Datenmigration

Was ist eine Datenmigration?

Unter Datenmigration versteht man den Prozess, bei dem digitale Informationen dauerhaft von einem Quellsystem in ein Zielsystem übertragen werden. Dabei können die Daten den Standort, die Umgebung, das Speichersystem, die Datenbank, das Rechenzentrum, die Anwendung oder sogar ihr Dateiformat wechseln. Typische Veränderungen im Rahmen einer Datenmigration sind:

• von einem lokalen Rechenzentrum in eine Cloud-Umgebung
• von einer alten Datenbank-Engine zu einem neuen Datenbankmanagementsystem
• von einer lokalen Anwendung in eine gehostete Cloud-Applikation
• von einem älteren Datenformat in ein neues Format

Datenmigration ist eine Standardaufgabe der IT, wird aber umso komplexer, je mehr unterschiedliche Systeme, Datenformate und Datenzustände im Spiel sind. Datenressourcen können als unorganisierte Dateisammlungen, als Anwendungen, Betriebssysteme und komplette Umgebungen, als relationale oder unstrukturierte Datenbanken sowie als Data Lakes, Datenblobs oder ganze Rechenzentren vorliegen.

Charakteristisch für die Datenmigration ist, dass die Bedeutung (Semantik) der Daten erhalten bleiben soll. Kunden, Konten oder andere Geschäftsdaten sollen nach der Migration weiterhin vollständig und korrekt vorhanden sein – lediglich Struktur, Speicherort oder Infrastruktur ändern sich. Datenmigration ist heute ein zentraler Baustein bei der Modernisierung lokaler IT-Infrastrukturen und der Verlagerung von Workloads in Cloud-Umgebungen. Unternehmen erzeugen immer größere Datenmengen und stehen unter Druck, diese effizient zu speichern und möglichst gut nutzbar zu machen – passende Migrationsansätze sind dafür eine Grundvoraussetzung.

 

 

Gründe und Anwendungsfälle für Datenmigration

Unternehmen entscheiden sich aus unterschiedlichen Gründen für ein Datenmigrationsprojekt. Viele dieser Gründe lassen sich auf einige zentrale Motive zurückführen: Kosten senken, Innovation ermöglichen, Leistung steigern, Verfügbarkeit erhöhen und Sicherheit verbessern.

 

Modernisierung von Legacy-Systemen

Ein häufiger Auslöser für Datenmigration ist die Ablösung veralteter Systeme:

• Datenbankstrukturen sind nicht mehr angemessen.
• Anwendungssysteme gelten als kaum noch wartbar.
• Es besteht der Wunsch, moderne Datenbanktechnologien einzuführen.

Hinzu kommt der Druck, Legacy-Hardware oder -Software zu aktualisieren oder auszutauschen, um Leistungsanforderungen zu erfüllen oder wettbewerbsfähig zu bleiben. In solchen Situationen reicht es nicht aus, ein neues System lediglich zu installieren. Die vorhandenen Daten – etwa Kunden- und Kontoinformationen in einem Finanzinstitut – müssen vollständig und korrekt in das neue System überführt werden, damit dieses produktiv genutzt werden kann.

 

Systemkonsolidierung und Fusionen

Datenmigration spielt auch eine Schlüsselrolle, wenn mehrere Informationssysteme zu einem einheitlichen System zusammengeführt werden sollen – etwa nach Fusionen oder Übernahmen. In diesem Fall müssen die Daten aus verschiedenen Systemen in ein gemeinsames Zielsystem integriert werden. Auch die Konsolidierung oder Außerbetriebnahme von Rechenzentren führt zu Datenmigration, wenn Anwendungen und Daten an einen neuen Standort oder in eine gemeinsame Umgebung verlagert werden.

 

Migration in die Cloud

Immer häufiger ist der Auslöser für eine Datenmigration der Schritt von lokalen Infrastrukturen zu cloudbasierten Speichern und Applikationen. Daten werden dabei von einem lokalen Datacenter in eine Cloud oder von einer Cloud in eine andere verschoben. Unternehmen verbinden mit Cloudmigration unter anderem folgende Ziele:

• die Konzentration der Mitarbeiter auf geschäftliche Prioritäten
• mehr Wachstum und höhere Flexibilität
• Senkung von Kapitalausgaben
• Bezahlung nur der tatsächlich genutzten Ressourcen
• Reduktion der Kosten für das Hosting in eigenen Rechenzentren

Datenmigration ist dabei ein notwendiger technischer Schritt, um Workloads und Anwendungen dort zu betreiben, wo sie leistungsstark und kosteneffizient betrieben werden können.

 

Zentralisierung, Sicherheit und Business Continuity

Weitere Anlässe für Datenmigration ergeben sich aus Anforderungen an Interoperabilität, Sicherheit und Notfallvorsorge. Unternehmen migrieren Daten, um:

• Daten zu zentralisieren und die Interoperabilität zu unterstützen
• Daten in sicherere Rechenzentren zu verlagern
• Daten zu sichern, um besser auf Notfälle vorbereitet zu sein und Wiederherstellungen durchführen zu können

Nicht zuletzt wird Datenmigration notwendig, wenn ein neuer Standort für Daten eingerichtet wird – etwa ein neues Datacenter oder eine neue Plattform – und bestehende Anwendungen künftig auf diesen gemeinsamen Datenbestand zugreifen sollen.

 

 

Arten der Datenmigration

Auch wenn jedes Projekt individuelle Besonderheiten hat, lässt sich Datenmigration in einige grundlegende Kategorien einteilen. Diese Kategorien helfen, typische Szenarien und Anforderungen besser einzuordnen.

