Was ist Datenmigration?

Datenmigration ist die sehr komplexe Aufgabe, Daten aus dem Quellsystem zu extrahieren, den Inhalt und die Datenstruktur gemäß den Anforderungen des oder der Zielsysteme zu konvertieren und dann das Ergebnis in die Zielsysteme zurückzuschrieben.

Um erfolgreich zu sein, ist ein sehr tiefes Verständnis der Datenstruktur sowie der Inhalte des Quellsystems und der darüberliegenden Geschäftsprozesse notwendig. Gleiches gilt für die Strukturen des oder der Zielsysteme sowie der gewünschten neuen Prozesse.

Danach kann, gemeinsam mit den Nutzern, die Konvertierung (Mapping) strukturiert werden. Es ist ein hochkomplexer technischer aber auch geschäftsbezogener Prozess.

Eine notwendige Datenmigration ist die Chance, organisch gewachsene Inhalte und Strukturen „zurückzuschneiden“.

Beispiel für eine Datenmigration

Altova

Komplexe Datenkonvertierung (Quelle: Altova Mapforce screenshot)

Das linke Bild zeigt eine komplexe Datenkonvertierung unter Verwendung von Altova´s Mapforce Werkzeug. Der Versuch, dies mit Excel zu bewerkstelligen, würde sicherlich scheitern. Mit dem richtigen Werkzeug werden sogar komplexe Konvertierungen einfach.

Die Datenmigration ist in der Regel nicht nur auf eine einfache Quelle – Ziel -Zuordnungen beschränkt, sondern kann komplexe Kalkulationen, Transformationen oder Korrekturen erfordern. Manchmal müssen die Daten sogar auf mehrere Zielsysteme aufgespalten werden.

Unser Beitrag

Holistic Analytics führt die folgenden 13 Schritte der Datenmigration durch:

1. Ihr Geschäft verstehen
2. Analyse der bestehenden Prozesse
3. Verstehen der Datenstrukturen der bestehenden Systeme
4. Verstehen der neuen Prozesse
5. Verstehen der Datenstrukturen der Zielsysteme
6. Durchführung einer Daten Profilanalyse
7. Handlungsempfehlung für die Datenbereinigung
8. Freigabe der Handlungsempfehlung
9. Durchführung der Datenbereinigung
10. Konfiguration der Datenkonvertierung (Mapping)
11. Freigabe des Mappings
12. Durchführung der Datenkonvertierung
13. Finale Freigabe der Datenmigrationsergebnisse

In diesem Bereich kommt die Spezialität von Holistic Analytics – die Verbindung von Geschäftsverständnis, Prozesswissen und technologischem Knowhow – besonders zum Tragen!