数据迁移整合方案
数据迁移及整合方案
数据迁移及整合方案概述本文档旨在提供一个数据迁移及整合的方案，以帮助组织在转移数据和整合数据时更有效地进行规划和实施。
目标1. 进行数据迁移，将现有数据从旧系统转移到新系统。
2. 实现数据整合，确保不同来源的数据能够在新系统中协同工作和互操作。
数据迁移策略1. 准备工作：- 分析和评估现有数据：了解数据的结构、大小和复杂度。
- 确定数据迁移的需求和目标：确定需要迁移的数据范围和迁移操作的时间窗口。
- 创建备份：在迁移前，确保对现有数据进行备份以防止数据丢失或损坏。
2. 数据迁移过程：- 确定迁移方法：选择适合组织需求的迁移方法，如ETL工具、API接口等。
- 数据转换和清洗：将旧系统中的数据转换为新系统可以理解和接收的格式，同时进行清洗和校验以确保数据质量。
- 分阶段迁移：根据数据的优先级和复杂性，将数据迁移分为多个阶段进行，以降低风险和影响。
- 验证和测试：在迁移完成后，验证新系统中的数据与旧系统中的数据一致性，并进行功能和性能测试。
数据整合策略1. 数据标准化：- 统一数据格式：确保来自不同来源的数据具有一致的格式，以便在新系统中进行整合和分析。
- 修复数据冗余：识别和处理重复的数据，以减少数据冗余和提高整合效率。
2. 数据匹配和关联：- 确定数据关键字段：选择能够唯一标识数据的字段，以便在整合过程中进行匹配和关联操作。
- 实施匹配算法：使用合适的匹配算法来识别和关联不同数据来源中的相似数据。
3. 数据转换和整合：- 数据映射：将不同数据源的数据字段进行映射，确保数据在整合后能够正确对应和合并。
- 数据合并：将不同数据源中的相关数据进行合并，以创建一个完整的数据集。
结论本方案为组织提供了一个数据迁移和整合的指南，确保数据能够顺利从旧系统转移到新系统，并实现数据的整合和一致性。
在实施过程中，需要根据具体情况进行调整和优化，同时进行实时监控和风险评估，以确保迁移和整合过程的成功。
SDB数据迁移解决方案
SDB数据迁移解决方案一、背景介绍在企业信息化建设中，随着业务的发展和数据的增长，数据迁移成为一个不可避免的问题。
为了更好地满足企业的业务需求，SDB公司决定进行数据迁移，将现有的数据迁移到新的系统中。
本文将详细介绍SDB数据迁移解决方案。
二、数据迁移的目标1. 数据完整性：确保迁移后的数据与原始数据保持一致。
2. 数据准确性：保证迁移后的数据准确无误，不存在错误或丢失。
3. 数据安全性：在迁移过程中，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露或被篡改。
4. 迁移效率：尽量减少迁移所需的时间和资源，提高迁移的效率。
三、数据迁移解决方案1. 数据迁移策略根据SDB公司的需求和现有数据的特点，我们制定了以下数据迁移策略：- 选择合适的迁移工具：根据数据量和迁移方式的要求，选择适合的数据迁移工具，如ETL工具、数据同步工具等。
- 制定迁移计划：根据数据迁移的时间窗口和业务需求，制定详细的迁移计划，包括迁移的顺序、时间安排等。
- 数据验证和校验：在迁移过程中，对迁移的数据进行验证和校验，确保数据的准确性和完整性。
- 迁移后的数据清理：在迁移完成后，进行数据清理工作，删除冗余和无效的数据，提高数据的质量。
2. 数据迁移流程数据迁移流程包括以下几个步骤：- 数据备份：在开始迁移之前，对原始数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
- 数据转换和清洗：根据目标系统的要求，对原始数据进行转换和清洗，确保数据的格式和结构符合目标系统的要求。
- 数据加载：将经过转换和清洗的数据加载到目标系统中，保证数据的完整性和准确性。
- 数据验证和校验：对迁移后的数据进行验证和校验，确保数据的准确性和完整性。
- 迁移后的数据清理：在迁移完成后，对原始系统中的数据进行清理，删除冗余和无效的数据。
3. 数据迁移工具根据SDB公司的需求和数据迁移的特点，我们选择了以下数据迁移工具：- ETL工具：使用ETL工具可以实现数据的抽取、转换和加载，提高数据迁移的效率和准确性。
