据迁移，将原有的数据从旧系统迁移到新系统中。
本文将详细介绍数据迁移方案。
二、目标与需求1. 目标：将旧系统中的数据迁移到新系统中，确保数据的完整性、准确性和安全性。
2. 需求：a. 数据完整性：迁移后的数据应与原有数据保持一致，不浮现丢失或者错误。
b. 数据准确性：迁移后的数据应准确无误，不浮现数据格式错误或者数据冗余。
c. 数据安全性：迁移过程中应采取安全措施，防止数据泄漏或者被非法访问。
d. 迁移效率：迁移过程应高效进行，尽量减少停机时间和对业务的影响。
三、方案设计1. 数据清理与准备：a. 首先，对旧系统中的数据进行清理和整理，去除无效数据和冗余数据，确保数据的质量。
b. 对数据进行备份，以防止数据丢失或者损坏。
2. 迁移方式选择：a. 批量迁移：将旧系统中的数据按批次进行迁移，逐步迁移数据，确保迁移过程的稳定性。
b. 增量迁移：在旧系统的基础上，每天或者每周迁移新增的数据，减少对业务的影响。
3. 数据转换和映射：a. 根据新系统的数据结构和格式，对旧系统中的数据进行转换和映射，确保数据能够被新系统正确识别和处理。
4. 数据验证和测试：a. 在迁移过程中，对迁移后的数据进行验证和测试，确保数据的准确性和完整性。
b. 针对关键数据和业务场景，进行全面的测试和验证，以确保新系统能够正常运行。
5. 安全措施：a. 在迁移过程中，采取加密和权限控制等安全措施，防止数据泄漏或者被非法访问。
b. 对迁移后的数据进行备份和监控，及时发现和处理异常情况。
6. 迁移计划和时间安排：a. 制定详细的迁移计划，包括迁移的时间、顺序、步骤和责任人等信息。
b. 合理安排迁移时间，尽量减少对业务的影响，避免高峰期进行迁移。
7. 迁移后的数据处理：a. 迁移完成后，对迁移后的数据进行再次验证和测试，确保数据的完整性和准确性。
知识转移实施方案
知识转移实施方案一、背景。
知识转移是指将组织内部的知识和经验转移到其他组织成员或外部组织的过程。
在当今知识经济时代，知识转移对于组织的竞争力和创新能力至关重要。
因此，制定有效的知识转移实施方案对于组织的发展至关重要。
二、目标。
制定知识转移实施方案的目标是为了促进组织内部知识的共享和传播，提高组织的绩效和创新能力。
通过有效的知识转移，可以加速组织内部的学习和创新，提高组织的竞争力。
三、实施步骤。
1. 确定知识转移的重点领域，首先需要确定组织内部的重点知识领域，包括技术、产品、市场等方面的重要知识。
通过调研和分析，确定知识转移的重点领域。
2. 建立知识转移的平台和机制，建立知识转移的平台和机制是知识转移实施的关键步骤。
可以通过建立内部社区、知识库、专家咨询等方式，为员工提供知识共享和交流的平台和机制。
3. 培训和激励员工，通过培训和激励员工，提高员工的知识转移意识和能力。
可以通过举办知识分享会、设立知识转移奖励机制等方式，激励员工积极参与知识转移活动。
4. 监控和评估知识转移效果，建立监控和评估机制，及时了解知识转移的效果和问题，并采取相应的措施进行调整和改进。
四、关键要素。
1. 领导支持，组织领导对知识转移的重要性和必要性有清晰的认识，并给予充分的支持和资源保障。
2. 文化氛围，组织内部需要营造一种知识共享和开放交流的文化氛围，鼓励员工分享和学习。
3. 技术支持，建立有效的技术平台，提供便捷的知识共享和交流工具，支持知识转移的实施。
4. 绩效考核，将知识转移纳入绩效考核体系，激励员工参与知识转移活动，确保知识转移的顺利实施。
五、风险与对策。
1. 技术风险，建立知识转移的技术平台可能面临技术风险，需要提前进行技术评估和风险预警，确保平台的稳定和可靠性。
2. 文化风险，组织内部文化氛围的转变可能会面临阻力，需要通过教育和培训等方式，逐步改变员工的思维和行为习惯。
3. 绩效风险，知识转移的绩效考核可能会引发员工的负面情绪，需要建立公平公正的考核机制，避免产生不良后果。
数据迁移方案
数据迁移方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展，越来越多的企业和组织需要对其数据进行迁移，以满足业务的需要或者进行系统升级。
数据迁移是将数据从一个系统或者存储介质迁移到另一个系统或者存储介质的过程。
