Datenmigration: Ein strategisches Projekt

Datenmigration: Ein strategisches Projekt

Datenmigration: Ein strategisches Projekt

(Quelle: iStock Photo)
Artikel erschienen in IT Magazine 2019/09
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31. August 2019 -  Know-how Die Migration von Daten kann vielerlei Gründe haben. Sei es der Wechsel von einem System zu anderen, von Datenbank zu Datenbank oder Kundendaten in die Cloud: Migrationsprojekte werden früher oder später vor Herausforderungen gestellt.
Big Data treibt heute viele moderne Unternehmen an. Das bedeutet aber auch, dass für die Datenintegration und die Migration von Daten etablierte, nahtlose Prozesse vorhanden sein müssen - egal, ob Daten von einem Repository in ein anderes oder von einem Data Warehouse in oder durch die Cloud migriert werden. Ohne einen kompetenten Migrationsplan können Unternehmen ihr Budget überschreiten, plötzlich vor nicht zu meisternden Datenprozessen stehen oder feststellen, dass ihre Datenoperationen die darin gesetzten Erwartungen nicht erfüllen.

Probleme von Beginn weg verhindern

Unabhängig vom genauen Zweck einer Datenmigration gilt in der Regel das Ziel, dadurch die Leistung und Wettbewerbs­fähigkeit zu verbessern. Weniger oder nicht erfolgreiche Datenmigrationen können aber beispielsweise zu ungenauen Daten führen, die Redundanzen und unbekannte Anomalien enthalten. Dies kann selbst dann geschehen, wenn die Quelldaten bislang problemlos nutzbar und dem Zweck gerecht wurden. Darüber hinaus können alle Probleme, die in den Quelldaten vorhanden sind, verstärkt werden, wenn sie in ein neues, komplexeres System migriert werden.

Eine vollständige und gut durchdachte Datenmigrationsstrategie verhindert genau solche Probleme. Abgesehen von verpassten Deadlines und Budgetüberschreitungen können fehlerhafte Migrationspläne aber auch dazu führen, dass Migrationsprojekte ganz scheitern. Bei der Planung und Strategie der Arbeit muss der Migration deshalb die volle Aufmerksamkeit geschenkt werden.

Strategische Datenmigration

Ein strategisch durchdachter Datenmigrationsplan sollte zumindest die folgenden kritischen Faktoren beinhalten:
Kenntnis der Daten: Vor der Migration sollten die Quelldaten einem vollständigen Audit unterzogen werden. Unerwartete Probleme können auftreten, wenn dieser Schritt ignoriert wird.
Bereinigung: Sobald Probleme mit den Quelldaten identifiziert wurden, müssen diese behoben werden. Dies kann je nach Umfangs und Art der nötigen Arbeiten zusätzliche Softwaretools und Ressourcen Dritter erfordern.
Wartung und Schutz: Daten können mit der Zeit degradieren, was sie unzuverlässig machen kann. Deshalb sollten regelmässig Kontrollen zur Aufrechterhaltung der Datenqualität durchgeführt werden.
Governance: Die Nachverfolgung der Datenqualität ist wichtig, da dadurch ein besseres Verständnis der Datenintegrität ermöglicht wird. Die Prozesse und Werkzeuge, die zur Erstellung dieser Informationen verwendet werden, sollten benutzerfreundlich sein und nach Möglichkeit Funktionen automatisieren.
 
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