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。
数据迁移整合方案之道：提高效率,降低风险
数据迁移整合方案之道：提高效率，降低风险
数据迁移整合是企业业务发展中必不可少的环节，在迁移过程中，企业必须考虑如何提高数据迁移整合的效率，同时又要降低迁移整合过程中的风险。
首先，在迁移整合之前，企业要对迁移的数据类型进行评估，根据不同的数据类型采取有针对性的迁移方案，避免在迁移过程中出现因技术不兼容而导致的问题。
其次，企业要采取有效的技术手段来加快迁移整合的速度，比如采用数据库自动化迁移技术，不仅可以减少人工参与的时间，而且可以提高迁移整合的效率。
此外，还可以采取一些预防措施来减少迁移整合过程中出现的风险。
比如在迁移整合过程中，对数据的变更结果实时监控，以及在迁移前对源数据库与目标数据库的结构进行对比，以确保数据迁移过程中的数据准确性。
最后，企业要运用合理的管理手段来协调不同部门之间的协作，以充分发挥团队的潜力，提高迁移整合的效率。
比如，可以定期开展数据迁移整合的培训，帮助团队成员及时了解最新的技术。
以上就是数据迁移整合方案之道：提高效率，降低风险的相关内容。
企业在进行数据迁移整合时，要采取有效的技术措施，建立有效的管理机制，以降低风险，提高效率，实现数据迁移整合的高效率运作。
新老系统迁移及整合方案
新老系统迁移及整合方案随着信息技术的不断发展，企业的老系统往往无法满足现代化管理的需求，需要进行系统迁移和整合。
本文将从整体规划、迁移步骤、风险控制等方面，阐述新老系统迁移及整合方案。
一、整体规划1.明确目标：明确新系统的需要和期望，包括功能、性能、安全性等方面的要求，确立迁移的目标。
2.需求分析：通过与用户、管理层和相关部门的沟通，明确业务需求，采集现有系统的信息，并确定新系统的功能性、可行性、以及与新技术的兼容性等。
3.系统设计：在需求基础上，进行新系统的整体架构设计，确保新系统能够满足企业的实际业务需求，并与现有业务流程和数据进行有效的整合。
二、迁移步骤1.系统评估：对现有系统进行评估，包括技术平台、数据库、应用程序等。
评估结果将作为决策是否进行迁移及整合的依据。
2.数据清理：对现有系统中的数据进行清理、备份和归档。
清理多余数据，备份重要数据，确保数据的准确性和完整性。
3.平台迁移：将新系统所需要的技术平台搭建起来，包括硬件设备、操作系统、数据库、网络等。
4.应用程序迁移：将现有系统中的应用程序进行修改或重新开发，并迁移到新的技术平台上。
5.数据迁移：将现有系统的数据迁移到新系统中，确保数据的完整性和准确性，并解决数据格式、数据结构不一致的问题。
6.功能整合：将新系统与现有系统的功能进行整合，确保新系统能够完全替代现有系统，并进行相关的功能测试和调试。
7.系统测试：进行系统的测试和验证，确保系统能够正常运行，满足企业的需求。
包括功能测试、性能测试、安全测试等。
8.培训和上线：对相关人员进行培训，包括新系统的使用方法、操作规程、以及故障处理等。
并进行系统上线和推广。
三、风险控制1.风险评估：在迁移前，对可能发生的风险进行评估，包括数据丢失、系统性能下降、用户适应等。
2.备份和容灾：在迁移过程中，进行数据的备份和容灾设计，确保数据的安全，以应对系统出现的不可预期问题。
3.人员培训：对相关人员进行培训，提高其对新系统的理解和使用熟练度，从而减少因人为操作错误而引起的风险。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案数据迁移整合方案是指将原有系统中的数据迁移到新系统或平台，并确保数据的完整性、准确性和可用性的计划。
下面是一份详细的数据迁移整合方案：确定目标：确定迁移整合的目标和范围，明确需要迁移的数据类型、量级以及迁移时间要求。
数据清理与准备：对原有系统中的数据进行清理和准备工作，包括去除重复、错误和过时的数据，规范数据格式和命名规则，并进行数据备份。
