Bei der Datenmigration werden Daten von einem Standort an einen anderen, von einem Format in ein anderes oder von einer Applikation in eine andere verschoben. In der Regel passiert dies nach der Einführung eines neuen Systems oder eines neuen Standorts für die Daten. Der geschäftliche Treiber ist in der Regel eine Anwendungsmigration oder -konsolidierung, bei der ältere Systeme durch neue Anwendungen ersetzt oder ergänzt werden, die denselben Datensatz gemeinsam nutzen. Heutzutage werden Datenmigrationen häufig gestartet, wenn Unternehmen von einer lokalen Infrastruktur und Anwendungen auf cloud-basierten Storage und Applikationen umsteigen, um es zu optimieren oder zu transformieren.
Die kurze Antwort lautet: „Datenträgheit“. Obwohl das Konzept der Datenträgheit schon seit einiger Zeit bekannt ist, gewinnt die Problematik durch Datenmigrationen zu Cloud-Infrastrukturen immer mehr an Bedeutung. Kurz gesagt, die Datenschwerkraft ist eine Metapher, die Folgendes beschreibt:
Um Applikationen und Daten in vorteilhaftere Umgebungen zu verschieben, empfiehlt Gartner, Daten und Applikationen zu entwirren, um die Datenschwerkraft zu überwinden. Wenn Unternehmen sich zu Projektbeginn Zeit dafür nehmen, die Komplexität ihrer Daten und Applikationen zu klären, können sie ihr Datenmanagement optimieren, Applikationsmobilität ermöglichen und die Daten-Governance verbessern.
Das größte Problem besteht jedoch darin, dass jede Applikation das Datenmanagement komplizierter macht, indem sie neue Elemente der Applikationslogik in das Datenmanagement-Tier einführt. Keines dieser Elemente weist einen Bezug zum nächsten Anwendungsfall der Daten auf. Geschäftliche Prozesse nutzen isolierte Daten, die sie in eigenen Formaten ausgeben, und überlassen die Integration dem nächsten Prozessschritt. Daher müssen Applikationsdesign, Datenarchitektur und Geschäftsprozesse aufeinander reagieren, aber oft ist eine dieser Gruppen nicht in der Lage oder nicht willens, sich zu ändern. Dies zwingt Applikationsadministratoren dazu, ideale und einfache Workflows zu umgehen, was zu weniger optimalen Designs führt. Und obwohl die Problemumgehung kurzfristig möglicherweise erforderlich war, muss diese technische Last bei Projekten zur Datenmigration oder -integration letztlich behoben werden.
Angesichts dieser Komplexität sollten Sie die Datenmigration als so etwas wie eine strategische Waffe propagieren, damit sie das richtige Maß an Bewusstsein und Ressourcen erhält. Um sicherzustellen, dass das Projekt die Aufmerksamkeit erhält, die es verdient, konzentrieren Sie sich sozusagen auf das provokative Element der Migration - die Tatsache, dass das Legacy-System ausgeschaltet wird - und Sie werden die Aufmerksamkeit der wichtigsten Beteiligten sicherlich bekommen.
Zahlreiche Wettbewerbsvorteile sprechen dafür, Systeme zu aktualisieren oder ein Datacenter in die Cloud zu erweitern. Für viele Unternehmen handelt es sich daher um eine ganz natürliche Entwicklung. Unternehmen, die die Cloud nutzen, hoffen, dass sie ihre Mitarbeiter auf geschäftliche Prioritäten konzentrieren, ihr Wachstum steigern, ihre Flexibilität erhöhen, ihre Kapitalausgaben senken und nur das bezahlen können, was sie bei Bedarf benötigen. Die Art der Migration bestimmt jedoch, wie viel Zeit die IT-Mitarbeiter für die Arbeit an anderen Projekten freisetzen können.
Die folgenden Migrationsarten werden unterschieden.
Eine Datenmigration besteht aus drei grundlegenden Schritten:
Das Verschieben wichtiger oder sensibler Daten und die Stilllegung von Legacy-Systemen können die Beteiligten an den Rand rücken. Ein verlässlicher Plan ist daher unabdingbar, aber niemand verlangt, dass Sie das Rad neu erfinden. Im Internet finden sich zahlreiche Beispiele für Datenmigrationspläne und -checklisten. Data Migration Pro, eine Community von Datenmigrationsspezialisten, verfügt beispielsweise über eine umfassende Checkliste, die einen 7-Phasen-Prozess beschreibt:
Dies mag eine überwältigende Menge an Arbeit sein, aber nicht alle diese Schritte sind für jede Migration erforderlich. Jede Situation ist anders und jedes Unternehmen geht anders an diese Aufgaben heran.
Obwohl die Datenmigration seit Jahrzehnten eine feste Komponente des IT-Alltags ist, werden jedes Jahr immer noch Horrorgeschichten berichtet. Im Folgenden finden Sie die zehn größten Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Datenverschiebung gegenüberstehen:
Keine Kontaktaufnahme mit wichtigen Stakeholdern: Unabhängig von der Größe der Migration gibt es jemanden, der oder die mit den Daten arbeitet, die Sie verschieben. Verfolgen Sie sie nach, und erklären Sie ihnen Notwendigkeit dieses Projekts und die Auswirkungen auf sie, bevor Sie diese Projekt angehen. Andernfalls werden diese Personen Sie sicherlich irgendwann dazu kontaktieren, möglicherweise zu einem ungünstigen Zeitpunkt für Sie.
