Jede digitale Transformation beginnt mit einer einfachen Wahrheit: Mit schlechten Daten kann man keine Innovationen schaffen. Bevor Ihr Unternehmen die Vorteile der nächsten Generation von Analysen oder KI nutzen kann, müssen Ihre Daten sicher, sauber und vollständig in moderne Systeme migriert werden.
In diesem Beitrag erfahren Sie, warum die Datenmigration die Grundlage der Modernisierung ist, was auf dem Spiel steht, welche Tools zur Verfügung stehen und wie man sie richtig durchführt.
Was ist Datenmigration?
Datenmigration ist der Prozess der Übertragung von Daten von einem System, einer Anwendung oder einer Speicherumgebung in eine andere. Dies kann bedeuten, dass man von einem lokalen System in eine Cloud wechselt, von einer Datenbank-Engine auf eine andere umsteigt, mehrere Datenspeicher nach einer Fusion konsolidiert oder die Speicherung und den Zugriff auf Daten neu organisiert.
Sie unterscheidet sich von der Integration (bei der Systeme verbunden und synchronisiert werden) oder der Replikation (bei der Daten dupliziert werden). Migration bedeutet in der Regel eine einmalige oder groß angelegte Verschiebung von Daten und die damit verbundene Erhaltung von Datenqualität, Struktur und Geschäftslogik.
Es gibt verschiedene Arten der Migration:
- Speichermigration (z. B. Verschieben von Dateien oder Blobs in einen Cloud-Speicher)
- Datenbankmigration (Wechsel von Datenbank-Engines oder -Versionen)
- Migration von Anwendungen oder Geschäftsprozessen (Verlagerung von ERP-, CRM- oder anderen operativen Systemen)
- Cloud-Migration (Verlagerung von Altsystemen oder Datenlagern auf Cloud-Plattformen)
Warum Datenmigration für die Modernisierung wichtig ist
Wenn Unternehmen ihren Technologie-Stack modernisieren, spielt die Datenmigration eine zentrale Rolle. Hier sind die wichtigsten Gründe, warum sie wichtig ist:
Ermöglichung von Innovation und Analytik
Altsysteme sperren Daten oft in veraltete Formate, Silos oder Infrastrukturen, die den Zugriff und die Analyse erschweren. Durch die Migration von Daten in moderne, zugängliche Systeme erschließen Sie die Möglichkeit, Analysen, Automatisierung oder KI anzuwenden. Ohne saubere, zugängliche Daten geraten moderne Dienste ins Stocken.
Verbesserung der Agilität und Flexibilität
Moderne Plattformen (ob Cloud, Microservices, Data Lakes oder komponierbare Architekturen) ermöglichen es Unternehmen, schneller auf geschäftliche Veränderungen zu reagieren. Diese Agilität ist jedoch nur möglich, wenn Ihre Daten entsprechend migriert und umstrukturiert wurden.
Reduzierung von Risiken und technischen Schulden
Altsysteme sind mit einem hohen Wartungsaufwand, einer kostspieligen Infrastruktur, mangelndem Support und oft versteckten Datenproblemen (z. B. Duplikate, veraltete Datensätze, inkonsistente Schemata) verbunden. Durch die Migration können Sie diese Systeme in den Ruhestand versetzen oder modernisieren und das Risiko und die Kosten für die Wartung veralteter Systeme reduzieren.
Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Governance
Mit der Verschärfung der Datenvorschriften (GDPR, CCPA usw.) und den zunehmenden Anforderungen der Unternehmen an die Nachvollziehbarkeit, Nachprüfbarkeit und Transparenz bieten moderne Systeme die erforderliche Kontrolle und Transparenz. Die Migration ist oft der richtige Zeitpunkt, um die Governance zu verbessern, Daten zu bereinigen und Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.
Schaffung der Grundlage für KI-fähige Abläufe
Wenn Ihr Unternehmen die Einführung von KI, maschinellem Lernen oder Automatisierung plant, müssen Sie auf einer stabilen, gut migrierten Datengrundlage aufbauen. Mit anderen Worten: Sie können KI nicht in eine fragmentierte Legacy-Umgebung integrieren und zuverlässige Ergebnisse erwarten.
Häufige Herausforderungen bei der Datenmigration
Obwohl die Datenmigration für die Modernisierung von entscheidender Bedeutung ist, stehen viele Initiativen vor erheblichen Herausforderungen, die zu Verzögerungen oder Misserfolgen führen können, so dass es wichtig ist, diese häufigen Fallstricke vorherzusehen und zu planen.
Zu den häufigsten Herausforderungen bei der Datenmigration gehören:
- Schlechte Datenqualität: Unternehmen kämpfen mit Problemen wie Duplikaten, inkonsistenten Formaten oder fehlenden Metadaten, was den Migrationsprozess erheblich erschwert.
- Komplexität von Mapping und Transformation: Das Mapping von Daten von Quell- auf Zielsysteme, die Anwendung notwendiger Transformationen und die Beibehaltung der ursprünglichen Geschäftslogik können sehr komplex sein
- Risiko von Betriebsunterbrechungen: Ausfallzeiten oder Betriebsunterbrechungen während des Migrationsprozesses stellen ein erhebliches Risiko dar.
