Datenmigration

die Basis für erfolgreiche Applikationsmigration und M&A Prozesse

Der Prozess einer erfolgreichen Datenmigration

Datenbestände analysieren

Datenbestände analysieren

Bevor man mit einer Datenmigration beginnen kann, muss man zunächst einmal die vorhandenen Datenbestände analysieren. Wir verwenden dazu eine datengetriebene Data-Profiling-Technologie, mit der es zur kompletten Entladungen der zu migrierenden Systeme kommt. Die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Datensätze und Systemen lassen sich dann – mit Hilfe der jeweiligen Kundenabteilungen – leicht erkennen.

Datenmigration konzeptionieren

Datenmigration konzeptionieren

Unser System sieht bei jeder Migration die Erstellung eines Migrationskonzeptes vor. In diesem Konzept werden
• der kritische Pfad,
• das Daten-Mapping,
• die fachlichen Regeln und
• die KPIs
definiert. Am Ende der Migration ist dann eine transparente Dokumentation vorhanden, anhand der sowohl der Migrationsprozess als auch das Ergebnis klar nachvollzogen werden können.

Datenmigration durchführen

Datenmigration durchführen

Nach der Analyse und der Konzepterstellung wird die eigentliche Datenmigration entwickelt – mit Schnittstellen zu allen relevanten Quell- und Zielsystemen. Wir arbeiten in dieser Phase immer mit so vielen Daten wie möglich, denn wer eine Migration nur mit Minimalbeständen entwickelt, kann später leicht Schiffbruch erleiden. Außerdem legen wir größten Wert auf Datenqualität. Gute Datenqualität ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei jeder Migration, weil fehlerhafte Daten Prozesse enorm verlangsamen können. Wenn mehrere Testmigrationen erfolgreich durchgeführt wurden und die Ergebnisse ausgewertet sind, kann die finale Migration beginnen – je nach Kundenwunsch als Big-Bang-Migration, als laufende Migration oder als Hybris.

Datenmigration beurteilen

Datenmigration beurteilen

Wenn die ersten Testmigrationen stattgefunden haben, werden die Erfolgsergebnisse gemessen, bewertet und optimiert. Unsere Consultants erledigen das in enger Zusammenarbeit mit Ihrer Fachabteilung – und sie optimieren alles so weit, dass die Migration im Livebetrieb erfolgreich über die Bühne geht. Garantiert!

Mehr erfahren: Top-Datenmigrationsleistungen von MIOsoft

Datenmigrationsvorarbeiten

Visuelle Dateninspektion

Im Vorfeld jeder Datenmigration ist es unerlässlich, alle Daten zu analysieren – nur so lassen sich Anomalien feststellen. Mit MIOvantage können sämtliche Daten aus Milliarden von Datensätzen vor der Integration angezeigt, für die Formaterzeugung visuell inspiziert und anhand der Fast-Scrolling-Technologie überprüft werden.

Normierung/Standardisierung

Nach der Inspizierung folgt die Normierung: Alle Daten werden so modifiziert, dass sie anschließend vergleichbar sind. Beispielsweise werden unterschiedliche Schreibweisen von Ländernamen vereinheitlicht, Größen- und Maßangaben werden formell angeglichen. Daten, die in verschiedenen Formaten vorliegen, werden in ein vordefiniertes Standardformat überführt.

Data Profiling

Eine Basis-Überprüfung der Daten kann bereits in den Adaptern im Point-and-Click-Verfahren anhand von standardisierten Datenoperationen stattfinden. Dabei können z. B. Business-Rule-Verletzungen aufgedeckt und die verursachenden Daten oder Datenquellen identifiziert werden. Auch können statistische Pattern- oder Wert-Analysen durchgeführt werden.

Qualitätscheck

Matching

Mit unserer patentierten Matching-Methode lassen sich anhand von strikten Regeln – und von so genannten „unscharfen“-Regeln – unter Berücksichtigung der transitiven Hülle systeminterne und systemübergreifende Zusammenhänge bilden. Dadurch kann auf alle relevanten Daten gezielt zugegriffen werden.

Tansitive Hülle

Über eine transitive Hülle können Daten, die einer heterogenen Systemlandschaft bzw. aus verschiedenen Systemen stammen – und die nur indirekt miteinander verknüpft sind –, zusammengeführt werden.

