Die beteiligten Prozesse bei der Datenmigration

Was ist Datenmigration?


Datenmigration bezeichnet das Übertragen von Daten von einem Format oder Speicherort zu einem anderen oder von einer Anwendung zu einer anderen. Die Datenmigration hat zur Folge, dass die Daten an einem neuen Ort oder in einem neuen System gespeichert werden. Der Prozess wird durch den Wunsch des Unternehmens gesteuert, Daten zu migrieren oder zu konsolidieren, indem Altsysteme durch neue Anwendungen, die denselben Datensatz verwenden, ersetzt oder ergänzt werden. In den meisten Fällen werden Datenmigrationen von Unternehmen veranlasst, die ihre Daten von lokalen Anwendungen und Infrastrukturen in Cloud-basierte Anwendungen und Speicher verschieben möchten, um den IT-Betrieb umzugestalten oder zu optimieren.

Datenmigration vs. Datenkonvertierung vs. Datenintegration

Bei der Datenmigration werden Daten von einem System, Speicherort oder Format in ein anderes übertragen. Dazu gehören Profiling, Bereinigung, Validierung der Daten und kontinuierliche Qualitätssicherung im Zielsystem. Andererseits ist die Datenkonvertierung der erste Schritt im Datenmigrationsprozess.
Lesen Sie mehr über Optimierung der Bereinigung.

Bei der Datenkonvertierung werden die Daten von einem Format in ein anderes konvertiert. Das ist ein wichtiger Schritt bei der Übertragung von Daten aus einer Altanwendung in eine verbesserte Version der gleichen oder einer anderen Art von Anwendung mit einer anderen Struktur. Die Konvertierung umfasst das Extrahieren, Ändern und Laden der Daten in das neue System unter Einhaltung einer Reihe von Protokollen.

Datenintegration beinhaltet die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, um den Benutzern ein einheitliches Ergebnis zu bieten. Datenintegration ist für die Datenanalyse erforderlich. Die Integration kann die Erstellung von Data Warehouses beinhalten, die automatisch On-Premise- und Cloud-basierte Rechenzentren miteinander verbinden.
Lesen Sie mehr über Integration

Warum wird es schwierig und riskant gesehen?

Die Datenmigration wird durch die Datengravitation erschwert. Die Datengravitation hängt damit zusammen, dass Daten immer mehr Daten anziehen, wenn sie wachsen, dass die Integration von Daten in ein Unternehmen ein komplexer Prozess ist und dass die Daten im Laufe der Zeit angepasst werden müssen. Die Herausforderung ist besonders groß für Unternehmen, die auf Cloud-Infrastrukturen migrieren.

Das Problem besteht darin, dass jede Anwendung die Komplexität der Datenverwaltung erhöht, indem sie der Hierarchie der Datenverwaltung neue Elemente der Anwendungslogik hinzufügt, während jede Ebene in keinem Zusammenhang mit dem nächsten Datenanwendungsfall steht. Die Geschäftsprozesse nutzen die Daten isoliert und erzeugen dann ihre eigenen Formate, während die Integration auf den nächsten Prozess verschoben wird.

Daher müssen Datenarchitekturen, Anwendungsdesign und Geschäftsprozesse aufeinander abgestimmt sein, aber in den meisten Fällen sind diese Gruppen nicht bereit oder in der Lage, sich zu ändern. Dies veranlasst die Anwendungsadministratoren dazu, die einfachsten und idealsten Arbeitsabläufe zu meiden, was zu suboptimalen Designs führt. Obwohl das Ausweichen auf Prozesse in der Entwurfsphase notwendig sein kann, muss dieses technische Problem bei Datenintegrations- oder Migrationsprojekten gelöst werden.

Datenmanager können die Datengravitation überwinden, indem sie die Daten und die zugehörigen Anwendungen voneinander trennen und sie in sicherere und günstigere Umgebungen bringen. Zu Beginn eines Migrationsprojekts können Unternehmen Zeit einplanen, um Daten- und Anwendungskomplexe zu lösen und die Datenverwaltung zu verbessern und gleichzeitig die Data Governance und die Anwendungsmobilität zu verbessern.

Angesichts der Komplexität, die durch die Schwerkraft der Daten verursacht wird, sollten Datenadministratoren die Datenmigration als eine strategische Waffe betrachten, um eine angemessene Unterstützung und Sensibilisierung des Kundenunternehmens zu erreichen. Sie müssen dafür sorgen, dass das Projekt die nötige Unterstützung erhält, indem sie sich auf die heikelste Komponente der Migration konzentrieren - die Tatsache, dass sie das Altsystem abschalten werden. Dies wird die Aufmerksamkeit der wichtigsten Stakeholder auf sich ziehen.



