Datenmigration Konzept: Datenmigration richtig planen und vorbereiten

Eine Datenmigration beginnt nicht mit dem Import von Daten in ein neues System. Die entscheidenden Weichen werden deutlich früher gestellt: bei der Analyse der Quellsysteme, der Auswahl der zu migrierenden Daten, der Prüfung der Datenqualität und der Definition des Zielmodells.

Ein durchdachtes Datenmigration Konzept schafft dafür die notwendige Grundlage. Es legt fest, welche Daten migriert werden, wie sie strukturiert und zugeordnet werden, welche Transformationen erforderlich sind und wie die Ergebnisse später geprüft und abgenommen werden.

In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie eine Datenmigration systematisch planen und vorbereiten. Von den Datenquellen und dem Datenmapping über Bereinigung und Transformation bis hin zu Testmigration und Abnahmekriterien.

Was ist ein Datenmigration Konzept?

Ein Datenmigration Konzept beschreibt, wie Daten strukturiert von einem oder mehreren Quellsystemen in ein neues Zielsystem überführt werden sollen. Es schafft einen verbindlichen Rahmen für die Vorbereitung, Durchführung und Prüfung der Migration. Wer diesen Prozess nicht dem Zufall überlassen möchte, sollte eine strukturierte Datenmigration professionell umsetzen lassen oder intern sauber aufsetzen.

Im Mittelpunkt steht dabei nicht nur die technische Übertragung. Ein gutes Datenmigrationskonzept legt auch fest, welche Daten migriert werden, in welcher Qualität sie benötigt werden, wie Quell- und Zielfelder zusammenpassen und welche Daten vor der Übernahme verändert oder bereinigt werden müssen.

Je nach Projekt kann ein solches Konzept außerdem Verantwortlichkeiten, Testmigrationen, Abnahmekriterien und den Ablauf der eigentlichen Datenübernahme enthalten. So wird aus einer technisch möglichen Migration ein planbarer und überprüfbarer Prozess.

Das Ziel ist dabei klar: Daten sollen nicht einfach von einem System in ein anderes kopiert werden. Sie sollen im Zielsystem vollständig, korrekt und in der benötigten Struktur zur Verfügung stehen.

Datenmigration Konzept erstellen: Diese Schritte sind entscheidend

Ein belastbares Datenmigration Konzept entsteht nicht in einem einzigen Arbeitsschritt. Bevor Daten übertragen werden können, müssen zunächst die Ausgangssituation, der gewünschte Datenbestand und die Anforderungen des Zielsystems klar definiert werden.

Für die Planung hat sich ein schrittweises Vorgehen bewährt. Dabei werden zunächst die Datenquellen und der Migrationsumfang erfasst. Anschließend folgen die Prüfung der Datenqualität, die Definition des Zielmodells, das Datenmapping sowie notwendige Bereinigungen und Transformationen. Ergänzend werden Verantwortlichkeiten, Testmigration und Abnahmekriterien festgelegt.

Die folgenden Schritte bilden eine praktische Grundlage, um eine Datenmigration strukturiert vorzubereiten und spätere Probleme bei der Datenübernahme frühzeitig zu erkennen.

1. Datenquellen und Quellsysteme erfassen

Am Anfang steht eine vollständige Übersicht über die Systeme, aus denen Daten übernommen werden sollen. Dazu können beispielsweise CRM-Systeme, Onlineshops, PIM-Systeme, Datenbanken oder strukturierte Dateien wie Excel- und CSV-Dateien gehören – oft bildet ein anstehender ERP-Wechsel als typischer Anwendungsfall einer Datenmigration den zentralen Auslöser für diesen Prozess.

Für jedes Quellsystem sollte dokumentiert werden, welche Daten dort vorhanden sind, in welchem Format sie vorliegen und welche Bereiche davon tatsächlich für die Migration relevant sind. Ebenso wichtig ist die Frage, wer fachlich für die jeweiligen Daten verantwortlich ist.

Eine einfache Bestandsaufnahme kann beispielsweise folgende Informationen enthalten:

• Quellsystem und verwendete Datenbank oder Dateiformat

• Art und Umfang der enthaltenen Daten

• Relevante Tabellen, Entitäten oder Datenbereiche

• Verknüpfungen zwischen den Datenbeständen

• Verantwortliche Ansprechpartner

• Geplantes Zielsystem

Diese Übersicht schafft die Grundlage für die weiteren Planungsschritte. Denn erst wenn bekannt ist, wo die relevanten Daten liegen und wie sie strukturiert sind, lässt sich zuverlässig festlegen, welche Daten übernommen, verändert oder ausgeschlossen werden sollen.