- Mangelnde Automatisierung: Die übermäßige Abhängigkeit von manuellen Prozessen erhöht das Risiko von Fehlern, Datenverlusten oder -beschädigungen.
- Schwierige Validierung: Selbst nach der Migration ist es schwierig zu überprüfen, ob die Daten korrekt, vollständig und einsatzbereit sind.
- Governance- und Dokumentationsprobleme: Unzureichende Governance und mangelhafte Dokumentation können die Einhaltung von Vorschriften, Audits und das gesamte Prozessmanagement erschweren.
Um Risiken zu minimieren und eine reibungslose, erfolgreiche Migration zu gewährleisten, ist es unerlässlich, diese häufigen Fallstricke zu erkennen und sie frühzeitig im Planungsprozess zu berücksichtigen.
Bewährte Verfahren für eine erfolgreiche Datenmigration
Im Folgenden werden einige Schritte für eine erfolgreiche Datenmigration in einem Modernisierungskontext empfohlen:
- Definition klarer Ziele: welche Systeme werden migriert, was macht den Erfolg aus (Datengenauigkeit, Ausfallzeit, Zeitrahmen für die Umstellung)
- Prüfen und bereinigen Sie zunächst die Daten: Stellen Sie vor der Übertragung Duplikate, veraltete Daten und inkonsistente Formate fest und beseitigen Sie diese.
- Datenlogik und -transformationen abbilden: Dokumentieren Sie, wie sich die Daten ändern werden, wie sie fließen und welche Geschäftslogik Anwendung findet.
- Automatisieren Sie, wo immer möglich: Verwenden Sie Tools, die eine automatische Zuordnung, Validierung, Fehlerbehandlung und Überwachung ermöglichen.
- Validierung und Abgleich: Nach der Migration werden Prüfungen durchgeführt, um Vollständigkeit, Genauigkeit und Leistung sicherzustellen.
- Cutover- und Fallback-Planung: Sorgen Sie für minimale Ausfallzeiten und erstellen Sie einen Rollback-Plan für den Fall, dass etwas schief geht.
- Verwaltung und Dokumentation: Führen von Prüfprotokollen, Aufzeichnung von Umwandlungen und Gewährleistung der Transparenz für die Einhaltung von Vorschriften
- Stilllegung von Altsystemen: Sobald die Migration erfolgreich und validiert ist, werden die alten Systeme außer Betrieb genommen, um die Vorteile voll auszuschöpfen.
Die Liste: Die besten Tools zur Datenmigration
Bei der Auswahl einer Plattform zur Unterstützung Ihrer Migration stellen wir Ihnen hier einige der führenden Lösungen auf dem Markt vor.
SnapLogic
Die Integrationsplattform als Service (iPaaS) von SnapLogic bietet leistungsstarke End-to-End-Migrationsfunktionen, die für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen entwickelt wurden. Die Plattform automatisiert die komplexesten Phasen der Datenmigration, von der Erkennung und dem Mapping bis hin zur Transformation, Validierung und dem Laden, und hilft Unternehmen, große Datenmengen sicher und mit minimalen Ausfallzeiten zu bewegen.
AWS-Datenbank-Migrationsdienst (AWS DMS)
AWS DMS ist ein Cloud-nativer Service von Amazon Web Services, der Migrationen von heterogenen Datenbanken mit minimalen Ausfallzeiten und kontinuierlicher Replikation unterstützt. Wird im Allgemeinen in AWS-zentrierten Umgebungen verwendet.
Microsoft Azure-Datenfabrik / Azure-Migrationswerkzeuge
Ein verwalteter ETL-/Datenintegrationsdienst von Microsoft Azure, Azure Data Factory (und zugehörige Migrationstools), bietet Konnektivität, grafische Pipelines und Orchestrierung für Azure-first-Ökosysteme.
Talend Data Fabric
Talend bietet eine End-to-End-Plattform, die Ingestion, Transformation, Qualität und Governance abdeckt. Sie ist nach wie vor stark für Unternehmen mit komplexen Transformationsanforderungen.
Fivetran
Fivetran ist bekannt für seine verwalteten, codefreien Konnektoren und seine Fähigkeit, Daten aus vielen Quellen in moderne Analyse-/Data-Warehouse-Systeme einzubringen. Es wird häufig für die Migration zu Cloud-Warehouses verwendet.
Matillion
Matillion baut Pipelines in Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery und Redshift auf. Es wurde speziell für die Migration in diese Umgebungen entwickelt und unterstützt sowohl die Extraktion als auch die Transformation.
Wie man das richtige Datenmigrationswerkzeug auswählt
Die Auswahl der richtigen Datenmigrationsplattform kann über den Erfolg oder Misserfolg Ihrer Modernisierungsbemühungen entscheiden. Suchen Sie nach einer Lösung, die nicht nur Daten verschiebt, sondern auch Transformation, Governance und langfristige Integrationsziele unterstützt.