确定迁移策略：根据数据的特点和迁移需求，选择适当的迁移策略，例如批量迁移、增量迁移或并行迁移。
同时，考虑对现有业务的影响和风险控制。
数据映射与转换：分析原有系统和新系统之间的数据差异，进行数据映射和转换，确保数据在新系统中的正确性和完整性。
可能需要编写脚本或使用ETL工具来实现数据的转换和映射。
迁移测试与验证：在实际迁移之前，进行迁移测试和验证，确保迁移过程的可行性和准确性。
可以使用部分数据进行测试，并逐步验证迁移结果的准确性。
迁移计划与执行：制定详细的迁移计划，包括迁移时间表、责任人和任务分配等。
在迁移过程中，密切监控数据迁移的进度和状态，并及时解决遇到的问题和异常情况。
数据验证与完整性检查：在数据迁移完成后，对迁移后的数据进行验证和完整性检查，确保数据的正确性和一致性。
可以使用抽样验证方法，比对源数据和目标数据，检查数据是否准确无误。
数据后处理与清理：完成数据迁移后，进行数据后处理和清理工作，包括删除原有系统中的冗余数据、备份迁移日志和记录迁移过程中产生的问题和解决方案。
迁移反馈与优化：收集迁移过程中的反馈意见和问题，并进行总结和分析。
根据反馈结果，优化迁移流程和策略，为未来的数据迁移提供经验和教训。
风险管理与备份：在整个数据迁移过程中，确保及时备份数据和系统，在遇到意外情况或数据丢失时能够进行恢复和回滚操作。
同时，制定风险管理策略，对潜在风险进行评估和应对措施的规划。
数据迁移整合方案如何保障数据迁移过程中的安全性
数据迁移整合方案如何保障数据迁移过程中的安全性随着信息技术的飞速发展，各行各业对于数据的需求越来越高。
在企业或组织内部，随着业务的扩展和发展，数据的迁移和整合成为了一项必不可少的任务。
然而，在数据迁移的过程中，数据的安全性是一个至关重要的考虑因素。
本文将从数据加密、网络安全和数据备份三个方面，探讨数据迁移整合方案如何保障数据迁移过程中的安全性。
一、数据加密数据加密是保障数据迁移过程中安全性的一项重要措施。
通过对数据进行加密，可以在数据传输的过程中，将数据转化为密文，从而保障数据的机密性。
在数据迁移的过程中，可以采用对称加密的方法，使用相同的密钥将数据加密和解密。
这样可以确保在数据传输过程中，即使数据被拦截，也无法解读其中的内容。
另一种常用的数据加密方式是非对称加密。
在这种方式下，数据的发送方使用公钥进行加密，而数据的接收方使用私钥进行解密。
这种方式可以更好地保障数据的安全性，防止数据被非法篡改。
二、网络安全数据迁移过程中，涉及到数据的传输和存储。
为了保障数据的安全性，必须确保网络的安全。
首先，要确保网络连接的安全。
采用安全的网络连接方式，如使用虚拟专用网络（VPN）或加密的通信协议，可以防止数据在传输过程中被窃听或劫持。
其次，要加强网络的访问控制。
通过设置合适的防火墙规则和访问权限，限制非法用户对网络和数据的访问，减少潜在的安全威胁。
另外，定期更新网络设备的安全补丁和软件版本，修复已知的安全漏洞，也是保障网络安全的重要步骤。
三、数据备份数据备份是保障数据迁移过程中安全性的另一个重要措施。
通过定期备份数据，可以防止数据在迁移过程中丢失或损坏。
在进行数据备份时，首先要选择可靠的备份介质和技术。
常用的备份介质包括硬盘、磁带等，而备份技术可以采用完全备份、增量备份或差异备份等方式。
另外，要确保备份数据的可恢复性。
定期测试数据备份的完整性和可恢复性，以确保在数据迁移过程中，数据的备份可以正常使用，实现数据的快速恢复。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案随着企业规模的不断壮大和业务的不断拓展，数据量也随之不断增加，数据的管理和维护成为了企业管理的一项重要任务。
数据迁移是经常发生的事情，如迁移数据到新系统、备份数据、升级系统等。
而数据整合则是将两个或多个数据库系统或数据存储库中的信息合并成一个完整的数据源，以实现无缝的数据共享和查询。
因此，为了保证数据的完整性和安全性，企业需要建立一套完整的数据迁移整合方案。