2. Datenumfang und Migrationsumfang festlegen

Nicht alle Daten aus einem Quellsystem müssen automatisch in das neue System übernommen werden. Ein wichtiger Bestandteil der Planung besteht deshalb darin, den Migrationsumfang klar festzulegen.

Dabei sollte für jeden relevanten Datenbestand geprüft werden, ob er im Zielsystem tatsächlich benötigt wird. Aktive Kunden-, Artikel- oder Auftragsdaten können beispielsweise eine hohe Priorität haben, während veraltete oder nicht mehr benötigte Datensätze unter Umständen nicht migriert werden müssen.

Für die Entscheidung können unter anderem folgende Kriterien herangezogen werden:

• fachliche Relevanz der Daten

• Aktualität und Nutzbarkeit des Datenbestands

• gesetzliche oder interne Aufbewahrungsanforderungen

• technische Anforderungen und Einschränkungen des Zielsystems

• Abhängigkeiten zu anderen Datenobjekten

• Aufwand für Bereinigung, Transformation und Übernahme

Besonders bei größeren Datenbeständen kann es sinnvoll sein, zwischen aktiven, historischen und nicht mehr benötigten Daten zu unterscheiden. Historische Daten müssen beispielsweise nicht zwingend vollständig in das operative Zielsystem übernommen werden. Je nach Anforderung können sie separat archiviert oder in einer anderen Form verfügbar gehalten werden.

Wichtig ist, diese Entscheidungen im Datenmigrationskonzept nachvollziehbar zu dokumentieren. So bleibt transparent, welche Daten migriert werden, welche ausgeschlossen wurden und aus welchem Grund. Gleichzeitig lässt sich der tatsächliche Umfang der Migration besser planen und der spätere Aufwand realistischer einschätzen.

3. Datenqualität prüfen und bereinigen

Ein neues Zielsystem kann nur so zuverlässig arbeiten wie die Daten, die darin übernommen werden. Deshalb gehört die Prüfung und Bereinigung der Datenqualität im Rahmen eines professionellen Stammdatenmanagement zu den zentralen Schritten bei der Vorbereitung einer Datenmigration.

In den Quellsystemen finden sich häufig unvollständige, doppelte oder widersprüchliche Datensätze. Auch unterschiedliche Schreibweisen, veraltete Informationen oder uneinheitliche Formate können später zu Problemen im Zielsystem führen.

Bei der Datenqualitätsprüfung sollten deshalb unter anderem folgende Punkte untersucht werden:

• fehlende oder unvollständige Pflichtfelder

• Duplikate und mehrfach vorhandene Datensätze

• uneinheitliche Schreibweisen und Datenformate

• ungültige oder widersprüchliche Werte

• veraltete oder nicht mehr benötigte Daten

• fehlerhafte Verknüpfungen zwischen Datensätzen

Anschließend sollte festgelegt werden, welche Daten vor der Migration bereinigt werden müssen. Je nach Projekt kann die Bereinigung direkt im Quellsystem erfolgen oder als definierter Verarbeitungsschritt während der Migration umgesetzt werden.

Wichtig ist dabei, die Regeln für die Bereinigung nachvollziehbar zu dokumentieren. So lässt sich später prüfen, welche Änderungen an den Daten vorgenommen wurden und nach welchen Kriterien sie erfolgt sind. Gerade bei umfangreichen Migrationen schafft diese Dokumentation eine wichtige Grundlage für Qualitätssicherung und Abnahme.

4. Zielsystem und Datenmodell definieren

Bevor festgelegt werden kann, wie Quelldaten übertragen werden, muss klar sein, wie die Daten im Zielsystem aufgebaut sein sollen. Deshalb gehört die Definition des Zielsystems und seines Datenmodells zu den grundlegenden Aufgaben eines Datenmigrationskonzepts.

Dabei sollte zunächst geklärt werden, welche Datenobjekte und Strukturen das Zielsystem verwendet. Je nach Projekt können dies beispielsweise Kunden, Lieferanten, Artikel, Aufträge oder andere fachliche Entitäten sein.