Arten der Datenmigration

Das Upgrade von Datensystemen oder die Verlagerung des Rechenzentrums in die Cloud hat mehrere geschäftliche Vorteile. Für die meisten Unternehmen ist dies ein Teil der natürlichen Entwicklung ihres Betriebs. Unternehmen, die in die Cloud migrieren, möchten ihre personellen Ressourcen auf die Fachkräfte konzentrieren, die Agilität erhöhen, das Umsatzwachstum vorantreiben, die Dienste nach Bedarf bezahlen und die Kapitalkosten senken. Letztlich bestimmt die Art der Migration, die ein Unternehmen vornimmt, wie viel IT-Personalressourcen dadurch für die Konzentration auf andere Projekte verfügbar gemacht werden.

Was sind die verschiedenen Arten der Datenmigration?

Speichermigration: Bei der Speichermigration werden Daten aus bestehenden Arrays in moderne Arrangements verlagert, die anderen Systemen den Zugriff darauf ermöglichen. Diese Art der Migration führt zu einer deutlichen Verbesserung der Leistung und einer kosteneffizienten Skalierung. Sie ermöglicht außerdem bessere Datenverwaltungsfunktionen wie Snapshots, Klonen, Disaster Recovery und Backup.

Cloud-Migration: Bei der Cloud-Migration werden Anwendungen, Daten und andere IT-Ressourcen von einem physischen Rechenzentrum zu einem Cloud-Service oder von einer Cloud zu einer anderen übertragen. Meist handelt es sich dabei um eine Speichermigration.

Anwendungsmigration: Hier geht es darum, eine Anwendung von einem System auf ein anderes zu verschieben. Außerdem wird eine Anwendung von einem physischen IT-Zentrum in eine Cloud verschoben, es wird zwischen Clouds gewechselt oder die der Anwendung zugrunde liegenden Daten werden in eine neue Art von Anwendung verschoben, die von einem Softwareanbieter bereitgestellt wird.

Planung einer Datenmigration

Wie läuft die Datenmigration ab?

  • Datenextraktion
  • Datenumwandlung
  • Laden der Daten

Die Übertragung sensibler oder wichtiger Daten oder die Stilllegung von Altsystemen ist ein wichtiges Unterfangen für alle Beteiligten. Auch wenn ein solider Plan unerlässlich ist, können sich Datenverwalter auf bestehende Systeme verlassen. Im Internet gibt es mehrere Vorlagen und Checklisten für die Datenmigration. So bietet z.B. Data Migration Pro eine umfassende 7-Phasen-Checkliste, eine Open-Source-Ressource, die von Datenmigrationsspezialisten entwickelt wurde.

Vorbereitung der Migration: Prüfen Sie die zu verschiebenden Daten auf ihre Zuverlässigkeit.

Projektinitiierung: Identifizieren Sie die wichtigsten Beteiligten und informieren Sie sie über den Prozess.

Analyse der Datenlandschaft: Erarbeiten Sie einen zuverlässigen Prozess zur Verwaltung der Datenqualitätsrichtlinien und informieren Sie den Kunden über die Ziele des Projekts, einschließlich der Notwendigkeit, Altsysteme abzuschalten.

Lösungsentwurf: Bestimmen Sie die zu verschiebenden Daten und ermitteln Sie die Qualität dieser Daten vor und nach der Verschiebung.

Build & Test: Entwickeln Sie einen Code für die Migrationslogik und testen Sie die Migration, indem Sie die Produktionsumgebung simulieren.

Ausführen & validieren: Stellen Sie sicher, dass die Migration den Qualitätsanforderungen entspricht und dass der neue Datensatz für Geschäftsanwendungen brauchbar ist.

Außerbetriebnahme & Überwachung: Schließen Sie die alten Systeme ab und entsorgen Sie sie.

Diese Aufgabe mag entmutigend erscheinen, aber Sie müssen nicht alle Schritte bei allen Migrationen durchführen. Jede Situation ist einzigartig, und jedes Unternehmen geht den Prozess anders an.



Top 10 Herausforderungen

  1. Fehlende Kontaktaufnahme mit wichtigen Stakeholdern: Es gibt immer jemanden im Unternehmen, der ein Interesse an den zu verschiebenden Daten hat, ungeachtet des Umfangs der Migration. Finden Sie diese Personen und erklären Sie ihnen die Bedeutung dieses Projekts und die Auswirkungen auf die Daten, bevor Sie mit der Migration beginnen. Wenn Sie das nicht tun, wird man Sie irgendwann damit konfrontieren, und die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass dies Auswirkungen auf Ihren Terminkalender haben wird.

  2. Fehlende Kommunikationswege: Nachdem Sie den Beteiligten die Einzelheiten des Projekts erklärt haben, sollten Sie sie über die Fortschritte auf dem Laufenden halten. Verfassen Sie einmal pro Woche einen Statusbericht und machen Sie sie darauf aufmerksam, wenn die Dinge vom Kurs abweichen. Eine regelmäßige Kommunikation wird Ihnen helfen, das Vertrauen der von dem Projekt betroffenen Personen zu gewinnen.