一、需求分析在制定数据迁移整合方案之前，需要先进行需求分析。
数据迁移整合方案需要考虑的主要因素包括：1、数据类型与格式：不同系统或软件中有不同类型和格式的数据，需要考虑如何进行格式转换、解析和整合。
2、数据量：数据量大的情况下，如何保证数据的完整性和一致性，如何加速数据迁移过程等。
3、数据安全性：数据迁移和整合过程中，需要保障数据的机密性、完整性和可用性等方面的问题。
4、数据层次结构：需要考虑数据源之间的层次结构，如何将数据层次结构转换成一致的格式，在整合过程中如何消除数据冲突。
5、数据迁移周期：需要考虑数据迁移整合的周期，以及如何保证数据迁移和整合的及时性和效率。
二、方案设计在进行数据迁移整合方案的设计时，需要从以下几个方面进行考虑：1、选择合适的数据迁移整合工具有很多数据迁移和整合工具可供选择，如SQL Server Integration Services、Oracle Data Integrator、Talend等。
在选择工具时需考虑工具的功能、易用性、性能、适应性、扩展性等因素，并根据实际需求来选择合适的工具。
2、建立数据迁移整合规范在进行数据迁移整合工作之前，需要建立数据迁移整合规范，明确数据迁移整合的流程、标准和规则等。
规范化的数据迁移整合流程能够提高数据整合的一致性、减少错误、加快整合速度，同时也便于数据管理工作的监督和控制。
3、制定数据迁移整合计划根据实际需求和数据特点，制定数据迁移整合计划，包括数据源分析、迁移整合计划、检测和修复，以及测试和调整等阶段。
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1.历史数据的迁移整合本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。
另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。
本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。
1.1.新老系统迁移整合需求分析系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。
系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。
数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。
数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。
系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。
主要的任务是接口的开发。
1.2.需要进行迁移整合的系统1.3.数据迁移整合分析根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。
这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。
同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。
对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。
上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。
1.4.系统迁移和整合目标1.4.1.系统迁移的主要目标：1.保证系统正常运行在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。
2.保证原有系统在新系统中的独立性原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个系统由于存在业务上的差别，数据在逻辑上应当保持一定的独立性。
1.4.2.系统整合的目标：保证直接关联的系统互动，保证业务的正常办理。