Für die einzelnen Datenobjekte sollten unter anderem folgende Anforderungen dokumentiert werden:

• benötigte Felder und Attribute

• Pflichtfelder und optionale Felder

• Datentypen und zulässige Werte

• Formatvorgaben für einzelne Datenfelder

• Beziehungen zwischen verschiedenen Datenobjekten

• technische und fachliche Vorgaben des Zielsystems

Besonders wichtig sind dabei Unterschiede zwischen Quell- und Zielsystem. Ein Feld, das im Quellsystem als Freitext verwendet wird, kann im Zielsystem beispielsweise eine definierte Auswahlliste oder einen anderen Datentyp benötigen. Auch die Struktur von Datensätzen und ihre Beziehungen zueinander können sich deutlich unterscheiden.

Diese Anforderungen bilden anschließend die Grundlage für das Datenmapping. Je genauer das Zielmodell beschrieben ist, desto leichter lässt sich bestimmen, welche Quelldaten welchem Zielfeld zugeordnet werden und welche Anpassungen dafür erforderlich sind.

5. Datenmapping erstellen

Beim Datenmapping wird festgelegt, welches Feld aus dem Quellsystem welchem Feld im Zielsystem entspricht. Dieser Schritt bildet die Verbindung zwischen der vorhandenen Datenstruktur und dem zuvor definierten Zielmodell.

Eine einfache Zuordnung kann beispielsweise so aussehen: Ein Feld wie „Kunden-Nr.“ aus dem Quellsystem wird dem Feld „Customer ID“ im Zielsystem zugeordnet. Schwieriger wird es, wenn Feldnamen, Datenformate oder Strukturen zwischen den Systemen voneinander abweichen.

Für jedes relevante Datenfeld sollte deshalb dokumentiert werden:

• Quellfeld und zugehöriges Zielfeld

• Datentyp und erwartetes Format

• notwendige Umwandlungen oder Berechnungen

• Zuordnung von Werten und Kategorien

• Umgang mit fehlenden oder nicht passenden Werten

• fachliche oder technische Besonderheiten

Ein einfaches Datenmigration Beispiel zeigt die Bedeutung dieser Regeln: Enthält das Quellsystem beispielsweise eine Kundengruppe als Freitext wie „A“, „B“ oder „C“, verwendet das Zielsystem möglicherweise feste Kategorien wie „Standard“, „Premium“ und „Geschäftskunde“. Für die Migration muss deshalb eine eindeutige Zuordnungsregel definiert werden.

Das Datenmapping sollte möglichst vollständig dokumentiert und mit den fachlich verantwortlichen Personen abgestimmt werden. Dadurch lassen sich Missverständnisse vermeiden und später nachvollziehen, wie die ursprünglichen Daten in die Struktur des Zielsystems überführt wurden.

6. Transformation und Bereinigung definieren

Das Datenmapping legt fest, welches Quellfeld einem Zielfeld zugeordnet wird. In vielen Projekten reicht diese Zuordnung allein jedoch nicht aus. Werden Systeme langfristig parallel betrieben, greifen oft thematische Ansätze wie die Datenintegration; bei einem einmaligen Systemwechsel stehen jedoch die Quelldaten im Fokus, die zusätzlich transformiert oder nach definierten Regeln angepasst werden müssen, damit sie den Anforderungen des Zielsystems entsprechen.

Typische Transformationen können beispielsweise die Änderung von Datums- oder Zahlenformaten, die Vereinheitlichung von Schreibweisen oder die Umwandlung bestimmter Werte umfassen. Auch mehrere Quellfelder können zu einem Zielfeld zusammengeführt oder ein einzelnes Feld in mehrere Zielfelder aufgeteilt werden.

Für jede notwendige Transformation sollte im Datenmigrationskonzept eine klare Regel definiert werden. Dazu gehören beispielsweise:

• Änderung von Datenformaten

• Konvertierung von Datentypen

• Vereinheitlichung von Schreibweisen und Werten

• Zusammenführen oder Aufteilen von Datenfeldern

• Ersetzen oder Ausschließen ungültiger Werte

• Festlegen von Standardwerten bei fehlenden Angaben

Ein Beispiel ist die unterschiedliche Darstellung von Telefonnummern. Während ein Quellsystem Telefonnummern mit unterschiedlichen Schreibweisen speichert, kann das Zielsystem ein einheitliches Format voraussetzen. Im Rahmen der Transformation wird deshalb eine entsprechende Regel definiert und auf die Quelldaten angewendet.

Wichtig ist, dass solche Regeln nicht nur technisch umgesetzt, sondern auch nachvollziehbar dokumentiert werden. So kann später überprüft werden, welche Veränderungen an den ursprünglichen Daten vorgenommen wurden und warum. Das erleichtert sowohl die Qualitätssicherung als auch die Fehlersuche während der Testmigration.