  3. Fehlende Data Governance: Bestimmen Sie bei der Erstellung des Projektplans eindeutig die Personen, die das Recht haben, Daten aus dem Quellsystem zu erstellen, zu bearbeiten, zu entfernen oder zu genehmigen. Dokumentieren Sie diese Details, um angemessene Protokolle zu erstellen.

  4. Fehlende Experten: Das Übertragen von Daten ist eine komplexe Aufgabe, die von Personen durchgeführt werden muss, die sich mit den Feinheiten auskennen. Wenn Sie ein Team von erfahrenen Fachleuten einstellen, ist ein reibungsloser Ablauf gewährleistet.

  5. Schlechte Planung: IT-Teams wenden für die Planung kleiner Datenmigrationsprojekte nicht mehr als 10 Stunden auf. Wenn Sie sich ausreichend Zeit nehmen, können Sie einen fundierten Datenmigrationsplan erstellen, der bei der eigentlichen Datenmigration Zeit spart.

  6. Unzureichende IT-Ressourcen und Fähigkeiten: Wenn das Vorhaben das Übertragen großer Datenmengen beinhaltet, sollte der Administrator in hochwertige Datenmigrationssoftware investieren und ein spezialisiertes Unternehmen beauftragen, das ihn bei dem Prozess unterstützt.

  7. Aufschieben, bis Sie perfekte Spezifikationen für das Ziel erreichen: Wenn das Implementierungsteam bereits an den Designkriterien arbeitet, fahren Sie mit den Schritten 2 und 3 fort. Die Zielvorgabe ist wichtig, aber Sie sollten nicht zulassen, dass das Projekt verlangsamt wird.

  8. Unbewährte Migrationsmethode: Bevor Sie eine Migrationsmethode umsetzen, sollten Sie sich vergewissern, dass sie in anderen Unternehmen mit einem ähnlichen Profil funktioniert hat. Vermeiden Sie die Verlockung von generischen Verfahren von Anbietern.

  9. Lieferanten und Projektmanagement: Die Lieferanten sind entscheidend für den Erfolg eines Projekts. Sorgen Sie dafür, dass Sie über zuverlässige Projektmanagementstrategien verfügen, die den Beitrag der Lieferanten berücksichtigen.

  10. Abhängigkeiten zwischen Objekten: Selbst mit den fortschrittlichen Funktionen moderner Datenverwaltungstools kommt es immer wieder vor, dass abhängige Datensätze gefunden werden, die im ursprünglichen Plan nicht berücksichtigt wurden. Erstellen Sie einen Notfallplan für objektübergreifende Abhängigkeiten, um Verzögerungen zu vermeiden, wenn diese erst spät im Migrationsprozess entdeckt werden.


Datenmigration Best Practices

Datensicherung: Erstellen Sie eine Sicherungskopie der zu übertragenden Daten, damit Sie einen Ausweichdatensatz haben, den Sie verwenden können, falls die Implementierung schief geht. Prüfen Sie die Backup-Ressourcen, bevor Sie mit der Implementierung fortfahren.

Migrationsmethode: Bestimmen Sie eine geeignete Migrationsmethode und vergewissern Sie sich, dass diese für das Projekt und das Unternehmen geeignet ist.

Testen Sie mehrmals: Testen Sie die Systeme während der Planungs-, Design- und Implementierungsphase, um sicherzustellen, dass jeder Schritt zum gewünschten Ergebnis führt. Im Idealfall sollten Sie einen stufenweisen Ansatz wählen und das System bei jeder Iteration testen.

Bleiben Sie beim Programm: Der Prozess der Datenmigration ist oft komplex und langwierig, aber Sie sollten sich immer an den Plan halten, um eine rechtzeitige Projektabwicklung zu gewährleisten.

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Zukunftsperspektive

Die globale Datenmigrationsbranche wird im Jahr 2027 voraussichtlich 21,1 Milliarden Dollar wert sein, was einem Wachstum von 18% entspricht. Dieses Wachstum wird größtenteils von Unternehmen gefördert, die Verbraucherdaten in die Cloud verlagern, um die Nutzungsmöglichkeiten zu verbessern. Traditionelle Märkte wie die USA, Japan und Europa werden den Sektor dominieren, aber es wird erwartet, dass China deutlich zulegen wird. Die großen Technologiekonzerne wie Amazon und Microsoft werden den Markt für Software und Dienstleistungen weiterhin dominieren.

BiG EVAL bietet Datenqualitätsautomatisierung, um Kunden dabei zu helfen, wertvolle Informationen aus ihren Unternehmensdaten zu gewinnen. Unabhängig von der Branche, unabhängig von der Anzahl der Datensätze!

Unser Datenqualitätsmanagement und die Automatisierung von Datentests sorgen dafür, dass unsere Kunden fehlerfreie Datenqualitätslösungen erhalten.

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