例如公众服务系统与基本业务系统之间互动，基本业务与协同业务之间互动等等。
1.5.系统切换方案1.5.1.系统切换工作流程系统切换包括前期调研、数据整理、数据转换、系统切换、运行监控五个阶段。
系统切换的整个工作流程如下所示。
1.5.2.系统切换工作步骤1.前期调研阶段前期调研是数据转换中很重要的一个步骤，也是至关重要的一部分。
在进行数据转换工作前，我们需要先认真阅读系统的相关文档，如《数据字典》、《系统概要设计报告》等，来熟悉原有的系统。
当然在阅读文档的过程中肯定还会有理解不清晰的地方，这时还需要熟悉原有系统的工程师的帮助。
数据转换的前期工作就是对原系统做一次彻底的全面了解，主要需要的考虑的有下面一些情况：1)原系统的网络结构；2)原系统的业务范围、存在几套业务系统以及他们之间的关系；3)原系统的开发商、开发工具、开发平台以及采用的数据库；4)原系统的数据分布状况：包括数据范围、数据量大小等；5)原系统的业务流程；6)原系统的数据流程；7)原系统的数据结构；在了解这些要素的基础上，需要编写《前期调研分析报告》。
调研报告主要包含如下一些方面：1、将所有数据表进行分类，如系统参数类、代码类、综合业务类、相关业务类等等。
2、对所有数据表的数据组成、数据来源、用途等进行描述。
3、并非所有的数据都是需要进行转换的，在《数据字典分析报告》中要指出那些数据表是需要进行转换的，那些是不需要进行转换的，对于不需要转换的表要说明不需要转换的原因。
4、描述数据在各表中的流向，对于关键的或复杂的业务点要做详细说明。
2.转换设计阶段转换设计阶段主要是完成新旧数据字典的对照，同时明确各个表中具体数据字段的转换方式。
在转换设计阶段主要是编写《数据字典对照报告》《数据字典对照报告》主要描述新旧系统数据表间的对照关系以及代码对照关系。
以新系统为准，原系统作参照，将原系统的数据字典对应到相应的系统数据字典中。
在对照过程中，需要遵循数据照搬原则，数据尽量不要作处理。
在数据字典对照表中需要进行转换的数据字段应该一一对应，对新旧数据表中字段的名称、类型、精度等都要有详细的描述，同时还要明确数据的转换方式。
数据转换方式主要有以下几种：1)直接转换。
直接转换方式是最常用的方式，就是将原表中对应字段的数据原封不动的搬到新表中来。
按照“数据照搬”原则，我们应该应该尽量采用这种方法。
2)程序转换。
对那些需要进行计算才能进行转换的数据将采用程序转换方式进行。
3)代码对照。
某些代码字段，往往新旧系统的编码不相同，这时就需要参照代码对照表进行代码对照转换。
4)类型转换。
少数数据可能需要对类型进行转换，如就表以字符串‘YYYY-MM-DD’来存放日期，而新表中以DATE型来存放日期，这时就需要进行类型转换。
5)常量转换。
新表中某些字段可能存在缺省值，这时将采用常量转换方式，当旧表没有对应字段或旧表对应字段数据为空时，将直接在新表中写入缺省数据。
6)不转换。
对于旧表有但新表中没有的字段将不作任何转换。
7)新旧系统代码对照列出了全部需要进行转换的新旧系统数据表中存在的二级代码间的对照关系，主要以二级代码对照表的形式来反映。
1.6.数据迁移方案1.6.1.数据整理策略数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据。
数据整理大致分为两个阶段：第一阶段就是将不同类型来源数据采集备份到统一的数据库中；第二阶段就是将原始数据进行整理，按照不同的要求分类进入不同的中间数据库，为数据转换提供中间数据。
数据整理过程采用了以下方法：1.确保原始数据的完整性在进行数据整理之间，我们先需要对原始采集数据进行备份。
备份的目的有两个：一个是统一数据库，便于数据转换，另一个就是为以后数据追根溯源提供参考依据。
在本系统中，我们将采用DB2作为备份统一数据库。
2.数据分级过滤策略数据分级过滤就是把数据按照不同的数据级别进行分类整理进入不同的中间数据库中。
本系统中我们把数据分为三个级别：废弃数据、待调整数据、可转换数据。
