Datenmigration: Leitfaden für Unternehmen und Anwender

Die Datenmigration ist für Unternehmen ein häufiger, aber auch fehleranfälliger Vorgang. Wir beschreiben, welche Arten von Datenmigration es gibt, wie sich die Migration planen lässt und geben Tipps zu Best Practices.

Definition: Was ist eine Datenmigration?

Datenmigration bezeichnet den Umzug digitaler Informationen. Dieser Prozess umfasst die Übertragung von Daten an einen anderen Speicherort, in ein anderes Dateiformat, eine andere Umgebung, eine andere Datenbank, ein anderes Rechenzentrum oder eine andere Anwendung. Dazu gehören zum Beispiel

• Der Umzug von Applikationen, des Betriebssystems oder einer Entwicklungsumgebung
• Der Wechsel des Datenbanksystems
• Der Umzug von lokalen Servern in die Cloud

Zur Datenmigration gehören die Auswahl, die Vorbereitung, die Extraktion und die Transformation der Daten.

Datenmigration ist ein strukturierter Prozess, der darauf abzielt, die Integrität und Nutzbarkeit der Daten in der neuen Umgebung zu gewährleisten.

Warum Daten migriert werden: Gründe und Notwendigkeiten.

Unternehmen und Anwender entscheiden sich aus vielfältigen Gründen für eine Datenmigration. Häufig wird ein System-Upgrade oder der Ersatz veralteter Hardware oder Software vorgenommen, um die Leistung zu steigern oder um wettbewerbsfähiger zu werden.

Auch eine Kostensenkung kann Anlass für eine Datenmigration sein. Der Umstieg auf energieeffizientere Systeme oder Cloud-Umgebungen kann dazu beitragen, dieses Ziel zu erreichen, weil beispielsweise die Ausgaben für eigene Rechenzentren entfallen.

Im Falle von Mergers and Acquisitions ist die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Unternehmenseinheiten unerlässlich. Darüber hinaus bietet die Datenmigration die Möglichkeit, die Datenqualität und -Governance zu verbessern, indem Daten während des Prozesses bereinigt und standardisiert werden.

Das Einhalten regulatorischer Vorschriften kann ebenfalls eine Datenmigration erforderlich machen.

Die Zentralisierung von Daten in einem einzigen Repository kann auch Anlass für eine Datenmigration sein. Sie ermöglicht eine bessere Interoperabilität und erleichtert den Zugriff verschiedener Abteilungen innerhalb einer Organisation. Und schließlich kann die Migration auf robustere Systeme die Vorbereitung und Durchführung von Notfallplänen verbessern.

Die verschiedenen Arten der Datenmigration im Überblick.

Es gibt verschiedene Arten der Datenmigration, die sich nach dem Ziel und dem Umfang der Datenbewegung unterscheiden.

Speichermigration (Storage Migration)

Daten werde  von einem Speichermedium zu einem anderen umgezogen, beispielsweise von einer herkömmlichen Festplatte (HDD) zu einer schnelleren SSD oder von einem lokalen Server in einen Cloud-Speicher.

Datenbankmigration (Database Migration)

Bei einer Datenbankmigration (Database Migration) werden Daten zwischen verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) übertragen, oder ein bestehendes DBMS wird auf eine neuere Version aktualisiert.

Anwendungsmigration (Application Migration)

Die Anwendungsmigration (Application Migration) bezieht sich auf den Umzug einer Anwendung und der zugehörigen Daten von einer Computerumgebung in eine andere, oft im Zusammenhang mit einem Software- oder Anbieterwechsel.

Data Center Migration

Unter Data Center Migration versteht man den Umzug der gesamten Rechenzentrumsinfrastruktur an einen neuen physischen Standort. Auch die Modernisierung von Hardware am bestehenden Standort wird als Data Center Migration beschrieben.

Business Process Migration

Bei der Business Process Migration werden Anwendungen und Daten, die sich auf Geschäftsprozesse und -kennzahlen beziehen, in eine neue Umgebung verlagert, häufig im Rahmen von Fusionen, Übernahmen oder zur Optimierung von Geschäftsabläufen.