本文将详细介绍一种数据迁移方案，以匡助企业和组织顺利完成数据迁移工作。
二、目标和目的本数据迁移方案的目标是将现有系统中的数据迁移至新系统，并确保数据的完整性、准确性和安全性。
具体目的包括：1. 实现数据的平稳迁移，减少对业务的影响；2. 确保数据在迁移过程中不丢失，保证数据的完整性；3. 提高数据迁移的效率，减少迁移时间和成本；4. 保护数据的安全，防止数据泄露或者损坏。
三、数据迁移方案的步骤1. 确定迁移需求在开始数据迁移之前，需要明确迁移的数据类型、量级、迁移的时间窗口以及目标系统的要求。
根据这些需求制定相应的迁移计划。
2. 数据备份在进行数据迁移之前，需要对原始数据进行备份，以防止数据丢失或者损坏。
备份可以采用离线备份、在线备份或者增量备份等方式，根据数据量和业务需求选择合适的备份策略。
3. 数据清洗和转换在迁移过程中，可能会遇到数据格式不兼容或者数据结构不一致的情况。
因此，需要对原始数据进行清洗和转换，以满足目标系统的要求。
清洗和转换的过程可以使用ETL工具或者自定义脚本来完成。
4. 数据迁移根据迁移计划和目标系统的要求，选择合适的数据迁移方式。
常见的数据迁移方式包括离线迁移、在线迁移、增量迁移等。
根据数据量和业务需求选择合适的迁移方式，并确保迁移过程中数据的完整性和准确性。
5. 数据验证和校验在完成数据迁移之后，需要对迁移后的数据进行验证和校验，以确保数据的准确性。
可以通过比对源数据和目标数据的差异，或者进行抽样验证等方式来进行数据验证和校验。
6. 系统切换和测试在数据迁移完成之后，需要进行系统切换和测试，以确保新系统正常运行并满足业务需求。
在切换过程中，可以采用渐进切换或者全面切换的方式，根据业务需求选择合适的切换方式。
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知识管理系统数据迁移通用方案在信息化建设过程中，随着技术的发展，原有的信息系统不断被功能更强大的新系统所取代。
在新旧系统的切换过程中，必然要面临一个数据迁移的问题。
原有的旧系统从启用到被新系统取代，在其使用期间必然会积累大量珍贵的历史数据，其中许多历史数据都是新系统顺利启用所必须的。
另外，这些历史数据也是进行决策分析的重要依据。
数据迁移，就是将这些历史数据进行清洗、转换，并装载到新系统中的过程。
数据迁移主要适用于一套旧系统切换到另一套新系统，或多套旧系统切换到同一套新系统时，需要将旧系统中的历史数据转换到新系统中的情况。
数据迁移对系统切换乃至新系统的运行有着十分重要的意义。
数据迁移的质量不光是新系统成功上线的重要前提，同时也是新系统今后稳定运行的有力保障。
如果数据迁移失败，新系统将不能正常启用；如果数据迁移的质量较差，没能屏蔽全部的垃圾数据，对新系统将会造成很大的隐患，新系统一旦访问这些垃圾数据，可能会由这些垃圾数据产生新的错误数据，严重时还会导致系统异常。
相反，成功的数据迁移可以有效地保障新系统的顺利运行，能够继承珍贵的历史数据。
系统切换时的数据迁移不同于从生产系统OLTP （On-line Transaction Processing），到数据仓库DW（Data Warehouse）的数据抽取。
后者主要将生产系统在上次抽取后所发生的数据变化同步到数据仓库，这种同步在每个抽取周期都进行，一般以天为单位。
而数据迁移是将需要的历史数据一次或几次转换到新的生产系统，其最主要的特点是需要在短时间内完成大批量数据的抽取、清洗和装载。
数据迁移的内容是整个数据迁移的基础，需要从信息系统规划的角度统一考虑。
以处理数据的功能模块为划分依据，需要考虑在新系统中没有被包含的功能模块，其所涉及数据的处理问题。
这类数据由于无法建立映射关系，一般不需要迁移到新系统中。
但对于模块间偶合度比较紧密的旧系统，在纵向划分时需要注意数据的完整性。
对于这次的数据迁移，旧系统的各个功能模块可以和新系统建立一定的映射关系，因此本次的迁移基本是针对模块做的工作。
数据迁移方法：在本次数据迁移过程中，我们将根据实际情况采用以下方案中的一种，或综合方案：系统切换前通过工具迁移，在系统切换前，利用ETL（Extract Transform Load）工具把旧系统中的历史数据抽取、转换，并装载到新系统中去。