废弃数据就是该部分数据的存在对系统资源造成浪费的数据，并且会影响以后系统的运行。
待调整数据就是该部分数据严重影响新系统的运行，必须进行人工调整后，方可进行数据转换。
可转换数据就是该部分数据不需做任何处理，基本满足数据转换的要求或者是该部分数据新系统建议调整，但是不影响系统的运行，可以等新系统运行后再调整，这样可以为数据转换工作节省很多时间。
3.借助数据整理相关工具数据整理非常艰巨，涉及的数据量很大，通过人工检查是不可能完成的，因此必须编写相关的数据整理工具完成数据整理。
包括数据整理工具和数据纠错工具。
数据整理工具负责将原始备份数据库中的数据进行分类进入不同的中间数据库；数据纠错工具负责提供友好、方便的工具界面供用户方相关人员完善和纠正错误数据。
4.利用中间库作为桥梁由于原系统和新系统的数据库结构可能不一样，所以采用中间库作为衔接新旧系统数据的重要桥梁，对于建立新旧系统的对照关系很重要。
一旦业务人员对新系统中某项转换数据存在疑问的情况下，就可以通过中间库的关联，顺利找出原数据。
1.6.2.数据转换数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。
这个过程可以通过交换系统实现。
1.6.3.数据整理与转换步骤1.设计数据移植方案设计数据移植方案主要包括以下几个方面工作：研究历史数据的结构、来源、数据项定义、取值等现状，研究新旧数据库结构的差异，评估和选择数据移植的软硬件平台、选择数据移植方法、选择数据备份和恢复策略、设计数据移植和测试方案等。
2.源数据库数据清理对于一个运行已久的数据库，主要存在三种数据库垃圾：数据库对象垃圾、数据库权限垃圾、数据垃圾。
数据库对象的清理不是一件容易的工作，需有认真负责的态度，要有耐力，任何错误的清理不仅会造成前端不能运行，而且将会造成数据的丢失。
所以清理数据库对象也许需要一个安全、准确，可很快恢复的方法。
首先要认识数据库资源，包括数据库对象，如表、数据库事件、过程、函数，数据库结构关系，在此基础上结合运行系统，确认数据库垃圾，制定合理的垃圾清理方案，达到清理垃圾的目的。
主要方法是对数据库数据进行整合和分解，整合相关数据减少数据的重复，分解数据则可是数据团体更趋向合理，当然整合和分解要以适合新设计的数据库结构为基础，以便简化转化程序。
3.进行数据模拟移植根据设计的数据移植方案，建立一个模拟的数据移植环境，它既能仿真实际环境又不影响实际数据，然后在数据模拟移植环境中测试数据移植的效果。
数据模拟移植前也应按备份策略备份模拟数据，以便数据移植后能按恢复策略进行恢复测试。
4.测试数据模拟移植根据设计的数据移植测试方案测试数据模拟移植，也就是检查数据模拟移植后数据和应用软件是否正常，主要包括：数据一致性测试、应用软件执行功能测试、性能测试、数据备份和恢复测试等。
5.准备实施数据移植数据模拟移植测试成功后，在正式实施数据移植前还需要做好以下几个方面工作：进行完全数据备份、确定数据移植方案、安装和配置软硬件等。
6.正式实施数据移植按照确定的数据移植方案，正式实施数据移植。
1.7.数据整理和转换的关键技术对于多源异构数据库之间的数据转换，因为目标数据库的格式和约束的限制严格，直接编写转换程序实现困难，可在原有数据库系统中编写转换程序。
对于源数据库、目标数据库结构有差异的数据，建立中间过渡库，中间库在原数据库平台中建立，但结构与目标数据库的结构相同。
将源数据库转入中间库的过程是一个数据的重新组合和关联的过程，将是转换的中心和重点工作，需要对源数据库与新数据库的数据关系进行深入分析，对每一个数据库写出转换策略。
非空处理：对于应该非空但实际为空的记录制定处理规则。
取值约束处理：对于有取值范围约束的字段进行规范化处理，即将转换后的数据取值规范到该范围内。
主键处理：重新对中间库进行编号。
填写外键：每个数据库或多或少存在外键，外键越多，标明与其它库关联越多，这样的库应后处理；反之，外键越少的库应该先处理。
唯一键处理：对要求唯一的数据项（主键、唯一键）进行唯一检测，并对检测出的不唯一的记录，制定处理规则。