网络数据库的数据迁移和集成策略包括以下几种常见方法：
ETL工具：ETL（Extract, Transform, Load）工具是一种常见的数据迁移和集成工具，可以从不同的数据源中提取数据，经过必要的转换处理，然后加载到目标数据库中。常见的ETL工具包括Informatica、Talend、Pentaho等，它们提供了图形化的界面和丰富的转换功能，能够满足复杂的数据集成需求。
数据同步工具：数据同步工具可以实现不同数据库之间的数据同步，包括结构和数据的同步。常见的数据同步工具有GoldenGate、SymmetricDS等，它们能够实时地将数据从一个数据库同步到另一个数据库，保持数据的一致性。
自定义开发：针对特定的数据迁移和集成需求，有时候需要进行自定义开发。可以编写脚本或程序来实现数据的抽取、转换和加载，比如使用Python编写ETL脚本，或者使用数据库自带的工具和功能来实现数据迁移和集成。
数据仓库：在数据迁移和集成过程中，有时候会建立数据仓库来存储清洗后的数据，以支持数据分析和报表需求。数据仓库可以通过ETL工具或自定义开发来建立，将不同数据源的数据集成到数据仓库中，为业务决策提供支持。
数据虚拟化：数据虚拟化是一种比较新的数据集成方式，它通过虚拟层将不同数据源的数据整合在一起，对上层应用提供统一的访问接口。数据虚拟化可以减少数据复制和存储成本，提高数据集成的灵活性。
总的来说，选择合适的数据迁移和集成策略需要根据具体的业务需求、数据规模和技术现状来综合考虑。不同的策略有各自的优缺点，需要根据实际情况进行权衡和选择。