作为产品经理，常常会被迫在旧系统和新系统之间做出迁移决策。迁移看似技术工作，却是一场关于信任的心理博弈。让我们先把这场博弈拆解成几个心智模型，再用它们来设计一个既能满足用户对数据忠诚度的期望，又能让团队安心上线的迁移流程。

第一步：认识“数据忠诚度”这一心智模型。数据忠诚度就是数据在迁移后保持原有语义、准确性和完整性的能力。用户在使用旧系统时已形成了对数据的心理地图，迁移成功的标志就是让这张地图在新系统中依旧准确可用。把数据忠诚度放在首位，可以帮助团队明确迁移的根本目标——不是技术层面的零错误，而是满足用户对“同样的数据，我能用得通”的期望。

第二步：应用“期望与现实”模型。用户的期望往往高于实际可实现的水平。产品经理需要在设计迁移方案时，先把用户的期望“拆解”成可测量的指标：如错误率≤0.01%、数据缺失≤0.001%。然后用这些指标来评估迁移进度和质量。这样，团队在出现小缺陷时可以快速沟通，避免误导用户对系统的不信任。

第三步：构建“完整性与一致性”三重检验模型。完整性检验：源数据与目标数据的行数、字段数是否一一对应；一致性检验：关键字段（如身份证号、订单号）是否唯一且无冲突；完整性一致性检验：业务规则（如订单总额=单价×数量）在迁移后是否仍然成立。通过这三层检验，团队能够在技术层面上确保迁移质量，进而在用户层面上提升信任感。

案例支撑：2019 年 Salesforce 把大量客户数据迁移到 Snowflake。项目经理在项目初期就制定了“90/10 规则”——先迁移 90% 的核心表，验证完整性；剩余 10% 通过自动化脚本补全。最终迁移成功率高达 99.8%，而且没有一次因数据错误导致的客户投诉。为什么能做到？因为他们在迁移前就把上述三种心智模型嵌入到整个流程中。

如何落地？
1️⃣ 先做“数据清洗”——像洗衣服一样把脏东西先洗掉，减少后期的噪声。
2️⃣ 建立“迁移仪表盘”——把完整性、一致性和用户期望的指标实时可视化，任何异常立刻弹窗。
3️⃣ 设立“用户验证窗口”——让少量核心用户在新系统中做小任务，收集反馈后再大规模上线。
4️⃣ 最后做“回滚演练”——不是担心回滚，而是让回滚成为一种可预见的操作，减少用户恐慌。

总结一句：数据迁移不只是技术的搬迁，更是信任的再建。用心智模型把复杂过程拆解成可控的目标，再配合实战案例，你就能让用户在迁移后说：“我还是我。” 现在，你准备好把这套模型写进自己的迁移计划吗？