Keine Kommunikation mit dem Geschäftsbereich: Sobald Sie den Stakeholdern das Projekt erklärt haben, sollten Sie sie über Ihre Fortschritte auf dem Laufenden halten. Ein wöchentlicher Statusbericht, der immer am gleichen Tag verschickt wird, ist eine ideale Lösung, vor allem, wenn Schwierigkeiten auftreten. Vertrauen bei allen Beteiligten lässt sich nur durch regelmäßige Kommunikation aufbauen.
Mangelnde Daten-Governance: Stellen Sie sicher, dass Sie sich darüber im Klaren sind, wer die Rechte hat, Daten im Quellsystem zu erstellen, zu genehmigen, zu bearbeiten oder zu entfernen, und dokumentieren Sie dies schriftlich im Rahmen Ihres Projektplans.
Mangelnde Expertise: Obwohl es eigentlich eine einfache Aufgabe ist, beinhaltet das Verschieben von Daten viel Komplexität. Die Unterstützung eines erfahrenen Experten mit hervorragenden Referenzen kann zu einem reibungslosen Ablauf beitragen.
Fehlende Planung: Familien verwenden durchschnittlich 10 bis 20 Stunden auf die Planung ihres Urlaubs. IT-Teams verbringen nicht einmal die Hälfte dieser Zeit mit der Planung einer kleineren Datenmigration. Stundenlange Planung garantiert nicht immer den Erfolg, aber ein solider Datenmigrationsplan spart Stunden, wenn es darum geht, die Daten tatsächlich zu verschieben.
Unzulängliche Software für die Datenvorbereitung und mangelnde Kompetenzen: Wenn es sich um eine große Migration handelt (Millionen von Datensätzen oder Hunderte von Tabellen), investieren Sie in erstklassige Datenqualitäts-Software und ziehen Sie die Einbindung eines dafür spezialisierten Unternehmens in Betracht. Gute Nachricht: Ein externes Unternehmen wird Ihnen wahrscheinlich die Software leihen, um Kosten zu sparen.
Warten auf die perfekten Spezifikationen für das Ziel: Wenn das Implementierungsteam mit den Designkriterien beschäftigt ist, machen Sie ruhig mit Schritt 2 und 3 weiter. Die Zielbereitschaft wird später im Projekt eine Rolle spielen, aber lassen Sie sich jetzt nicht davon abbringen.
Nicht bewährte Migrationsmethoden: Prüfen Sie, ob das Vorgehen zur Datenverschiebung von ähnlichen Unternehmen bereits erfolgreich eingesetzt wurde. Lassen Sie sich nicht einfach von der allgemeinen Methode eines Anbieters überzeugen.
Lieferanten- und Projektmanagement: Anbieter und Projekte müssen gemanagt werden. Falls Sie auch noch Ihre täglichen Aufgaben erledigen müssen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die Zeit haben, das Projekt und alle damit verbundenen Lieferanten zu managen.
Objektübergreifende Abhängigkeiten: Es ist erschreckend, dass trotz der aktuellen technisch ausgereiften Datenmanagementtools mit ihrem hohen Funktionsumfang immer wieder ein abhängiger Datensatz auftaucht, der im ursprünglichen Plan übersehen wurde. Da Objektübergreifende Abhängigkeiten oft erst sehr spät im Migrationsprozess erkannt werden, sollten Sie für sie eine Notfallplanung erstellen, damit Ihr Datum der Fertigstellung dadurch nicht gefährdet wird.
Die Begriffe der Datenmigration und Datenkonvertierung werden im Internet manchmal synonym verwendet. Sie bezeichnen jedoch unterschiedliche Vorgänge. Wie bereits dargelegt, werden bei einer Datenmigration Daten zwischen Standorten, Formaten oder Systemen verschoben. Zur Datenmigration gehören außerdem Data Profiling, Datenbereinigung, Datenvalidierung und der fortlaufende Prozess der Datenqualitätssicherung im Zielsystem. In einem typischen Datenmigrationsszenario stellt die Datenkonvertierung nur den ersten Schritt in einem komplexen Prozess dar.
Bei der Datenkonvertierung werden Daten von einem Format in ein anderes transformiert. Dies ist erforderlich, wenn Daten von einer älteren Applikation auf eine aktualisierte Version derselben Applikation oder einer völlig anderen Applikation mit einer neuen Struktur verschoben werden. Die Daten werden dazu aus der Quelle extrahiert, dann verändert und schließlich auf der Grundlage neuer Anforderungen in das neue Zielsystem geladen.
Ein weiterer Begriff, der manchmal mit der Datenmigration verwechselt wird, ist die Datenintegration. Bei der Datenintegration werden Daten in verschiedenen Quellen kombiniert, um Benutzern eine einheitliche Sicht aller Daten zu ermöglichen. Die Integration von Daten aus diversen Quellen ist eine entscheidende Voraussetzung für Datenanalysen. Als Beispiele für die Datenintegration gelten Data Warehouses, Data Lakes und NetApp FabricPools. Die Lösung automatisiert das Daten-Tiering zwischen lokalen Datacentern und Clouds bzw. erstellt automatisch ein Daten-Tiering zwischen AWS EBS Block-Storage und AWS S3 Objektspeichern.
Umstieg auf Infrastruktur als Service (IaaS):
Umstieg auf Plattform als Service (PaaS)
Die Auswahl eines Implementierungsmodells, das den Geschäftsanforderungen entspricht, ist es entscheidend sicherzustellen, dass die Datenmigration reibungslos und erfolgreich verläuft und einen geschäftlichen Nutzen in Bezug auf Performance, Sicherheit und ROI bietet.
Integrieren Sie Ihre Applikationen in neue Services in der Cloud und bauen Sie dabei technische Altlasten ab!