Datenmigration – Gute planung ist die halbe Miete

Die Datenmigration von Altsystemen in neue Umgebungen stellt Unternehmen häufig vor große Schwierigkeiten und Probleme. Der Grund dafür liegt häufig in der unzureichenden Planung solcher Projekte.

Datenmigration – der Umzug auf neue Systeme

Unter dem Begriff „Datenmigration“ versteht man das Ersetzen von Systemen und Plattformen, wodurch eine Übernahme der Daten aus Altsystemen notwendig wird. Am häufigsten werden dabei physische Speicher wie zum Beispiel Datenbanken übertragen. Die drei grundsätzlichen Schritte einer Datenmigration entsprechen dem so genannten ETL-Prozess, der aus dem Bereich „Data Warehouse“ bekannt ist – Extraktion, Transformation und Laden. Im Schritt „Extraktion“ werden Daten aus dem Altsystem extrahiert und durch Filterung auf den weiterhin benötigten Umfang reduziert. Die „Transformation“ umfasst dann eine Zuordnung der Daten des Altsystems zu der Struktur der Zielumgebung, was häufig mit Umwandlungen der Daten verbunden ist. Im letzten Schritt „Laden“ werden dann die umgewandelten Daten in das neue System geladen.

Datenmigration Planung bei der Datenmigration von großer Bedeutung

Was sich in der Theorie klar und logisch anhört, stellt in der Praxis Unternehmen immer wieder vor große Herausforderungen. Grund dafür ist häufig eine unzureichende Planung des Gesamtprozesses. Fehler bei der Durchführung von Datenmigrationen können schwerwiegende Verluste von essentiellen Daten bedeuten, weshalb die Abläufe gut geplant und systematisch abgearbeitet werden müssen. Dafür bietet es grundsätzlich an, das Vorhaben als eigenständiges Projekt durchzuführen. Das Ziel der Planung ist vor allem die Vermeidung von Datenfehlern – diese können vor allem im Betrieb besonders problematisch sein. Deshalb ist es von Vorteil, die beteiligten Fachabteilungen schon früh einzubeziehen und die Altdaten zu analysieren und zu konsolidieren. Wichtig ist bei diesem Prozess auch, dass auf die Vollständigkeit der zu migrierenden Daten geachtet wird, da sich eine alleinige Migration der Stammdaten oftmals nicht auszahlt. Ein geeignetes Konzept bietet die Automatisierung, dadurch lässt sich die Performanz deutlich steigern und die Fehleranfälligkeit reduzieren. Eine Datenmigration kann trotz zahlreicher, erfolgreicher Tests trotzdem scheitern – deshalb ist die Definition eines Fallback-Szenarios von großer Bedeutung.

 

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