Datenmigrationen

Datenmigrationen als Chance sehen

Berlin, den 15. März 2018 | Für Datenmigrationen gibt es viele Gründe wie z.B. M&A-Projekte, IT-Modernisierungs- oder Konsolidierungsprojekte. Eine Datenmigration beschreibt den Prozess, bei dem Daten von einem oder mehreren Quellsystemen in ein Zielsystem übertragen werden.

So manch ein IT-Verantwortlicher wird allein bei dem Gedanken an eine anstehende Datenmigration besorgt die Stirn kräuseln, denn Kosten und Aufwände können bei unzureichender Vorbereitung schnell stark ansteigen.

Sie können Datenmigrationen jedoch als die Chance betrachten, Ihre Stammdaten auf Vordermann zu bringen.

Erinnern Sie sich an Ihren letzten Umzug

Bildlich kann man sich eine Datenmigration wie einen Umzug vorstellen, bei der die Einrichtung von der alten Wohnung in eine Neue gebracht wird. Mit den Jahren sammelt sich einiges an Altlasten in einer Wohnung, welche beim Kisten packen kritisch beäugt werden. Hierbei steht man vor der Frage, brauche ich das noch? Passt dieses und jenes Möbelstück oder die verstaubte Zeitschriftensammlung noch zu oder in die neue Wohnung? Kurz gesagt: Es wird ausgemistet!

Dieselben Fragen sollten Sie sich vor einer Datenmigration in Bezug auf Ihre Daten auch stellen. Denn im Vorfeld sorgfältig konsolidierte und an das Zielsystem angepasste Daten erhöhen Ihre Datenqualität merklich!

Insbesondere in Zeiten von Big Data, in denen auf der Basis von Daten grundlegende wirtschaftliche Entscheidungen getroffen werden, erhöht sich die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihrer Projekte um ein Vielfaches, wenn die zugrunde liegenden Daten in einer hohen Datenqualität vorliegen.

Holen Sie sich die Systemanwender ins Boot

Für eine erfolgreiche Datenmigration ist es also sinnvoll, den Datenbestand im Quellsystem genau auf seine Qualität zu untersuchen. Dafür ist es ratsam, die Systemanwender und Fachabteilungen in das Projekt miteinzubeziehen, denn Sie kennen das System, seine Daten und letztendlich auch die Macken am besten.

Empfohlene Vorgehensweise bei einer Datenmigration

Um die Daten nach der Migration in hoher Qualität und somit für alle Stakeholder zufriedenstellend vorliegen zu haben, ist eine systematische Vorgehensweise empfehlenswert.

Schritt 1:

  • Definition von Qualitätskriterien für die Quelldaten anhand der Datenstruktur im Zielsystem, d. h. Ausarbeiten der Vorgaben, welche die Quelldaten vor der Migration erfüllen müssen
  • Bereinigung der Quelldaten um Duplikate

Meilenstein: Einwandfreie Datenqualität im Quelldatensystem

 

Schritt 2:

  • Formulierung eines individuellen Regelwerks für die Quelldaten, welches die Anpassung an die Struktur im Zielsystem ermöglicht
  • Anpassung der Datenstrukturen der Quelldaten an die Struktur des Zielsystems, also die Umsetzung des Regelwerks – dies nennt sich Daten-Mapping.

Meilenstein: Erfolgreiche Datentransformation, d. h. die Quelldaten sind an die Struktur des Zielsystems angepasst.

 

Schritt 3:

  • Konsistenzcheck: Nach dem Mapping erfolgt die Überprüfung der transformierten Datensätze auf die Erfüllung der Regeln.

Meilenstein: Eine hohe Datenqualität im Zielsystem.

Diese Vorgehensweise berücksichtigt den ETL-Prozess (Extract, Transfer und Load) für Datenmigrationen und die Schritte werden idealerweise vollautomatisiert vorgenommen. Bei einer manuellen Datentransformation geschehen zu viele Fehler, die am Ende die Datenqualität mindern.

DataRocket – die Lösung der innoscale AG für Datenmigration – übernimmt die Schritte des ETL-Prozess vollautomatisch für Sie. Kontaktieren Sie uns gerne für ein Beratungsgespräch und erfahren Sie mehr über einen möglichen Einsatz von DataRocket in Ihrem Unternehmen.

Erreichen Sie durch DataRocket Qualitätsdaten, die sie bedenkenlos als Grundlage für weitreichende unternehmerische Entscheidungen heranziehen können.