数据转换操作是一项技术性强且充满挑战的任务，主要涉及命名、格式、结构和类型等方面的冲突。这些难点不仅影响数据转换的效率，更直接关系到数据的准确性和完整性。
命名冲突是数据转换过程中最常见的问题之一。源数据中的标识符可能与目标数据中的保留字产生冲突，这就要求我们在进行数据转换时，对命名进行仔细的审查和特殊处理。我们需要检查数据源中的保留字，并建立一个保留字集合，对于存在的命名冲突，我们可以根据实际情况进行重新命名，以确保数据的正确性和避免未来可能出现的混淆。
格式冲突也是数据转换中的一个重要难点。不同的数据系统，即使同一种数据类型也可能有不同的表示方法和语义差异。这就需要我们在进行数据转换时，对数据的格式进行统一和转换。例如，字符型数据中含有的特殊字符，我们需要通过转义符进行特殊处理，以确保数据的完整性和准确性。
结构冲突也是数据转换中的一个挑战。如果两种数据库管理系统（DBMS）之间的数据定义模型不同，如关系模型和层次模型，我们需要重新定义实体属性和联系，以防止属性或联系信息的丢失。这就需要我们对两种数据库系统的数据结构有深入的了解，并能够根据需要进行灵活的调整。
类型冲突也是我们在进行数据转换时需要考虑的问题。不同数据库的同一种数据类型可能存在精度上的差异。这就需要我们根据ODBC SQL类型和精度来决定源数据类型和目标数据类型的映射关系，找出精度最匹配的数据类型作为缺省的映射关系。我们还需要注意日期型数据的转换，最好先将其转换成字符型，然后根据不同的目标数据源进行特定的处理。
除了以上提到的难点，数据转换过程中还可能遇到其他技术难点，如数据孤岛、数据质量差等问题。这需要我们进行数据清洗和整合，以消除数据孤岛，提高数据质量。选择合适的数据转换工具和技术方案也是确保数据转换效率和质量的关键。
数据转换是一项复杂而重要的任务。我们需要深入理解数据的结构和特点，选择合适的策略和方法，以确保数据的准确性和完整性。只有这样，我们才能更好地利用数据，为企业的发展提供有力的支持。