Cloud-Datenmigration (Cloud Data Migration)

Die Cloud-Datenmigration (Cloud Data Migration) beschreibt den Umzug von Daten und Anwendungen in die Cloud oder zwischen verschiedenen Cloud-Umgebungen. Im Kontext der Cloud-Migration gibt es auch die Strategien Lift and Shift, bei der Anwendungen und Daten ohne wesentliche Änderungen in die Cloud verlagert werden, sowie Re-Platforming, bei der Anwendungen optimiert werden, um Cloud-Funktionen besser zu nutzen. Refactoring ist der komplexeste Ansatz, der auch signifikante Änderungen der Anwendungen für die neue Umgebung einschließt.

Weitere Formen der Datenmigration

Neben diesen Haupttypen gibt es weitere spezifische Formen der Datenmigration. Die E-Mail-Datenmigration beispielsweise konzentriert sich auf die Übertragung von E-Mail-Daten zwischen Systemen. Die Legacy-Datenmigration befasst sich mit dem Umzug historischer Daten aus älteren Systemen auf moderne Plattformen.

Bei der On-Premise-zu-On-Premise-Datenmigration werden Daten zwischen lokalen Systemen verschoben. Die Plattformmigration bezeichnet den Wechsel von einem Betriebssystem zu einem anderen.

Je nach Umfang kann eine vollständige Migration (Full Migration) alle Daten auf einmal übertragen, während eine partielle Migration (Partial Migration) nur eine Teilmenge der Daten umfasst. Die inkrementelle Migration (Incremental Migration) überträgt nur die Änderungen, die seit der letzten Migration vorgenommen wurden. Eine homogene Migration findet zwischen ähnlichen Systemen statt, während eine heterogene Migration den Umzug zwischen unterschiedlichen Systemen betrifft.

Hinsichtlich der Strategie unterscheidet man zwischen der Big Bang Migration, bei der alle Daten in einem einzigen Schritt innerhalb eines kurzen Zeitfensters migriert werden, und der Trickle Migration (auch Phased oder Iterative Migration), bei der die Daten schrittweise übertragen werden, während das alte System weiterhin in Betrieb bleibt. Bei der Wahl zwischen „Big Bang“ und „Trickle“ Migrationsstrategien wird zwischen Geschwindigkeit und Kosten auf der einen Seite und Risiko und Ausfallzeiten auf der anderen Seite abgewogen.

Der Prozess der Datenmigration: von der Planung bis zum Abschluss

Ein systematischer, phasenweiser Ansatz ist entscheidend für eine erfolgreiche Datenmigration, wobei jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut. Gründliche Tests und Validierungen in mehreren Phasen sind unerlässlich, um die Datenqualität sicherzustellen und Probleme in der Produktionsumgebung zu vermeiden.

1. Zu Beginn erfolgen Planung und Analyse. Hier werden die Ziele, der Umfang und die Anforderungen des Projekts definiert. Dazu gehören auch die Katalogisierung der Quellsysteme und das Verständnis der Datenumgebungen.
2. Der nächste Schritt besteht aus der Datenprofilierung und -bewertung, um die Datenlandschaft, die Datenqualität und das Format zu verstehen sowie redundante, veraltete oder triviale Daten (Redundant, Obsolete, Trivial – ROT) zu identifizieren.
3. Ein entscheidender Schritt ist die Vorbereitung von Backup und Wiederherstellung. Damit wird sichergestellt, dass im Fall von Problemen schnell wieder ein stabiler Stand erreicht werden kann.
4. Das Migrationsdesign legt fest, welche Daten migriert werden sollen, welche Qualitätsregeln für die Daten gelten und wie die Zielumgebung aussehen soll. Hier wird auch der ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) entworfen.
5. Die Phase des Build and Test umfasst die Programmierung der Migrationslogik und das Testen in einer Spiegelung der Produktionsumgebung. Erste Tests und Validierungen helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen.
6. Bei der Datenextraktion werden die Daten aus den Quellsystemen gezogen, wobei darauf geachtet wird, die laufenden Geschäftsabläufe so wenig wie möglich zu stören.
7. Die Datentransformation umfasst die Bereinigung, Deduplizierung und Formatierung der Daten für das neue System.
8. Anschließend erfolgt das Laden der Daten, bei dem die transformierten Daten in das Zielsystem übertragen werden. Hierbei ist die Sicherstellung der Datenintegrität von größter Bedeutung.
9. Bei der Ausführung und Validierung findet die eigentliche Migration statt. Hier erfolgt der Nachweis, dass die Anforderungen eingehalten werden. Gleichzeitig wird die Nutzbarkeit der Daten für das Geschäft geprüft. Laufendes Monitoring und Tests sind hierbei unerlässlich.
10. Abschließend erfolgen die Dekommissionierung und Überwachung, bei der die alten Systeme abgeschaltet und entsorgt werden.

