Im IT-Umfeld ist und bleibt die Datenmigration ein Dauerthema. So ist es nicht verwunderlich, wenn bestimmte Fragen dazu immer wieder neu gestellt werden. Einerseits bieten sich zwar fertige Datenmanagementlösungen an, um beispielsweise mit den Daten bequem und vollständig in eine neue Datenbank umzuziehen. Doch ein Projekt ist mit dem Kauf einer Software normalerweise nicht erledigt.
(firmenpresse) - ACCURATA Informationssysteme GmbH aus Hildesheim begleitet häufig Migrationsprojekte, durch die Daten aus einer alten in eine neue Datenbank umziehen. Unsere 10 Tipps haben sich als Grundlage für unsere Arbeit bewährt und können dabei helfen, den komplexen Prozess einer Migration besser zu verstehen.
Diese und weitere Datenmanagement-Tipps finden Sie unter http://www.accurata.com/10Tipps_Datenmigration .
1. Datenmigration als Projekt durchfuhren
Datenmigrationen können bei ungünstigem Verlauf zahlreiche Konsequenzen haben. Wird eine Datenmigration wie ein eigenständiges Projekt behandelt, stehen Werkzeuge und Methoden zur Verfügung, um Abläufe planen, steuern und überwachen zu können. Eine Migration muss schrittweise und systematisch durchgeführt werden.
2. Zeitpunkt der Datenprüfung richtig planen
Datenfehler müssen immer mit einkalkuliert werden. Diese können beispielweise durch den Migrationsprozess selbst entstehen, oder durch wenig genutzte Daten auftreten. Programmabstürze und Seiteneffekte sind hier die Folge. Ist die neue Software bereits im produktiven Einsatz, sind die Folgen besonders unangenehm. Im Rahmen der Migration durchgeführte Probeläufe mit Echtdaten, generischer Datenvalidierung und die rechtzeitige Prüfung aller Anwendungsprozesse durch verantwortliche Anwender können helfen, Datenfehler aufzudecken und zu vermeiden.
3. Fachabteilungen einbeziehen
Niemand kennt Daten besser als die Fachabteilung, die die Daten nutzt. Keine Migration kann daher nur von IT-Mitarbeitern alleine durchgeführt werden. Fachabteilungen sollten von Anfang an in Prozesse eingebunden und darüber informiert werden. Auch kann dort Verantwortung für die Qualität der übernommen Daten mitgetragen werden. Problemfälle und nachfolgende Analysen können verhindert oder zumindest eingeschränkt werden.
4. Konsolidierung vorziehen
Werden Daten aus älteren Datenbanken heraus gelesen, bietet sich eine Konsolidierung der Daten an. Vielfach befinden sich Datenleichen in der Datenbank. Zudem sind oft für die gleiche Information verschiedenste Formen der Darstellung vorhanden. Dies macht die Planung und Realisierung der Datenübernahme schwieriger. Konsolidierte Daten ermöglichen es, einfachere Regeln für die Migration aufzustellen, die Anzahl benötigter Regeln wird geringer.
5. Manuelle Korrekturen vermeiden
Korrekturen an Daten sind fehleranfällig und aufwendig, wenn diese wiederholt und manuell durchgeführt werden. Zudem sind Änderungen oft schwer nachvollziehbar, wenn Einzelpersonen diese durchführen und nicht dokumentieren. Bei Ausfällen von Mitarbeitern kann das Projekt sich verzögern oder scheitern. Projektmitarbeiter sollten manuelle Korrekturen an Daten nicht vornehmen, wenn sich die Korrekturen im Rahmen der Migration auf Basis von Regeln automatisieren lassen oder im Migrationsprozess wiederholt werden müssen.
6. CSV und andere Dateiformate vermeiden
In vielen Migrationsprojekten werden Dateiformate wie CSV oder aus Tabellenkalkulationen eingesetzt. Diese können jedoch nicht die Formatierungen gespeicherter Informationen aus relationalen Datenbanken korrekt ablegen und somit nicht transportieren. Zudem bestehen Limitierungen auf bestimmte Dateigrößen und auf die Anzahl von Datensätzen in einer Datei. Durch das Schreiben in Dateiformate werden Datentypen und Formate geändert, da das Dateiformat die Daten nicht anders darstellen kann. Somit entstehen andere Dateninhalte und der Verlust von Informationen. Dateninhalte werden in den meisten Fällen nur bei direkter, formatkonformer Übertragung von Datenbank zu Datenbank exakt reproduziert.
7. Alle Daten migrieren
Rechtliche Anforderungen an Datenhaltung werden immer restriktiver. Trotzdem werden in vielen Migrationsprojekten oft nur Stammdaten übernommen. Ein Verlust von digitalen Daten ist somit vorprogrammiert. Moderne Datenbanken können problemlos verschiedene Datenkreise steuern, neuartige Server stellen Speicherkapazitäten in großen Mengen preiswert bereit. Durch die Migration aller Daten liegen diese im Zielformat der neuen Software vor. Treten im Umfeld der neuen Software Fehler auf, können diese leichter evaluiert und behoben werden. Zudem sind die Daten schneller integrierbar und stehen von Anfang an für Reporting oder Datenbankabfragen in der neuen Software zur Verfügung.
8. Mit realen Prozesszeiten kalkulieren
Die vollständige Prozesszeit für die Übergabe der Daten an das Zielsystem sollte bekannt sein und auf realen Tests basieren, da Änderungen an Umgebungsfaktoren zu Veränderungen der Prozesszeiten führen. Wird die Migration auf einem unbenutztem Server getestet, die finale Migration erfolgt jedoch auf dem Altsystem, ergeben sich andere Durchgangszeiten. Tests zur Beurteilung der Prozesszeiten sollten immer auf den Systemen erfolgen, die für den späteren Betrieb bestimmt sind.
9. Automatisierung liefert reproduzierbare Ergebnisse
Das richtige Software-Werkzeug vereinfacht ein Migrationsprojekt erheblich. Ohne Automatisierung durch Software und durch viele manuelle Eingriffe können Durchgangszeiten und Ergebnisse stark beeinflusst werden. Eine gute Datenmigration bleibt ein aufwendiger Vorgang, jedoch kann eine gute Softwarelösung alle wesentlichen operativen Schritte einer Migration steuern, automatisch ausführen und kontrollieren. Unerwünschte Zustände oder Fehler in Daten können bereinigt werden. Ein optimaler Migrationsprozess erledigt die Prüfung, Abfrage und Übertragung der Daten prozessorientiert und in projektaffiner Form – schrittweise und systematisch.
10. Fallback und Wiederanlauf einplanen
Eine Migration kann auch scheitern, wenn alle vorhergehenden Tests erfolgreich waren. Sichern Sie sich ab, indem Sie Daten beispielweise mehrstufig und sukzessiv migrieren. So fallen Fallback- und Wiederanlaufszenarien weniger komplex aus. In jedem Fall sollten Sie diese einplanen und sicher stellen, dass diese möglichst vollständig auf den bereits bewährten Standards aufsetzen.