CRM数据迁移风险清单：旧系统客户资料清洗的3个步骤

一、CRM 数据迁移的 “高危风险” 清单

（一）数据丢失风险

（二）数据错误风险

（三）数据安全风险

（四）系统兼容性风险

二、旧系统客户资料清洗的 3 个关键步骤

（一）第一步：数据评估与分类

1. 全面清查数据：先对旧系统中的客户资料进行 “地毯式” 盘点，统计数据总量、字段数量及类型。可以使用数据库查询工具，如 SQL 语句，快速获取数据概况。例如，通过 “SELECT COUNT (*) FROM customers” 语句，就能知道客户数据的总条数。
2. 划分数据质量等级：将数据分为优质、一般、劣质三类。优质数据指信息完整、准确、无重复的数据；一般数据存在部分缺失或格式不规范的问题；劣质数据则是错误较多、无法使用的数据。据行业经验，通常旧系统中约 30% 的数据属于劣质数据，需要重点处理。
3. 标记敏感数据：识别出客户的敏感信息，如身份证号、银行卡号、交易密码等，单独进行标记。这些数据在清洗和迁移过程中，要采取更严格的安全措施。

（二）第二步：数据清理与修复

1. 去重处理：利用数据去重工具，如 OpenRefine、Microsoft Excel 的数据删除重复项功能，找出并删除重复的客户记录。以 Excel 为例，选中客户名称、联系方式等关键列，点击 “数据” 选项卡中的 “删除重复项”，就能快速清理重复数据。据实际操作经验，通过去重处理，可减少 15% - 20% 的数据量。
2. 补充缺失数据：对于缺失的关键信息，如客户联系电话、邮箱地址等，尝试通过其他渠道补充。可以联系销售人员、客服人员，或者从企业的其他系统中获取相关数据。如果无法补充，要在新系统中设置为必填项，后续引导客户完善。
3. 修正错误数据：人工审核或使用自动化脚本修正数据错误。例如，对于格式错误的日期数据，可以编写 Python 脚本，按照新系统要求的格式进行转换。对于逻辑矛盾的数据，如客户年龄显示为负数，要与相关人员核实后进行修正。

（三）第三步：数据验证与备份

1. 多重验证数据：进行至少三轮数据验证。第一轮由数据清洗人员自查；第二轮安排其他同事交叉检查；第三轮通过抽样对比的方式，随机抽取 10% - 20% 的数据，与原始数据进行核对，确保清洗后的数据准确无误。
2. 建立备份机制：在数据迁移前，对清洗好的数据进行多副本备份。可以将数据备份到本地硬盘、云存储等不同介质中。备份频率建议每天一次，防止数据在迁移过程中出现意外丢失或损坏。备份成本方面，使用云存储服务，如阿里云 OSS，每月存储 1TB 数据的费用约为 40 - 60 元；本地硬盘存储，购买一块 4TB 的硬盘成本约为 500 - 800 元。
3. 模拟迁移测试：使用清洗后的数据进行模拟迁移，观察数据在新系统中的表现。检查数据是否完整导入、字段是否正确映射、系统功能是否正常运行等。根据模拟测试结果，对数据清洗和迁移方案进行最后的调整和优化。

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