Die geeignet­e Strate­gie zur Datenmi­gration finden

Die geeignet­e Strate­gie zur Datenmi­gration finden


Es gibt viele Gründe, warum ein Unternehmen vor der Herausforderung einer Datenmigration steht. Der wohl häufigste Grund ist vermutlich die Ablösung eines alten Systems. In unserem Blogbeitrag „Herausforderungen der Datenmigration“ sind wir bereits auf allgemeine Fragestellungen eingegangen, die eine Datenmigration mit sich bringt. Aber wie sieht es mit der geeigneten Strategie aus? Welche Strategien gibt es und welche ist die richtige für das eigene Unternehmen und die eigene Migration?

 

Die Strategien im Überblick

Welche Migrationsstrategien zur Auswahl stehen, ist schnell geklärt. Dem ein oder anderen dürften vielleicht „Chicken Little“ oder „Cold Turkey“ als allgemeine Ablösungsstrategien bekannte Begriffe sein. Speziell auf Ebene der Datenmigrationsstrategien gibt es zwei verschiedene Ansätze: die iterative und die Big-Bang-Datenmigration.

Beide Ansätze bieten unterschiedliche Vor- und Nachteile. Die richtige Auswahl ist eine grundlegende Entscheidung in jedem Datenmigrationsprojekt. Mit dieser Entscheidung hängen unter anderem der Aufwand für das Projekt, der Starttermin der produktiven Datenmigration und die gesamte Dauer des Projektes zusammen.

 

Big-Bang-Strategie:

Bei der Big-Bang-Datenmigration werden die gesamten Datenobjekte des Quellsystems bzw. der Quellsysteme einschließlich aller Ausprägungen und Typen an einem Stichtag oder langen Wochenende migriert.

Iterative Strategie:

Der Ansatz der iterativen Datenmigrationsstrategie ist das Aufteilen der Datenobjekte des Quellsystems bzw. der Quellsysteme in Migrationstranchen, welche dann nacheinander iterativ – also schrittweise – migriert werden.

 

Die Strategien im Vergleich

Vorteil der Big-Bang-Strategie ist, dass es nur einen Migrationsstichtag und somit auch nur eine Migrationsbilanz gibt. Im Gegensatz dazu sind es bei der iterativen Strategie mehrere Stichtage und Bilanzen, die einzeln erstellt werden müssen. Beim iterativen Ansatz entsteht eine Übergangszeit, in der zwei Systeme parallel laufen müssen, da bis zur letzten Tranche immer ein Teil der Daten nur im alten System existiert.

Bei der Big-Bang-Datenmigration hingegen wird das Quellsystem am Stichtag abgeschaltet und der Betrieb vollständig auf das Zielsystem umgestellt. Es muss außerdem auch nur ein einziger Migrationsgeschäftsplan erstellt und nur einmal mit den zuständigen Aufsichten (z.B. BaFin) kommuniziert werden.

 

Den gesamten Bestand der Datenobjekte mit all ihrer Vielfältigkeit an einem einzigen Stichtag zu migrieren hat aber auch Nachteile. Das Zielsystem für die Big-Bang-Migration vorzubereiten dauert enorm lange. So müssen beispielsweise in der Versicherungsbranche alle Tarife angelegt werden. Dieser Prozess ist sehr zeitaufwändig und führt damit im Vergleich zur iterativen Strategie zu einem späteren Termin der produktiven Migration.

Zudem erzeugt ein einziger Migrationstermin deutliche Lastspitzen bei den Mitarbeitern und führt dazu, dass das gesamte Risiko bezüglich des Erfolgs der produktiven Migration auf nur einem Tag oder Wochenende konzentriert ist. Das vergrößert den Druck auf die produktive Migration. Dieser Druck wird bei der iterativen Migrationsstrategie durch mehrere Migrationstermine aufgeteilt und somit reduziert.

 

Ein weiterer Vorteil der iterativen Datenmigration ist ein früher Start für den ersten produktiven Lauf. Nach der Definition der einzelnen Tranchen können diese schrittweise abgearbeitet werden. Das umfasst alle Tätigkeiten im Quellsystem zur Bereitstellung der Datenobjekte, zur Umsetzung des Migrationsprozesses sowie zur Vorbereitung des Zielsystems für die Migration jeder einzelnen Tranche.

Mit mehreren produktiven Migrationsterminen entsteht zudem ein Prozess des Lernens, welcher bei dem Big-Bang-Ansatz komplett fehlt. Alle Abteilungen, die Teil der Datenmigration sind, führen den Prozess mehrmals unter dem Druck der produktiven Migration aus und werden so erfahrener und sicherer. Ordnet man die iterativen Schritte dann auch noch nach Komplexität der Datenobjekte und fängt mit den vermeintlich einfacheren an, führt dieser Ansatz zu einem eingespielten Team, welches optimal auf die wirklich anspruchsvollen Teile der Datenmigration vorbereitet ist. Das spart Kosten und Nerven und führt zu einer höheren Erfolgsquote bei produktiven Läufen.

 

Die Auswahl der Datenmigrationsstrategie für das einzelne Projekt sollte in jedem Fall früh thematisiert werden. Bei der Entscheidung spielen neben dem reinen Vergleich der Vor- und Nachteile beider Strategien aber auch immer eigene spezielle Anforderungen sowie Stakeholder eine große Rolle – je nach Branche und Unternehmen. Wichtig ist es daher, sich frühzeitig einen guten Überblick über die Strategien zu verschaffen. Denn das ist der Grundstein zur richtigen Auswahl der für das eigene Projekt optimalen Strategie.

 

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