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„Eine Zusammenführung von Daten aus heterogenen IT-Systemen mit unterschiedlichen Quell- und Zielstrukturen stellt Unternehmen vor eine große Herausforderung“, sagt Holger Stelz als Experte für Datenmigration. Oft werde die Migration in ihrer Komplexität und ihrem Umfang unterschätzt. Fehlerhafte Feldinhalte, beispielsweise falsche Länderkennzeichen, Telefonnummern, die nicht den Syntax-Regeln entsprechen, oder unvollständige Datensätze können ein ganzes Projekt scheitern lassen. „Wenn notwendige Transformationsregeln nicht definiert werden, gelangen die Datensätze im schlimmsten Fall gar nicht ins neue System und das Unternehmen verliert so wertvolle Informationen“, warnt Stelz.

Werden die notwendigen Transformationen nicht zu Beginn bedacht, treten während des Projekts schwerwiegende Probleme auf.“ Diese führen zum einen zu Verzögerungen bei der Umsetzung. Zudem können sie im Nachgang Auswirkungen auf die umzusetzenden Prozesse haben“, so Stelz. „Letztendlich entstehen dadurch unverhältnismäßig hoher Aufwand, Überbelastung der Know-How-Träger, finanzielle Einbußen, Produktivitätsverluste und sinkende Benutzerakzeptanz.“

Laut Meinungsforschungsunternehmen „Bloor Research“ treten bei mehr als 50 Prozent der Migrationsprojekte Kostenüberschreitungen und Verzögerungen auf. Häufige Ursache: die mangelnde Qualität der Daten. Daher sei es laut Stelz unerlässlich, dass vor der eigentlichen Migration sichergestellt wird, dass nur diejenigen Daten ins Zielsystem migriert werden, deren Qualität den Anforderungen der Geschäftsbereiche entspricht. „Nur wenn die Daten vereinheitlicht und dublettenfrei in ein anderes oder neues System migriert werden, können Mehrwert und Synergien entstehen.“

Beachten Sie die folgenden sechs Schritte bei der Migration, damit Ihr Projekt erfolgreich umsetzbar bleibt:

Initialisierung

In der Initialphase ist es wichtig, einen Überblick zu gewinnen und eine grobe Migrationsstrategie festzulegen. Im Kick-off-Meeting wird daher ein erster Projektplan erstellt, in dem die entsprechenden Stakeholder mit ihren Rollen definiert, die Zielsetzung des Unternehmens und ein Überblick über die Quell- und Zielsysteme aufgenommen werden.

Konzept

Im Migrationskonzept wird die genaue Vorgehensweise während der unterschiedlichen Projektphasen festgelegt. Zudem werden die Quellsysteme und die konkrete Migrationsstrategie bestimmt, eine Risikoanalyse durchgeführt, Testszenarien ausgearbeitet sowie Roll-back-Szenarien definiert. Die Festlegung der Geschäftsbereiche und Quellsysteme ist unabdingbar, um den äußeren Rahmen des Projekts festzulegen und Ressourcen perso¬neller und technischer Art abschätzen und eingrenzen zu können. Ein kompetentes Migrationsteam ist ein Garant für eine erfolgreiche Datenmigration.

Vorbereitung und Datenqualität der Quellsysteme

Hier steht die Qualität in den Quellsystemen im Mittelpunkt: Damit nur eindeutige und einheitliche Datensätze ins Zielsystem kommen, wird in Workshops ein Datenqualitätsregelwerk für die betroffenen Geschäftsbereiche erarbeitet. Es wird geprüft, inwieweit die Datenqualität der Quellsysteme den Anforderungen des Business entspricht. Wichtig ist hierbei, die Datennutzer mit einzubeziehen und zu befragen, denn nur sie können Auskunft geben, ob die Daten für den jeweiligen Verwendungszweck uneingeschränkt verwendbar sind. Profiling-Tools und Datenqualitäts-Audits geben zudem Aufschluss über den tatsächlichen Status quo der Daten. Im Fokus steht hier die Identifikation von redundanten Datensätzen. Dabei sind Tools hilfreich, die mit fehlertoleranten Algorithmen potenzielle Dubletten aufspüren. Maßnahmen zur Optimierung der Datenqualität und ihre Umsetzung werden definiert und initiiert. Die Aufbereitung der Daten vor der eigentlichen Migration kann ein initiales Cleaning umfassen, bei dem beispielsweise die Adressen automatisch korrigiert oder Anredeschlüssel generiert werden. Bei der Konsolidierung von redundanten Datensätzen ist oft noch eine manuelle Prüfung erforderlich.

Transformationsregeln und Datenqualität im Zielsystem

Zu Beginn der vierten Projektphase muss feststehen wie das Design des Zielsystems aussieht. Daraus lässt sich ableiten, welche Datenfelder wie transformiert werden müssen. Individuelle Transformationsregeln werden in Workshops definiert und anschließend umgesetzt. Tabellen- und Feldbasierte Mappings werden erstellt, die exakte Anweisungen zu den Umwandlungen enthalten. Diese Anweisungen werden dann bei der technischen Realisierung von der Software umgesetzt.

Build, Test, Go Live

Die eigentliche Migration erfolgt. Dabei werden Daten aus den Quellsystemen extrahiert, den qualitativen Anforderungen des Zielsystems angepasst und letztendlich in das Zielsystem geladen. Eine fortwährende Beobachtung der Transformationsergebnisse durch Experten der betroffenen Geschäftssysteme ist unerlässlich. Ein Migrationsmonitoring überwacht die Übernahme der Daten vom Quellsystem ins Zielsystem und macht Aussagen über die Zahl der erfolgreich migrierten Datensätze. Kein Datensatz darf verlorengehen!

Nachhaltige Datenqualitätssicherung

Diese Phase gehört nicht mehr zum eigentlichen Migrationsprojekt: Die richtigen und korrekten Daten befinden sich im Zielsystem, die Anwender sind zufrieden. Das neue System wird mit hoher Effizienz produktiv genutzt und somit gewinnbringend eingesetzt. Damit der nun erreichte hohe Standard der Datenqualität gewährleistet bleibt, empfiehlt sich die Implementierung einer Data Quality Firewall am Zielsystem. So wird eine Verschmutzung der Kontaktstammdaten verhindert: Anredeschlüssel werden automatisch generiert, Adressen gleich bei der Eingabe korrekt ins System übernommen und die Anlage doppelter Datensätze wird vermieden. Ein Monitoring sollte die Datenqualität kontinuierlich überwachen. Im Fall einer qualitativen Verschlechterung können dann zeitnah Maßnahmen ergreifen, die die Datenqualität wieder auf das gewünschte hohe Niveau bringen.

Ein ausführliches Best Practice Paper finden Sie hier. (mil)