其中ETL 工具可以购买成熟的产品（如Business Objects公司的Data Integrator Designer），也可以是自主开发的程序。
这种方法是数据迁移最主要，也是最快捷的方法。
其实施的前提是，历史数据可用并且能够映射到新系统中。
编写后台数据库程序，在系统切换前，将旧系统涉及到的迁移数据，在新系统中建立相应的数据库表结构，并将旧数据导入相应的表中，然后在新系统中编写后台程序，将历史数据迁移到新系统中。
本次我们的迁移是建立一个和正式系统一模一样的数据迁移数据库，将旧系统的迁移数据imp到此迁移数据库中，所有的编码和调试也都在此环境中进行，这样就可以将导入到新系统的数据可能产生的问题，如：字典表数据的转化、外键约束等等，在迁移数据库中全部处理掉，这样得到的数据便可顺利的导入新系统。
系统切换前采用手工录入，在系统切换前，组织相关人员把需要的数据手工录入到新系统中。
这种方法消耗的人力、物力比较大，同时出错率也比较高。
主要是一些无法转换到新系统中的数据，和新系统启用时必需要而旧系统无法提供的数据采用这种方法，可作为第一种方法的有益补充。
系统切换后通过新系统生成，在系统切换后，通过新系统的相关功能，或为此专门开发的配套程序生成所需要的数据。
通常根据已经迁移到新系统中的数据来生成所需的信息。
其实施的前提是，这些数据能够通过其它数据产生。
数据迁移策略：在数据迁移的策略方面，我们将采用以下方案中的一种或综合方案：一次迁移是通过数据迁移工具或迁移程序，将需要的历史数据一次性全部迁移到新系统中。
一次迁移的优点是迁移实施的过程短，相对分次迁移，迁移时涉及的问题少，风险相对比较低。
其缺点工作强度比较大，由于实施迁移的人员需要一直监控迁移的过程，如果迁移所需的时间比较长，工作人员会很疲劳。
一次迁移的前提是新旧系统数据库差异不大，允许的宕机时间内可以完成所有数据量的迁移。
分次迁移是通过数据迁移工具或迁移程序，将需要的历史数据分几次迁移到新系统中。
分次迁移可以将任务分开，有效地解决了数据量大和宕机时间短之间的矛盾。
但是分次切换导致数据多次合并，增加了出错的概率，同时为了保持整体数据的一致性，分次迁移时需要对先切换的数据进行同步，增加了迁移的复杂度。
分次迁移一般在系统切换前先迁移将静态数据和变化不频繁的数据，例如代码、用户信息等，然后在系统切换时迁移动态数据，例如交易信息，对于静态数据迁移之后发生的数据变更，可以每天同步到新系统中，也可以在系统切换时通过增量的方式一次同步到新系统中。
本次就采用了分次迁移的策略，即按分局分次迁移；对于某些信息也采用了定时更新的手段，以保证数据的正确性。
先录后迁是在系统切换前，先通过手工把一些数据录入到新系统中，系统切换时再迁移其它的历史数据。
先录后迁主要针对新旧系统数据结构存在特定差异的情况，即对于新系统启用时必需的期初数据，无法从现有的历史数据中得到。
对于这部分期初数据，就可以在系统切换前通过手工录入。
比如这次的核定信息、征管鉴定信息、减免税审批结果、发票领购申请/审批等等，就是采用的先录后迁的方式。
先迁后补是指在系统切换前通过数据迁移工具或迁移程序，将原始数据迁移到新系统中，然后通过新系统的相关功能，或为此专门编写的配套程序，根据已经迁移到新系统中的原始数据，生成所需要的结果数据。
先迁后补可以减少迁移的数据量。
数据迁移实现：数据迁移的实现可以分为三个阶段：数据迁移前的准备、数据迁移的实施和数据迁移后的校验。
由于数据迁移的特点，大量的工作都需要在准备阶段完成，充分而周到的准备工作是完成数据迁移的主要基础。
具体而言，要进行待迁移数据源的详细说明，包括数据的存放方式、数据量、数据的时间跨度，建立新旧系统数据库的数据字典，就是我们常说的参照表；对旧系统的历史数据进行质量分析，新旧系统数据结构的差异分析；新旧系统代码数据的差异分析；建立新老系统数据库表的映射关系，对无法映射字段的处理方法，开发、部属ETL工具，编写数据转换的测试计划和校验程序，制定数据转换的应急措施。
这次，我们对于部分由于时间太久而无法对应的数据字典数据，采用建特殊代码并对新系统禁用的方式，以保证迁移的完整性，此部分数据可在今后通过于客户协商采用更好的方式进行修正。
其中，数据迁移的实施是实现数据迁移的三个阶段中最重要的环节。