Hier ist, was Sie vorrangig behandeln sollten:
- Umfassende Konnektorabdeckung: Native Integration mit all Ihren Systemen, ob Cloud, On-Premises oder SaaS, so dass keine Quelle oder kein Ziel zurückbleibt.
- Integrierte Transformation und Datenqualität: automatisches Schema-Mapping, Formatstandardisierung und Validierung zur Gewährleistung von Genauigkeit und Konsistenz
- Automatisierung und Echtzeitüberwachung: Tools, die sich wiederholende Aufgaben rationalisieren, Probleme frühzeitig erkennen und erfolgreiche Übertragungen validieren, während gleichzeitig die Ausfallzeiten minimiert werden
- Change Data Capture (CDC): für kontinuierliche Datensynchronisation und unterbrechungsfreie Migrationen
- Governance und Verlaufsverfolgung: Vollständige Transparenz der Datenbewegungen für Compliance, Audits und langfristiges Vertrauen
- Ausrichtung auf die Zukunft: Die besten Tools gehen über die Migration hinaus und ermöglichen Automatisierung, Analysen und KI-Initiativen, sobald die Daten vorhanden sind.
Migrieren und modernisieren
Wenn Unternehmen ihren Datenbestand modernisieren, sind die Daten nicht das einzige Hindernis. Es ist auch die Legacy-Integrationslogik, die das Ganze zusammenhält. Der SnapLogic Intelligent Modernizer (SLIM) hilft Unternehmen bei der Migration von veralteten ETL- und Integrationsplattformen wie Informatica PowerCenter oder IBM DataStage und beim Wiederaufbau dieser Integrationen in einer modernen, cloud-nativen iPaaS-Umgebung.
SLIM nutzt KI, um bestehende Integrationen zu analysieren, abzubilden und zu modernisieren. Anstatt alte Aufgaben einfach nur zu entfernen und zu verschieben, werden sie mithilfe der nativen visuellen Pipelines von SnapLogic rekonstruiert, wodurch technische Schulden beseitigt, Risiken reduziert und Migrationskosten und -zeiten drastisch gesenkt werden.
Die wichtigsten Vorteile von SLIM:
- Beschleunigte Migration von älteren ETL-Tools durch KI-gestützte Analyse und Automatisierung
- Kosteneffiziente Modernisierung durch Beseitigung redundanter oder veralteter Integrationen
- Zukunftssichere Architektur, die auf SnapLogics einheitlichem iPaaS aufbaut und sowohl Daten- als auch Anwendungsintegration unterstützt
Dies macht SLIM besonders wertvoll für Unternehmen, die groß angelegte digitale Transformationsinitiativen durchführen, bei denen die Modernisierung der Integration eine Voraussetzung für KI, Analytik oder kompatible Unternehmensziele ist.
Migration als Grundlage für ein kompatibles Unternehmen
Die Migration Ihrer Daten ist der grundlegende Schritt auf dem Weg zu einem kompatiblen Unternehmen. Durch die Übertragung Ihrer Daten auf moderne, flexible Plattformen ermöglichen Unternehmen die modulare Zusammenstellung von Anwendungen, Analysen, Prozessen und Automatisierung.
Sobald Ihre Daten in einer modernen Architektur gespeichert sind, können Sie:
- Verknüpfung unterschiedlicher Anwendungen mit Echtzeit-Datenströmen
- Einsatz von KI- oder ML-Modellen auf vereinheitlichten, hochwertigen Datensätzen
- Kontinuierliche Iteration und Erweiterung von Funktionen, anstatt sich auf veraltete Monolithen zu beschränken
Für Unternehmen, die sich auf agentenbasierte, KI-fähige Plattformen zubewegen oder das ganze Versprechen von Diensten wie dem von SnapLogic nutzen wollen, ist die Datenmigration nicht nur vorbereitend, sondern strategisch wichtig.
Was ist als nächstes zu tun?
Wenn Sie Ihren Technologie-Stack modernisieren, in neue Plattformen investieren oder KI-gesteuerte Workflows planen, dann verdient die Datenmigration Ihre volle Aufmerksamkeit. Richtig gemacht, setzt sie Innovationen frei, reduziert Risiken und schafft die Voraussetzungen für eine kontinuierliche Modernisierung. Schlecht gemacht, wird sie zu einem Engpass, einem Risikopunkt und einer Kostenstelle.
Beginnen Sie jetzt damit:
- Festlegung des Migrationsumfangs und der Erfolgskriterien
- Prüfung Ihrer Daten und Bereinigung vor dem Umzug
- Auswahl eines Migrationswerkzeugs, das zu Ihrer Architektur und Zukunftsvision passt
- Gewährleistung von Governance, Validierung und minimaler Geschäftsunterbrechung
Und wenn Sie nach einer Integrationsplattform suchen, die mehr kann als nur Migration, sondern auch kontinuierliche Konnektivität, Automatisierung und komponierbare Architekturen unterstützt, dann sollten wir besprechen, wie SnapLogic Ihnen helfen kann, diese Vision umzusetzen.