Businessregeln und -prozesse

Anhand von Businessregeln kann bestimmt werden,
1. wie die Daten aus den unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden sollen,
2. wie der Master-Datensatz auszusehen hat und
3. welche formellen und fachlichen Migrationsregeln anzuwenden sind.
Auf eine Vorselektion von bestimmten Daten wird absichtlich verzichtet, damit Bodensätze erkannt und Bereinigungsvorschläge unterbreitet werden können.

KPIs

Datenmigrationsindikatoren

Um den Erfolg der Datenmigration eines Unternehmens messbar zu machen, werden sogenannte Key-Performance-Indikatoren (KPI) verwendet – diese beschreiben die Migrierbarkeit, die Glaubwürdigkeit, die Manipulierbarkeit und die Reputation der Daten (bzw. der Datenquellen und der Datenprozesse).
Die Festlegung von detaillierten Businessregeln (technischen und fachlichen) und deren Zuordnung zu den KPI ermöglicht es jeder Fachabteilung, konkrete Bereinigungsmaßnahmen im Rahmen einer Migration durchzuführen und Prioritäten für das DQ-Management zu setzen. Durch den kausalen Bezug zwischen den gemessenen KPI und dem Migrationserfolg können die Entscheider im Unternehmen direkt sehen, wie sich die Datenmigration auf den Unternehmenserfolg auswirkt.

Massenbereinigung

Anreicherung

Alle Rohdaten der Datenquellen werden verarbeitet und in Kontexten abgelegt – so ist gewährleistet, dass keine Information verloren geht.
Jeder Migrationsdatensatz kann vollständig mit allen für Migration und Qualitätssicherung benötigten Daten angereichert werden. Das erleichtert nicht nur die Datenbereinigung, sondern auch die eigentliche Migration.

Massenbereinigung

Anhand der automatisierten Messungen werden Fehlercluster erstellt, die als Basis für die Festlegung von Maßnahmen zur Steigerung der Datenqualität dienen. Auf diese Weise ist es möglich, Massenbereinigungen in kürzester Zeit ohne aufwendige manuelle Arbeit durchzuführen.
Notwendige Nachverfolgungen werden protokolliert; unter Berücksichtigung der erfolgten Maßnahmen werden weitere Messungen durchgeführt.

Dedublikation

Redundante Daten (Dubletten) werden identifiziert und eliminiert.

Master Data

Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, enthalten häufig redundante oder auch sich widersprechende Informationen. Über detaillierte Regeln kann der richtige Informationswert pro Attribut automatisch identifiziert und zu einem Masterdatensatz hinzugefügt werden. Dadurch ist fachliche Korrektheit und Verlässlichkeit gewährleistet.

Monitoring

Webbasiertes Monitoring

Alle Migrationsregeln, Fehlercluster und Ergebnisse – wie KPI und Regelauswertungen – können anhand eines webbasierten Monitorings (Dashboard) jederzeit von berechtigten Mitarbeitern nachverfolgt werden. Dabei lassen sich Trends sehr einfach erkennen.
Migrationen, Prozessänderungen und Bereinigungsmaßnahmen sind also überprüfbar, priorisierbar und bewertbar.

Datenmigration on-premises – oder als Service

Sie müssen eine Datenmigration durchführen, verfügen aber nicht über allzu viel Netzwerk- oder Hardware-Kapazität? Kein Problem: Unsere Hilfe können Sie entweder bei Ihnen vor Ort, also innerhalb Ihres Unternehmensnetzwerks, oder aber in unserem Rechenzentrum in Anspruch nehmen – unsere Consultants stehen Ihnen hier wie dort zur Verfügung. Egal, ob Sie die benötigte Hardware selbst beistellen, ob Sie unsere Hardware nutzen oder ob Sie die Migration in der Cloud durchführen wollen – wir helfen Ihnen, alles souverän über die Bühne zu bringen.

Weiterführende Links

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Blog Artikel: Applikationsmigration in die Cloud

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Case Study: Datenprüfung und Migrations- unterstützung im Krankenhaus

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Presseartikel:
Sanfte Migration in der Produktion – der sanfte Weg zu mehr Wertschöpfung

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Whitepaper: Dataquality Management Method

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Whitepaper: Datenaufbereitung und Datenqualität

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Die Zukunft liegt im Schaffen von Verbindungen.

Wie können Sie zukunftsorientiert handeln? Wir geben Ihnen die Antwort.