7. Verantwortlichkeiten und Datenhoheit klären

Eine Datenmigration betrifft meist mehrere Fachbereiche und technische Systeme. Deshalb sollte im Datenmigrationskonzept frühzeitig festgelegt werden, wer für welche Daten verantwortlich ist und wer Entscheidungen treffen darf.

Für relevante Datenbestände sollte beispielsweise ein fachlicher Ansprechpartner benannt werden. Dieser kann beurteilen, ob Daten vollständig und fachlich korrekt sind, welche Werte übernommen werden sollen und wie mit Sonderfällen umzugehen ist.

Zusätzlich sollte zwischen fachlicher und technischer Verantwortung unterschieden werden. Während ein Fachbereich beispielsweise die Regeln für die Zuordnung von Kundendaten festlegt, kann die technische Umsetzung der Migration bei der IT oder einem externen Dienstleister liegen.

Klare Verantwortlichkeiten helfen insbesondere bei Fragen zur Datenqualität, bei Änderungen am Datenmapping und bei der Freigabe von Transformationen. So wird vermieden, dass wichtige Entscheidungen während der Migration ungeklärt bleiben oder kurzfristig getroffen werden müssen.

8. Testdaten und Testmigration vorbereiten

Eine geplante Datenmigration sollte nicht direkt mit der produktiven Übernahme beginnen. Vor dem eigentlichen Go-live empfiehlt sich eine Testmigration mit ausgewählten und repräsentativen Daten.

Für den Test sollten Daten ausgewählt werden, die unterschiedliche Fälle abbilden. Dazu können beispielsweise vollständige und unvollständige Datensätze, verschiedene Datenformate oder besondere fachliche Konstellationen gehören. So lässt sich besser beurteilen, ob Mapping- und Transformationsregeln auch bei unterschiedlichen Ausgangssituationen funktionieren.

Die Testmigration sollte möglichst unter Bedingungen durchgeführt werden, die der späteren produktiven Migration entsprechen. Dabei wird überprüft, ob:

• die Daten vollständig übertragen wurden

• das Datenmapping korrekt funktioniert

• Transformationen wie vorgesehen angewendet werden

• Beziehungen zwischen Datensätzen erhalten bleiben

• Pflichtfelder und Validierungsregeln erfüllt sind

• Fehler oder Abweichungen nachvollziehbar dokumentiert werden

Die Ergebnisse der Testmigration sollten anschließend ausgewertet und mit den zuvor definierten Anforderungen verglichen werden. Werden Fehler festgestellt, können Mapping, Bereinigungs- oder Transformationsregeln angepasst und anschließend erneut getestet werden.

Eine solche schrittweise Vorgehensweise reduziert das Risiko, dass Probleme erst während der produktiven Migration erkannt werden. Gleichzeitig liefert die Testmigration eine wichtige Grundlage für die spätere Abnahme der migrierten Daten.

9. Abnahmekriterien definieren

Bereits vor der produktiven Migration sollte feststehen, woran der Erfolg der Datenübernahme gemessen wird. Dazu werden im Datenmigrationskonzept konkrete Abnahmekriterien definiert.

Die Kriterien sollten möglichst eindeutig und überprüfbar sein. Dabei kann beispielsweise festgelegt werden, dass bestimmte Datenbestände vollständig übernommen werden müssen, Pflichtfelder im Zielsystem korrekt befüllt sind und relevante Beziehungen zwischen Datensätzen erhalten bleiben.

Mögliche Abnahmekriterien sind unter anderem:

• vollständige Übernahme der definierten Datenbestände

• korrekte Zuordnung von Quell- und Zielfeldern

• ordnungsgemäße Anwendung der Transformationsregeln

• Erhalt relevanter Datenbeziehungen

• Einhaltung der fachlichen und technischen Validierungsregeln

• definierter und akzeptierter Umgang mit verbleibenden Fehlern

Zusätzlich sollte festgelegt werden, wer die Ergebnisse der Migration fachlich und technisch freigibt. Damit ist nicht nur definiert, welche Anforderungen erfüllt sein müssen, sondern auch, wer die erfolgreiche Migration offiziell bestätigt.

Je konkreter die Abnahmekriterien formuliert sind, desto leichter lässt sich die Testmigration bewerten und die Entscheidung für den produktiven Übergang treffen.

