步骤 4：将数据导入 Dynamics 365

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重复数据删除：使用模糊逻辑算法消除冗余记录，即使值不匹配。

模式转换：重新建模数据结构和属性以符合 Dynamics 实体定义。

数据分区：将大型数据集分成可管理的批次，以提高加载性能。

参照完整性：确保查找关系和外键与目标 Dynamics 模式匹配。

业务逻辑适配：修改公式、数据验证和自定义代码，使其兼容。

重新设计：在某些情况下，在 Dynamics 365 中重新实现某些业务流程可能比转换遗留数据更为可取。
有强大的 ETL 工具，如SQL Server Integration Services (SSIS)、Azure Data Factory和第三方解决方案可协助转换。

一旦遗留数据成为干净数据并适用于 Dynamics 365，下一步就是将其加载到目标环境中：

选择导入工具：对于 Dynamics 平台迁移，您可以使用 Dynamics 365 内置的数据导入向导或其他工具。

分阶段导入：第一类数据类型是参考数据，包括客户账户、供应商、产品等。第二类数据类型是交易数据，包括订单、发票和与基础记录相关的案例。

准备映射规范：定义源数据属性如何与目标 Dynamics 实体和字段匹配。描述数据类型及其转换方法。

配置数据导入：根据具有正确字段映射、依赖关系和转换的实体创建数据导入作业。

运行和验证：导入作业并根据记录数验证数据 尼日利亚赌博数据 加载是否完成，并在可行的情况下比较迁移的数据。

修复错误：如果仍然存在，请解决源数据问题或改进导入作业配置并重新运行。

优化：通过更改批量大小、运行并行作业、限制和缓存进行优化。
在实际迁移到生产环境之前，会进行许多测试迁移。

步骤 5：迁移后验证与对帐
将数据迁移到Microsoft Dynamics 365后，详尽的测试和协调至关重要：

运行查询：使用 Dynamics 报告工具跨实体执行聚合查询以确保准确性。

统计分析：按照维度检查源系统与目标系统之间的记录数差异。