Erfolgreiche Datenmigration: So geht’s

von Simon Wegmüller

31. August 2019 - Datenmigrationen und Migrationsprojekte werden früher oder später zur Herausforderung. Mangelnde Daten­qualität ist dabei nur eine von vielen Schwierigkeiten, die es zu bewältigen gibt.

Damit eine Datenmigration zum Erfolg führen kann, müssen einige kritische Erfolgsfaktoren definiert werden. Doch auch ein stetiger Optimierungsprozess gehört zu einer erfolgreichen Migration, denn es können verschiedenste Gegebenheiten auftreten, die eine Migration erschweren beziehungsweise erheblich verzögern und auch verteuern können. Diese müssen daher unbedingt rechtzeitig untersucht und, sofern das möglich ist, umschifft werden. Grundsätzlich gilt es dabei zwei Problembereiche zu beachten.

Fehlende Dokumentation des Altsystems

Altsysteme sind häufig kaum oder nur spärlich dokumentiert. In ihnen befindet sich aber oftmals über die Jahre hinweg gewachsenes Wissen über Geschäftsprozesse. Wenn dieses Wissen aber beispielsweise nur im Code implementiert ist und keine dazugehörige Beschreibung existiert, kann das angesammelte Wissen bei der Ablösung des Systems verloren gehen und muss mühselig nachträglich dokumentiert werden.

Zusätzlich kann es sein, dass viele der ursprünglichen Programmierer und Experten, die einst an der Entwicklung eines Altsystems beteiligt waren, das Unternehmen verlassen oder aber den Aufgabenbereich gewechselt haben und deren Expertise somit allenfalls nicht mehr zur Verfügung steht. Dazu können Verständnisprobleme kommen, die beispielsweise durch lückenhafte, inkonsistente oder fehlende Dokumentation verursacht werden.

Wenn ein ­Auftraggeber, der seine Daten gerne migrieren würde, seine Wünsche und Anforderungen an das zukünftige System derweil nur teilweise oder ungenau beschreiben kann, kommt die Herausforderung dazu, dass Entwickler nur partiell nachvollziehen können, welche Anforderungen durch die Datenmigration abgedeckt werden sollen. Das kann im schlimmsten Fall dazu führen, dass die ­eigentlichen Ziele des Auftraggebers nur unzureichend erfüllt werden und am Schluss sowohl Auftraggeber als auch -nehmer unzufrieden zurückbleiben.


Mängel im Altdatenbestand

Daten können zudem eine Reihe von Defiziten aufweisen. Typische Mängel sind beispielsweise:
• Identische Schreibweisen für verschiedene Sachverhalte
• Sonderzeichen als Platzhalter in Feldern von Datenbankdaten
• Daten in Altsystemen können unvollständig sein
• Unterschiedliche Quellen spiegeln unterschiedliche Bearbeitungsstände von Dokumenten beziehungsweise Vorgängen wider, dazu gehören auch "Dateileichen", die jahrelang nicht gepflegt wurden

Schlechte Datenqualität ist deshalb eine der grössten Herausforderung bei der Datenmigration und sollte auf keinen Fall unterschätzt werden. Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen diese Mängel bereinigt werden oder es muss ein Validierungsprozess im Zielsystem eingebaut werden, damit Daten nach der Migration so angepasst werden können, dass im neuen System keine Probleme auftreten.


Kritische Erfolgsfaktoren für Migrationsprojekte

Um dies zu erreichen, können verschiedene als kritisch bewertete Erfolgsfaktoren festgelegt werden. Für Datenmigrationsprojekte lassen sich einige typische kritische Erfolgsfaktoren identifizieren:

• Systematische Planung:
Da Migrationsprojekte häufig sehr komplex sein können und Unternehmen den tatsächlichen Aufwand unterschätzen können, ist eine systematische und detaillierte Projektplanung unverzichtbar und gilt bei Experten als Grundvoraussetzung für ein erfolgreiches Migrationsprojekt.

• Effiziente Projektleitung:
Genau aus diesem Grund sollte der Projektleiter über umfangreiche Erfahrungen im Zusammenhang mit Migrationen verfügen und aufgrund dieser in der Lage sein, ein effektives Management bezüglich Zeitplanung, dem Einsatz von Mitarbeitenden und dem Budget aufzubauen.