Datenmigration Checkliste für die Vorbereitung

Bevor die eigentliche Datenmigration beginnt, sollten die wichtigsten fachlichen und technischen Fragen geklärt sein. Die folgende Datenmigration Checkliste fasst die zentralen Vorbereitungsschritte kompakt zusammen:

• Datenquellen erfassen: Sind alle relevanten Quellsysteme, Datenbanken und Dateien bekannt?

• Migrationsumfang festlegen: Ist eindeutig definiert, welche Daten übernommen und welche ausgeschlossen werden?

• Datenqualität prüfen: Wurden Duplikate, fehlende Werte, veraltete Daten und inkonsistente Formate identifiziert?

• Zielsystem definieren: Sind Datenmodell, Pflichtfelder, Datentypen und relevante Strukturen dokumentiert?

• Datenmapping erstellen: Ist für die relevanten Datenfelder die Zuordnung von Quelle zu Ziel festgelegt?

• Transformationen definieren: Sind notwendige Formatänderungen, Konvertierungen und Bereinigungsregeln dokumentiert?

• Verantwortlichkeiten klären: Ist festgelegt, wer fachliche Entscheidungen trifft und die Daten freigibt?

• Testmigration durchführen: Wurde eine repräsentative Auswahl der Daten testweise migriert und geprüft?

• Abnahmekriterien festlegen: Ist eindeutig definiert, wann die migrierten Daten als korrekt und vollständig gelten?

Wenn diese Punkte geklärt und dokumentiert sind, besteht eine deutlich bessere Grundlage für eine kontrollierte Datenübernahme. Gleichzeitig lassen sich offene Fragen und mögliche Risiken bereits vor der produktiven Migration erkennen.

Häufige Fragen zum Datenmigration Konzept

Was gehört zu einem Datenmigration Konzept?

Ein Datenmigration Konzept sollte mindestens die Datenquellen, den Migrationsumfang, die Datenqualität, das Zielmodell, das Datenmapping und notwendige Transformationen beschreiben. Zusätzlich sollten Verantwortlichkeiten, Testmigrationen und klare Abnahmekriterien festgelegt werden.

Wie plant man eine Datenmigration?

Eine Datenmigration wird schrittweise geplant: Zunächst werden Quellsysteme und relevante Daten erfasst. Anschließend werden der Migrationsumfang und die Anforderungen des Zielsystems definiert. Darauf folgen Datenqualitätsprüfung, Mapping, Transformationen, Tests und die Festlegung der Abnahmekriterien.

Warum ist Datenmapping bei einer Datenmigration wichtig?

Das Datenmapping definiert, wie Daten aus dem Quellsystem den entsprechenden Feldern und Strukturen im Zielsystem zugeordnet werden. Es schafft damit die Grundlage für eine nachvollziehbare und konsistente Datenübernahme.

Warum sollte vor dem Go-live eine Testmigration durchgeführt werden?

Eine Testmigration hilft dabei, Fehler im Mapping, bei Transformationen oder in den Daten frühzeitig zu erkennen. Dadurch können Probleme vor der produktiven Datenübernahme korrigiert und die Ergebnisse anhand definierter Kriterien geprüft werden.

Was sollte eine Datenmigration Checkliste enthalten?

Eine Datenmigration Checkliste sollte die wichtigsten Vorbereitungsschritte abdecken: Datenquellen erfassen, Migrationsumfang festlegen, Datenqualität prüfen, Zielsystem und Datenmodell definieren, Mapping und Transformationen dokumentieren, Verantwortlichkeiten klären sowie Testmigration und Abnahmekriterien vorbereiten.

Fazit: Mit einem klaren Datenmigration Konzept sicher starten

Eine erfolgreiche Datenmigration beginnt lange vor der eigentlichen Datenübernahme. Je genauer Datenquellen, Migrationsumfang, Datenqualität, Zielstruktur, Mapping, Transformationen und Verantwortlichkeiten definiert sind, desto besser lassen sich Risiken und unerwartete Probleme im weiteren Projektverlauf vermeiden.

Ein strukturiertes Datenmigration Konzept schafft dafür die notwendige Grundlage. Es macht die einzelnen Schritte nachvollziehbar, ermöglicht eine gezielte Testmigration und definiert klare Kriterien für die spätere Abnahme.

Wenn Sie eine Datenmigration für Ihr Unternehmen konkret planen oder professionell umsetzen möchten, kontaktieren Sie uns – wir besprechen gerne Ihre individuellen Anforderungen und den optimalen Projektverlauf.