Datenmigration: So analysieren Sie die Qualität Ihrer Stammdaten

Datenmigrationsprojekte führen oft zu Zeit- und Budgetüberschreitungen. Laut unabhängiger Studien bleiben lediglich 20 % der Projekte im vorgegebenen Zeit- und Kostenrahmen. Eine der wesentlichen Ursachen dafür ist, dass viele Unternehmen mangelnde Kenntnis von ihren eigenen Daten und Prozessen besitzen. Das betrifft unter anderem die Art der Daten, ihre Qualität oder ihrer Relevanz für das Business.

Realisieren Sie Ihre Datenmigration ohne Komplikationen

Unternehmen müssen Daten und Prozesse kennen

Transparenz über den Status der Stammdaten und Prozesse herzustellen, bildet eine wichtige Voraussetzung für Datenmigrationen. Detaillierte Kenntnisse zur existierenden Datenlandschaft sind die Basis jedes Projekterfolgs. Daher ist zu Beginn einer Migration eine eingehende Analyse ratsam – verbunden mit dem Ziel, maximalen Durchblick zu schaffen und aus den Analyseergebnissen die richtigen Schlüsse für den weiteren Projektverlauf zu ziehen.

Eine Datenmigration besteht aus vier Phasen:

• Phase 1: Datenanalyse

• Phase 2: Datenbereinigung

• Phase 3: Datentransport

• Phase 4: Überwachung der Datenqualität

Datenanalyse in sechs Schritten

Bei der Datenanalyse (Phase 1) geht es darum, ein umfängliches Bild vom Ist-Zustand der Stammdaten zu gewinnen. Das geschieht in sechs Schritten: Nach dem Auftakt-Workshop und dem Kick-off folgen die quantitative und die qualitative Datenanalyse. Die Auswertung und das Resümee fassen die Analyseergebnisse zusammen und legen die weiteren Schritte im Migrationsprojekt fest. Im Folgenden stellen wir die verschiedenen Schritte etwas ausführlicher vor.

Workshop

Der Workshop dient dazu, grundlegende Informationen über die vorhandenen Daten zu sammeln. Dabei lassen sich bereits Probleme in Bezug auf die Datenqualität thematisieren, die im Unternehmen bekannt sind. Das können etwa fehlende Informationen oder fehlerhaft befüllte Felder sein. Anschließend werden die genauen Ziele der Datenanalyse festgelegt. Dabei steht nicht die Technik, sondern das Business im Vordergrund. Es gilt also zu definieren, wofür die Daten benötigt werden, und zu ermitteln, welchen Nutzwert sie generieren sollen.

Kick-off

Der anschließende Kick-off verfolgt das Ziel, die Fachbereiche als Stakeholder der Daten für das Migrationsprojekt zu gewinnen. Schließlich sind sie es, die tagtäglich mit den Daten arbeiten, diese am besten kennen und wissen, welche Herausforderungen es im Umgang mit den Daten gibt. Es geht darum, detaillierte Informationen zu Umfang, Inhalt und Zielen des Migrationsprojekts zusammenzutragen. Die Teilnehmer des Kick-offs legen den genauen Projektumfang fest und erarbeiten gemeinsam einen Projektleitfaden. Auch die IT-Infrastruktur ist zu klären, ebenso die Definition und Bereitstellung der Stammdaten.

Kurz gesagt hat der Kick-off die Aufgabe, alle relevanten Voraussetzungen zu klären, die für die anschließende Datenanalyse benötigt werden. Auf diese Weise schaffen die Teilnehmer ein gemeinsames Qualitätsverständnis und können einen verbindlichen Fahrplan für die Bewertung der Stammdatenqualität erarbeiten.

Quantitative Analyse

In der quantitativen Analyse werden die Datenbestände hinsichtlich Attribuierung, Wertbereiche und Befüllungsgrad untersucht. Welche Felder sind für die Migration besonders relevant und müssen daher befüllt sein? Damit verbunden ist das Ziel, sich einen ersten Gesamtüberblick über die Qualität der Datenbestände zu verschaffen. Dabei hilft die Erstellung eines Stammdatenkatalogs. Er beinhaltet, um welche Daten es bei dem Projekt überhaupt geht, wie häufig und an welchen Stellen sie vorkommen. Auch die Validierung der Datentypen und der Merkmalsvarianzen ist Teil der quantitativen Analyse. Ein detaillierter Bericht fasst die Analyseergebnisse zusammen und beschreibt Auffälligkeiten.

Qualitative Analyse

Die qualitative Analyse bewertet die vorhandene Stammdatenqualität und zeigt Auswirkungen der festgestellten Stammdatenfehler auf. In engem Austausch mit den Fachabteilungen erfolgt die Finalisierung des Stammdatenkatalogs. Bei Geschäftspartner-Daten prüft eine Adressanalyse die Aktualität. Zudem geben die Fachbereiche Auskunft darüber, welche Anforderungen sie an die Datenqualität haben, um problemlos mit den Daten arbeiten zu können. Dazu werden die Erkenntnisse aus der quantitativen Datenanalyse miteinbezogen.

Auswertung

Die Auswertung gleicht die quantitativen und qualitativen Analyseergebnisse ab und führt die Resultate zusammen. Zudem wird ein Migrationsleitfaden erstellt. Die Ableitung eines Fahrplans für die Datenmigration legt das weitere operative und strategische Vorgehen fest.

Resümee

Der finale Schritt der Datenanalyse besteht darin, die Ergebnisse und den weiteren Fahrplan im Unternehmen zu präsentieren. So erhalten die Betroffenen einen Eindruck davon, wie die Migration im Detail aussehen könnte. Zusätzliche Schritte sind die Erstellung eines Maßnahmenkatalogs und einer Roadmap für die Migration. Die weitere Vorgehensweise sollte idealerweise in enger Abstimmung mit den Fachbereichen erfolgen.

Voraussetzung für erfolgreichen Projektverlauf

Mit der Ist-Analyse der Stammdaten, die migriert werden sollen, ist der erste Teil des Migrationsprojekts bewältigt. Die Erfahrungen zeigen, dass eine ausführliche Stammdatenanalyse die Wahrscheinlichkeit für einen reibungslosen Projektverlauf deutlich erhöht und die Gefahr von bösen Überraschungen im weiteren Verlauf, die zu Verzögerungen führen könnten, minimiert. Das beschriebene Vorgehen lässt sich auf sämtliche Arten von Stammdaten anwenden.