• Einsatz von Werkzeugen:
Auch der Einsatz von Werkzeugen zur Datenmigration sollte effizient im gegebenen Zeit- und Budgetrahmen gestaltet werden. Hierbei werden in der Regel folgende Werkzeugtypen benötigt:
– Eigentliche Konvertierungswerkzeuge
– Werkzeuge zur Testunterstützung und zur Validierung der Migration
– Allgemeine Werkzeuge wie Debugger und Datenbank-Tools
Es existiert eine Unmenge an Tools verschiedener Hersteller, die den Mig­ra­tionsprozess in unterschiedlichen Phasen unterstützen sollen und können. Dabei kann aber der Eindruck entstehen, dass Migrationsprojekte durch den Einsatz bestimmter Werkzeuge quasi nebenbei und auf Knopfdruck erledigt werden können. Hier sollte man vorsichtig sein und sich nicht von Marketing-Versprechungen blenden lassen. Trotzdem ist es aber sicher sinnvoll, bei der Planung die Nutzung von Tools miteinzubeziehen.

• Miterbeiter, die mit den zu migrierenden Daten und/oder Systemen vertraut sind:
Das Migrationsteam sollte zum einen Mitarbeiter umfassen, die die Daten, sei es aus einer Anwendung, oder aber auch von der technischen Realisierung her kennen. Zum anderen sollten technische Experten zum Team gehören, die die zukünftige Betreuung des Neusystems übernehmen. Aber auch die Kommunikation mit den Endnutzern eines Systems ist von Beginn an zu empfehlen. Denn diese müssen verstehen, warum die Migration überhaupt durchgeführt werden soll und letztlich auch arbeiten können.

• Fallback & Backups:
Eine Datenmigration kann immer auch scheitern. Für solche Fälle sollten unbedingt Szenarien definiert werden, damit im Notfall darauf zurückgegriffen werden kann. Auch während des Migrationsprozesses ist es teilweise unabdingbar, weiterhin Zugriff auf die Daten zu behalten, etwa wenn es sich um kritische Applikationen handelt. So sehen sich Migrationsprojekte gerade in diesem Fall vor die Herausforderung gestellt, ein solides Disaster-Recovery-­Vorgehen stets griffbereit zu haben.


Eine Frage der Zeit

Datenmigrationen sollen oft so schnell wie möglich abgeschlossen werden, um einen Return on Investment zu erzielen oder weil sie Teil einer grösseren Unternehmensinitiative sind. Aber der Druck, eine Migration besonders schnell abzuschliessen, kann genau das Gegenteil verursachen und zu unrealistischen Zeitplänen führen. Datenmigrationen sind zeitintensive Prozesse – daran führt kein Weg vorbei. Umso wichtiger ist es, die Daten und Datentypen zu Beginn des Projektes genau zu analysieren und die Gesamtdatenqualität zu beurteilen. Auf diese Weise können Überraschungen in späteren Phasen vermieden werden, die zu fehlgeschlagenen Benutzerakzeptanztests und Projektverzögerungen führen können.

Die Frage, wann eine Datenmigration vollzogen werden soll, hängt derweil natürlich auch vom Typ der Quelldaten ab. Daten können beispielsweise in Stammdaten, Bestandsdaten, Bewegungsdaten und Änderungsdaten unterteilt werden und so im Vornherein strukturiert werden. Stammdaten, die eher statischer Natur sind, da diese sich nicht täglich ändern, gilt es anders zu behandeln als Bewegungsdaten, die sich täglich verändern können. Eine grobe Aufteilung nach Art der Daten, ist letztendlich aber nur eine Richtungsweisung. Letztlich muss jeder Datenbestand im Detail verstanden werden, um einen optimalen Zeitpunkt zu definieren, an welchem die Migration durchgeführt wird. Im Rahmen der Migrationsvorbereitung sollten aber immer Testmigrationen mit Echtdaten durchgeführt werden. So können beispielsweise generische Validierungen und Prüfungen vorzeitig Fehler in der Datenmigration aufspüren.

Von einer erfolgreiche Datenmigration kann gesprochen werden, wenn diese pünktlich, budgetgerecht und zur Zufriedenheit des Kunden oder der Endnutzer im neuen System abgeschlossen wird. Eine Migration soll es einem Unternehmen letztendlich ermöglichen, effizienter zu arbeiten, bessere Datenanalysen durchzuführen oder etwa Informationen zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Eine gute und exakte Vorbereitung sowie die Integration einiger bewährter Best Practices kann viel Zeit, Geld und Frustration sparen.

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