Ein Post-Migrations-Audit und die laufende Wartung schließen den Prozess ab.

Beispiel für eine Datenmigration in die Cloud

Betrachten wir als Beispiel ein mittelständisches Unternehmen, das seine Kundendatenbank und die zugehörigen Anwendungen von einem lokalen Server in eine Cloud-basierte Datenbank migrieren möchte, um die Skalierbarkeit zu verbessern und die Wartungskosten zu senken.

In der Planungsphase wählt das Unternehmen einen Cloud-Anbieter (z.B. AWS, Azure, Google Cloud) aus, legt den Migrationstyp fest (z.B. Lift and Shift, bei dem die Anwendung unverändert in die Cloud verlagert wird, oder Re-platforming, bei dem Anpassungen vorgenommen werden, um Cloud-Funktionen besser zu nutzen), bestimmt den Zeitrahmen und das Budget.

Anschließend erfolgt die Datenvorbereitung, bei der die Kundendatenbank bereinigt, doppelte Einträge entfernt und Datenformate standardisiert werden. Vor der eigentlichen Migration wird eine vollständige Sicherung der lokalen Kundendatenbank erstellt. Für die Migration selbst wählt das Unternehmen ein geeignetes Cloud-Migrationswerkzeug oder beauftragt einen Dienstleister und führt die Datenübertragung in die Cloud-Datenbank durch.

Nach der Migration werden die übertragenen Daten in der Cloud-Umgebung getestet und validiert. Es werden Funktionstests der Anwendungen durchgeführt, um sicherzustellen, dass alles wie erwartet funktioniert. Optional kann eine Optimierungsphase folgen, in der die Anwendungen angepasst werden, um die Vorteile der Cloud-Infrastruktur voll auszuschöpfen, beispielsweise durch automatische Skalierung.

Nach erfolgreicher Migration und Validierung wird der lokale Server abgeschaltet. Die Cloud-Datenmigration bietet erhebliche Vorteile wie Skalierbarkeit und Kostensenkung, erfordert jedoch sorgfältige Planung und Ausführung, um die Datenintegrität und Anwendungskompatibilität zu gewährleisten. Verschiedene Cloud-Migrationsstrategien bieten unterschiedliche Grade an Komplexität und potenziellen Vorteilen.

Datenmigration und Datenkonvertierung: Wo liegt der Unterschied?

Obwohl die Begriffe Datenmigration und Datenkonvertierung manchmal synonym verwendet werden, bezeichnen sie unterschiedliche Vorgänge. Datenmigration ist der Prozess des Umzugs von Daten von einem Ort zum anderen, sei es ein anderes System, ein anderes Format oder eine andere Anwendung. Dieser Prozess umfasst die Planung, Implementierung und Validierung der Datenbewegung.

Die Datenkonvertierung hingegen ist der Prozess der Transformation von Daten von einem Format in ein anderes. Sie ist oft ein notwendiger Schritt innerhalb einer Datenmigration und umfasst die Extraktion der Daten aus dem Quellsystem, ihre Transformation in ein neues Format und das Laden in das Zielsystem.

Eine Datenmigration kann eine Datenkonvertierung beinhalten, muss sie aber nicht. Datenkonvertierung ist somit ein spezifischer Teilbereich der Datenmigration, der sich auf die Anpassung des Datenformats konzentriert, um die Kompatibilität mit dem Zielsystem sicherzustellen.

Risiken und mögliche Probleme bei der Datenmigration

Eine Datenmigration ist ein komplexes Unterfangen, das mit verschiedenen Risiken verbunden ist. Eines der häufigsten Probleme ist der Datenverlust oder die Datenbeschädigung, die durch Inkompatibilitäten, Fehler bei der Übertragung oder andere technische Schwierigkeiten entstehen können. Auch bestehende Datenqualitätsprobleme im Quellsystem können in das neue System übertragen werden („Dirty data travels too“).

Inkompatibilitäten zwischen dem Quell- und dem Zielsystem sind eine mögliche Ursache von Problemen. Unerwartete Ausfallzeiten während des Migrationsprozesses können den Geschäftsbetrieb stören. Zudem besteht das Risiko, dass das Budget und der Zeitplan des Projekts überschritten werden, weil Datenmigrationen oft komplexer sind als zunächst angenommen. Das kann sich negativ auf die Geschäftsprozesse auswirken.

