Datenmigrationen: Herausforderungen und Chancen für die Daten Qualität

Datenmigrationen: Herausforderungen und Chancen für die Daten Qualität

Technologien, Systeme und Geschäftsanforderungen entwickeln sich stetig weiter. Angesichts der stetigen Veränderung und der verkürzten Halbwertszeit von Systemen, kommen viele Unternehmen früher oder später an den Punkt und lösen bestehende IT Systeme ab. Bei der Ablösung eines Systems, das Hardware und Software umfasst, ist ein weiterer wesentlicher Bestandteil die Migration der Daten. Bei der Daten Migration werden die Daten aus dem ursprünglichen Quellsystem in das neue Zielsystem übertragen. Dies ist ein komplexer Vorgang bei dem die Daten Qualität ein kritischer Faktor darstellt. Aber es bieten sich auch Chancenum Ordnung in den Daten zu schaffen.  

Zentrale Prozesse und Qualitäts Themen der Daten Migration

Die Daten Migration besteht grundsätzlich aus drei Hauptprozessen:

  • Das Extrahieren der Daten aus dem Altsystem
  • Das Transformieren der Daten
  • Das Laden der Daten in das neue System

Der zentrale Teil ist das Transformieren der Daten in die neue Struktur und die neuen Wertebereiche. Dieser Prozess sollte möglichst automatisiert durchgeführt werden, damit der Aufwand nicht ausufert.

Um Daten automatisiert zu verarbeiten, müssen sie eine möglichst hohe Qualität aufweisen. Ein wichtiger Faktor ist dabei die Korrektheit und Vollständigkeit der Daten. Dazu gehört unter anderem:

Korrigieren oder nicht korrigieren?

Fehlen zum Beispiel bei zu migrierenden Kontakten bestimmte Informationen, wie die Anrede, gibt es mehrere Möglichkeiten das Thema anzugehen. Entweder

  • man korrigiert die fehlenden Inhalte,
  •  übernimmt die Daten mit mangelhafter Qualität oder
  •  wählt einen Mischansatz.

Alle Vorhaben haben natürlich Vor- und Nachteile.

Wird entschieden die Daten zu korrigieren, werden qualitativ hochwertige Daten ins neue System überführt. Da die Bereinigung zusätzlich Zeit in Anspruch nimmt, hat man je nach Projektplanung nicht die Möglichkeit den zusätzlichen Aufwand zu betreiben.
Wählt man den Ansatz, dass die unvollständigen Daten ins neue System übernommen werden, ist der Vorteil, dass nicht zusätzliche Zeit für die Bereinigung aufgewendet wird. Man übernimmt jedoch Altlasten in das neue System, die später Auswirkungen auf auf Prozesse und Effizienz haben.
Beim Mischansatz gilt es abzuwägen, welche Daten Qualitäts-Probleme bereinigt werden sollen und in welchem Ausmass. Bei fehlender Anrede könnte zum Beispiel anhand eindeutiger Vornamen die Anrede automatisch gesetzt werden. Die restlichen Kontakte ohne Anrede, könnte entweder leer übernommen oder manuell korrigiert werden. Der Vorteil von diesem pragmatischen Ansatz ist, dass ein Grossteil der Daten mit überschaubarem Aufwand korrigiert werden kann.

Pragmatische Kosten/Nutzen Abwägung

Alle Projekte oder Vorhaben bewegen sich im Spannungsfeld von Kosten und Nutzen. So auch die Daten Qualität.

Es gilt einen pragmatischen Ansatz zu wählen um Kosten als auch Nutzen in Balance zu halten. In manchen Fällen ist es sinnvoll die schlechten Daten zu bereinigen, bevor man sie in das neue System migriert. Vor allem bei mangelnder Qualität der Stammdaten, welche die Grundlage vieler Prozesse sind. Bei komplexen Daten Qualitätsproblemen wie z.B. Dubletten ist es empfehlenswert, die Bereinigung bei der Planung zu berücksichtigen. Diese Vorhaben sollten mit dem Projektmanagement frühzeitig und gut abgestimmt sein.

Datenmigrationen bieten oft eine gute Gelegenheit mangelhafte Daten Qualität zu korrigieren. Es können mehrere Themen auf einmal angegangen werden, ohne für jedes ein eigenes Vorhaben zu starten. Es ist jedoch Vorsicht geboten. Ist man auf den Geschmack gekommen Bereinigungen im Rahmen der Transformation durchzuführen, ist es wichtig Prioritäten zu setzen. Es kann leicht passieren, dass alle möglichen Daten Qualitätsverletzungen auf einmal korrigiert werden wollen und das eigentliche Ziel, die Daten Migration, aus den Augen verloren geht.

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