本文将数据迁移定义为将数据从一个系统或数据库移动或复制到另一个系统或数据库。数据迁移项目的触发因素从旧系统退役到企业资源规划（ERP）升级。创建这些和其他触发器的业务场景包括：合并或收购：合并或收购后留下的多个遗留信息技术（IT）系统和数据集，需要进行整合以提高运营效率和降低成本。应用程序标准化：合并、收购或不受管制的购买创建了多个软件平台，用于相同的目的；减少和标准化降低了许可成本，提高了支持效率并减少了员工培训要求。现代化：为了提高业务竞争力、实现更高的运营效率和/或优化客户体验，对现有系统进行淘汰的战略决策。不管是什么触发了数据迁移，成功的实现都需要精确的计划、实现和转换。重大的风险总是存在的，因为一旦迁移完成，源系统或数据库就会变暗，就没有回头的机会或第二次机会。 RPA与数据迁移 RoboticProcessAutomation（RPA）功能将此技术定位为数据迁移工具，因为高度结构化、基于规则的迁移活动符合机器人最擅长的特性。这一特性在基本的提取、转换、加载（ETL）数据迁移方法中非常明显。提取设计：对提取、保存和验证数据的方式的明确要求。转换：解决方案设计规则指导目标数据结构的数据转换。加载：明确定义的步骤指示如何将提取和转换的数据映射到目标结构中。测试和恢复：特定的单元和集成测试计划，以及每个迁移阶段的退出标准、报告、回滚和恢复过程。通过详细说明每个数据迁移步骤的规则、顺序活动和所需的结果，这种ETL方法为使用RPA提供了明确的理由。此外，由于数据迁移通常涉及缺乏API访问的遗留系统，RPA独特的用户界面（UI）级集成避免了对底层系统和数据库的影响，使其成为一种低风险的选择。用例示例这个保险行业用例示例说明了RPA在相对较小的迁移项目中的价值。 保险业中迁移数据的需要通常与一家公司从另一家公司收购"业务账簿"或一组保单有关。这些书是多年前写的，在旧的遗留系统上管理，并辅以电子表格，这并不罕见。收购的业务账簿通常至少有几十万个策略，从遗留系统和电子表格中提取和清理这些数据量的实际困难并不难想象。 获得的策略是"实时"的，必须进行管理，因此迁移时间至关重要。虽然这听起来像是自动化的一个明显的角色，但是这种规模的遗留迁移很少能证明系统集成项目的时间和费用是合理的。 在RPA成为一种快速、低成本的自动化选择之前，收购公司除了部署一个由几个小团队组成的迁移团队外，几乎没有其他选择；通常，业务部门的负责人和分析师负责为收购的策略提供服务。这些小组通过提取、质量审查和清洁来工作。然后，IT部门将承担转换、加载和测试活动。 这种劳动密集型的数据迁移方法意味着，一本包含几十万条政策的书可能需要长达12周的时间，成本约为35万美元，但与系统集成项目相比，在时间和金钱上都是划算的。 现在，有了适当的计划和执行，RPA可以改变时间线和成本。 第一步：为所有三个步骤设计并自动化规则驱动的迁移过程：提取、转换和加载。为了有效，此工作流必须清楚地定义规则驱动的步骤，以适合自动化和逻辑异常点（在这些地方需要人工干预）。 第二步：重新分配角色和职责，利用机器人自动化和业务分析师的不同优势。 第三步：用单元和集成测试脚本集成自动化过程。 无人值守的机器人在后台不可见地工作，分析师通常仍参与其中，但扮演着不同的角色。由于无错误自动化取代了手动数据移动的角色，分析师可以集中精力记录、归档和解决数据属性和活动结果中的错误。如果迁移足够大，足以证明它是正确的，那么许多活动的自动化也将完成。 通过有效的过程建模、自动化设计和培训，RPA可以将迁移时间和成本分别减少50%和40%。其他好处包括完全提取的准确性以及出于操作和法规遵从性目的而对所有事务的详细归档日志文件。 UiPath企业RPA平台与数据迁移 虽然前面的用例为RPA提供了一个有说服力的论据，但是它对于一个适度的数据迁移范围来说也是如此。为了在这个范围之外有效，RPA解决方案必须扩展到数百个机器人，在并行处理执行中利用复杂的工作队列。虽然UiPath是少数几个能够扩展到该级别的平台之一，但事实是，大规模数据迁移需要专门为这项工作设计的企业级软件工具。 UiPath为这些大型数据迁移项目带来的价值与我们独特的拖放式REST API和webhooks功能密切相关，这些功能可与其他自动化解决方案（例如ERP、业务流程管理（BPM）和数据迁移工具（如我们的合作伙伴SiriusIQ）创建了无与伦比的动态集成。 通过在UiPath Orchestrator和Robot级别动态集成SiriusIQ，UiPath和SiriusIQ数据迁移工具成为一个无缝、强大的解决方案，适用于面临大规模、一次性数据迁移和涉及大量数据（通常为数百TB）的系统配置项目的客户。 在这个解决方案中，Orchestrator将SiriusIQ留给人类的绝大多数活动转移到无人值守的机器人上。这些任务不仅仅是监视和错误处理，还包括对迁移的事务的验证。您可以看到这个强大的UiPath/SiriusIQ大规模数据迁移解决方案正在运行：    这种方法在大规模SAP迁移中的应用非常成功，因此EY正在与UiPath合作推出S/4HANA升级迁移产品。您可以在下面看到更多有关UiPath如何转变大规模数据迁移的信息，特别是SAP S/4HANA迁移的信息：    自动化的数据转换、测试和自定义代码修正就是RPA和机器学习等技术结合在一起的例子。安永（EY）数字自动化主管比尔•黑尔（billhale）预计，这种方法将使升级成本和时间减半。 正如两个用例（一个迁移范围不大，另一个迁移容量数百TB）都清楚地表明，在数据迁移中使用RPA可以带来引人注目的成本和性能优势。 这证明了UiPath企业RPA平台的强大和灵活性，它带来了快速部署、投资回报率（ROI）和性能扩展等相同的好处，可以有效地将原本属于员工的活动自动化。 大卫•艾迪是UiPath的战略营销总监。 注意：这篇文章是我2015年发表的《机器人过程自动化如何适应数据迁移》的更新版本