SaaS 中的数据迁移涉及将数据从现有系统（如旧软件或其他云服务）传输到 SaaS 应用程序。 该过程通常遵循三个阶段：提取、转换和加载 (ETL)。 首先，使用 API、CSV 导出或直接数据库查询从源系统提取数据。 例如，将客户记录从本地 CRM 迁移到 Salesforce 可能涉及将数据导出为 CSV 文件或使用 Salesforce 的 Bulk API。 在转换期间，将清理数据、设置格式并映射到与目标 SaaS 平台的架构匹配。 这可能包括转换日期格式、标准化字段名称或合并重复条目。 最后，转换后的数据被加载到 SaaS 应用程序中，通常通过为批量导入设计的自动化工具或 API。
开发人员经常使用专用工具来简化此过程。 例如，AWS Database Migration Service (DMS) 可以处理数据库的架构转换和持续复制，而 MuleSoft 或 Informatica 等中间件平台为常见的 SaaS 应用程序提供预构建的连接器。 也可以编写 Python 或 JavaScript 中的自定义脚本来处理边缘情况，例如转换专有数据格式或处理数据集之间复杂的联系。 测试在每个阶段都至关重要：验证检查可确保数据的完整性，而试运行有助于识别问题，例如缺少字段或 API 速率限制。 例如，试运行可能会显示旧系统的唯一标识符与 SaaS 平台的 UUID 要求冲突，因此需要调整转换逻辑。
SaaS 数据迁移中的挑战通常源于数据模型、安全要求和 API 限制方面的差异。 常见问题是模式不匹配——例如，将“customer_name”存储为单个字段的源系统可能需要将其拆分为 SaaS 目标中的“first_name”和“last_name”。 安全性和合规性增加了复杂性，尤其是在迁移 PII 等敏感数据时； 传输过程中的加密和严格的访问控制至关重要。 迁移后步骤包括对帐（验证记录计数和校验和）以及设置持续同步（如果旧系统暂时保持活动状态）。 例如，在将支持票证迁移到 Zendesk 后，可能会每晚运行一个脚本来同步更新，直到旧系统完全停用。 明确的回滚计划和备份对于缓解迁移失败的风险也至关重要。