Die Übertragung sensibler Daten birgt Sicherheitsrisiken, die sorgfältig gemanagt werden müssen. Insbesondere bei älteren Systemen können unerwartete Komplexitäten und Abhängigkeiten auftreten, die zu Problemen führen.

Unvollständige Planung und Vorbereitung können die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Problemen während der Migration erhöhen. Schließlich kann eine mangelnde Kommunikation und Einbindung der Stakeholder zu Missverständnissen und Widerstand führen.

Tools und Hilfsmittel für die Datenmigration

Für die Durchführung einer Datenmigration stehen verschiedene Tools und Hilfsmittel zur Verfügung:

On-Premise-Datenmigrationstools eignen sich für die Übertragung von Daten zwischen lokalen Servern oder Datenbanken ohne die Nutzung der Cloud.

Cloud-basierte Datenmigrationstools werden verwendet, um Daten in Data Lakes oder Data Warehouses in der Cloud zu übertragen. Ein Beispiel für einen Cloud-Migrationsdienst ist AWS DMS (Database Migration Service).

Viele Datenbankmanagementsysteme verfügen über integrierte Datenbank-Replikationstools, die einfach zu bedienen sind, aber oft nur eine unidirektionale Replikation unterstützen.

Datenreplikationssoftware ermöglicht das Kopieren von Daten zwischen verschiedenen Datenbanken oder Datenspeichern und ist nützlich für Backup- und Failover-Szenarien.

Datenintegrationsplattformen dienen der kontinuierlichen Erfassung und Integration von Daten und ermöglichen deren Transformation und Optimierung für das Zielsystem.

ETL-Tools sind spezielle Technologien, die den gesamten Datenmigrationsprozess unterstützen, insbesondere bei komplexen Datenflüssen und großen Datenmengen.

Für kleinere Projekte oder sehr spezifische Anforderungen können auch selbst entwickelte Skripte in Betracht gezogen werden, die jedoch Programmierkenntnisse erfordern.

Tipps und bewährte Praktiken bei der Datenmigration

Um eine Datenmigration erfolgreich zu gestalten, sollten einige bewährte Praktiken beachtet werden.

Sorgfältige Planung und Vorbereitung sind entscheidend. Es ist wichtig, die Datenumgebung und die Daten selbst genau zu verstehen.

Definieren Sie klare Migrationsziele und legen Sie eine detaillierte Strategie fest. Katalogisieren Sie alle Quellsysteme und nehmen Sie eine gründliche Datenvorbereitung und -bereinigung vor. Sichern Sie alle Daten, bevor Sie mit der Migration beginnen.

Testen Sie den Migrationsprozess gründlich in einer Nicht-Produktionsumgebung. Verwenden Sie Datenmapping-Benchmarks und dokumentieren Sie alles sorgfältig. Implementieren Sie automatisierte Tools für Datenklassifizierung und -Governance.

Beheben Sie Diskrepanzen und pflegen Sie das Gesamtsystem regelmäßig. Berücksichtigen Sie Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Daten und Systemen. Bestimmen Sie den günstigsten Zeitpunkt für die Migration, um Betriebsunterbrechungen zu minimieren.

Kommunizieren Sie Änderungen frühzeitig und umfassend an alle Betroffenen und stellen Sie Schulungen und Unterstützung bereit.

Überwachen Sie den Migrationsprozess und die neue Umgebung kontinuierlich. Planen Sie auch einen Fallback-Plan für den Fall, dass während der Migration Probleme auftreten.

Datenmigration zielführend gestalten

Die Datenmigration ist ein entscheidender Prozess für Unternehmen und Anwender, die ihre IT-Infrastruktur modernisieren, Kosten senken oder die Effizienz steigern möchten. Die Komplexität einer Datenmigration erfordert eine sorgfältige Planung, eine strukturierte Ausführung und eine gründliche Validierung. Durch die Berücksichtigung der hier vorgestellten Empfehlungen und die Anwendung bewährter Praktiken können die Risiken bei einem Datenmigrationsprojekt aktiv gemanagt und gemildert werden, so dass Ihr Unternehmen bestmöglich von den Vorteilen des Datenumzugs profitieren kann.

Sollten Sie Unterstützung bei der Datenmigration benötigen, sprechen Sie uns an. Wir sind Experten auf diesem Gebiet und sorgen für den reibungslosen Umzug Ihrer Daten.