它要求制定数据转换的详细实施步骤流程；准备数据迁移环境；业务上的准备，结束未处理完的业务事项，或将其告一段落；对数据迁移涉及的技术都得到测试；最后实施数据迁移。
数据迁移后的校验是对迁移工作的检查，数据校验的结果是判断新系统能否正式启用的重要依据。
可以通过质量检查工具或编写检查程序进行数据校验，通过试运行新系统的功能模块，特别是查询、报表功能，检查数据的准确性。
数据迁移的技术准备数据转换与迁移通常包括多项工作：旧系统数据字典整理、旧系统数据质量分析、新系统数据字典整理、新旧系统数据差异分析、建立新旧系统数据之间的映射关系、开发部署数据转换与迁移程序、制定数据转换与迁移过程中的应急方案、实施旧系统数据到新系统的转换与迁移工作、检查转换与迁移后数据的完整性与正确性。
数据转换与迁移程序，即ETL的过程大致可以分为抽取、转换、装载三个步骤。
数据抽取、转换是根据新旧系统数据库的映射关系进行的，而数据差异分析是建立映射关系的前提，这其中还包括对代码数据的差异分析。
转换步骤一般还要包含数据清洗的过程，数据清洗主要是针对源数据库中，对出现二义性、重复、不完整、违反业务或逻辑规则等问题的数据进行相应的清洗操作，在清洗之前需要进行数据质量分析，以找出存在问题的数据，否则数据清洗将无从谈起。
数据装载是通过装载工具或自行编写的SQL程序将抽取、转换后的结果数据加载到目标数据库中。
数据检查数据格式检查：检查数据的格式是否一致和可用，目标数据要求为number 型。
数据长度检查：检查数据的有效长度。
对于char类型的字段转换到varchar 类型中，需要特别关注。
区间范围检查：检查数据是否包含在定义的最大值和最小值的区间中；例如年龄为300，或录入日期在4000-1-1。
空值、默认值检查：检查新旧系统定义的空值、默认值是否相同，不同数据库系统对空值的定义可能不同，需要特别关注。
完整性检查：检查数据的关联完整性。
如记录引用的代码值是否存在，特别需要注意的是有些系统在使用一段时间后，为了提高效率而去掉了外键约束。
一致性检查：检查逻辑上是否存在违反一致性的数据，特别是存在分别提交操作的系统。
数据转换数据转换的工作在ETL过程中主要体现为对源数据的清洗和代码数据的转换。
数据清洗主要用于清洗源数据中的垃圾数据，可以分为抽取前清洗、抽取中清洗、抽取后清洗。
ETL对源数据主要采用抽取前清洗。
对代码表的转换可以考虑在抽取前转换和在抽取过程中进行转换。
具体如下：1、针对ETL涉及的源数据库中数据表，根据数据质量分析的结果，建立数据抽取前的清洗脚本。
该清洗脚本可由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度，也可分散到各个抽取函数中调度。
2、针对ETL涉及的源数据库中数据表，根据代码数据差异分析的结果，对需要转换的代码数据值，如果数据长度无变化或变化不大，考虑对源数据表中引用的代码在抽取前进行转换。
抽取前转换需要建立代码转换脚本。
代码转换脚本由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度。
3、对新旧代码编码规则差异较大的代码，考虑在抽取过程中进行转换。
根据代码数据差异分析的结果，调整所有涉及该代码数据的抽取脚本。
数据迁移后校验在数据迁移完成后，需要对迁移后的数据进行校验。
数据迁移后的校验是对迁移质量的检查，同时数据校验的结果也是判断新系统能否正式启用的重要依据。
可以通过两种方式对迁移后的数据进行校验。
对迁移后的数据进行质量分析，可以通过数据质量检查工具，或编写有针对性的检查程序进行。
对迁移后数据的校验有别于迁移前历史数据的质量分析，主要是检查指标的不同。
迁移后数据校验的指标主要包括五方面：完整性检查，引用的外键是否存在；一致性检查，相同含义的数据在不同位置的值是否一致；总分平衡检查，例如欠税指标的总和与分部门、分户不同粒度的合计对比；记录条数检查，检查新旧数据库对应的记录条数是否一致；特殊样本数据的检查，检查同一样本在新旧数据库中是否一致。
新旧系统查询数据对比检查，通过新旧系统各自的查询工具，对相同指标的数据进行查询，并比较最终的查询结果；先将新系统的数据恢复到旧系统迁移前一天的状态，然后将最后一天发生在旧系统上的业务全部补录到新系统，检查有无异常，并和旧系统比较最终产生的结果。