 

Speichermigration

Bei einer Speichermigration werden Daten von einem Speichergerät auf ein anderes verschoben. Das neue Gerät kann sich im selben Gebäude oder in einem anderen, weiter entfernten Rechenzentrum befinden. Es kann sich dabei auch um einen anderen Gerätetyp handeln, zum Beispiel um die Migration von einem Festplattenlaufwerk auf ein SSD-Laufwerk. Das Verschieben von Daten in eine Cloud oder von einem Cloudanbieter zu einem anderen gehört ebenfalls in diese Kategorie. Unternehmen entscheiden sich für Speichermigration, wenn sie ihre Ausrüstung oder Infrastruktur aktualisieren wollen, um bessere Leistung und kostengünstigere Skalierung zu erreichen. Moderne Speichertechnologien ermöglichen gleichzeitig effektiveres Datenmanagement, Schutz, Backup und Wiederherstellung. Während der Speichermigration bietet sich außerdem die Gelegenheit, Daten zu bereinigen und zu überprüfen – das Datenformat ändert sich dabei allerdings meist nicht.

 

Datenbankmigration

Datenbankmigrationen sind komplexer, weil meist große Datenmengen zwischen Datenbank-Engines oder -Managementsystemen verschoben und dabei häufig in ein neues Format überführt werden. Solche Migrationen sind nötig, wenn Datenbanksoftware aktualisiert, eine Datenbank in die Cloud verlagert oder der Datenbankanbieter gewechselt wird. Ein typischer erster Schritt besteht darin, das Schema der Quelldatenbank so anzupassen, dass es mit der Zieldatenbank kompatibel ist – insbesondere, wenn unterschiedliche Datendefinitionssprachen (DDL) im Spiel sind. Anschließend werden die eigentlichen Daten migriert. Bei Bedarf können dabei mehrere Datenbanken zu einer einzigen konsolidiert werden. In manchen Szenarien werden zusätzlich laufende inkrementelle Aktualisierungen eingerichtet, etwa für Data-Warehouse-Prozesse.

 

Anwendungsmigration / Applikationsmigration

Bei einer Anwendungsmigration werden Anwendungen von einer Umgebung in eine andere verlagert. Dabei kann die gesamte Applikation von einem lokalen IT-Center in die Cloud oder zwischen verschiedenen Clouds verschoben werden. In anderen Fällen werden die Applikationsdaten in eine neue Form der Applikation überführt, die von einem externen Softwareanbieter gehostet wird. Anwendungsmigration kombiniert typischerweise mehrere Arten der Datenmigration: Die zugrunde liegende Datenbank und die Dateien sowie die Verzeichnisstruktur, die für Installation und Betrieb benötigt werden, müssen gemeinsam mit der Anwendung verschoben werden.

 

Cloudmigration

Cloudmigration bezeichnet den Prozess, bei dem Daten, Anwendungen oder andere Geschäftselemente von einem lokalen Datacenter in eine Cloud oder von einer Cloud in eine andere verschoben werden. In vielen Fällen geht damit auch eine Speichermigration einher. Cloudmigration kann wenige ausgewählte Anwendungen betreffen oder die Verlagerung ganzer Rechenzentren und großer Datenmengen umfassen. Ziel ist meist, Anwendungen in der kosteneffizientesten und leistungsstärksten verfügbaren IT-Umgebung zu hosten.

 

Geschäftsprozessmigration

Bei der Geschäftsprozessmigration werden Daten und Anwendungen verlagert, um das Unternehmen selbst besser steuern und betreiben zu können. Übertragen werden können alle Arten von Daten – einschließlich Datenbanken und Anwendungen –, die der Unterstützung von Produkten, Kundenerlebnissen, Abläufen und Geschäftspraktiken dienen.

 

Rechenzentrumsmigration (Sonderfall)

Eine Rechenzentrumsmigration ist ein besonders umfangreicher Fall von Datenmigration: Eine komplette Rechenzentrumsumgebung wird in die Cloud oder an einen anderen Ort verlegt. Solche Projekte erfordern sorgfältige Planung und Koordination, da Übertragungen im Petabyte-Bereich selbst bei schnellen Netzwerkverbindungen mehrere Wochen dauern können. In Rechenzentrumsmigrationen fließen meist mehrere der oben genannten Arten zusammen – Speichermigration, Datenbankmigration, Anwendungsmigration und Cloudmigration.

 

 

Ablauf und Phasen von Datenmigrationsprojekten

Eine Datenmigration besteht nie nur aus einem einfachen Kopieren von Daten. Der Prozess beginnt mit der Analyse der Quellsysteme, führt über mehrere technische und organisatorische Schritte und endet mit der Validierung der Ergebnisse.

 

Technische Kernschritte: Extrahieren, Transformieren, Laden

Die eigentliche Migration von Daten folgt typischerweise einem dreistufigen Modell. Diese technische Dreiteilung – Daten extrahieren, transformieren und laden – wird in vielen Datenmigrationsprojekten explizit als Basisstruktur verwendet. Diese drei Schritte entsprechen dem bekannten ETL-Prozess (Extract – Transform – Load), wie er auch beim Aufbau von Data-Warehouse-Systemen verwendet wird. Im Unterschied dazu ist das Ziel der Datenmigration jedoch nicht, neue Analyseerkenntnisse zu gewinnen, sondern operative Daten in einem neuen System weiter nutzbar zu machen, ohne ihre fachliche Bedeutung zu verändern.

• Extraktion: Zunächst wird festgelegt, welche Daten übernommen werden sollen. Dazu werden die Daten im Quellsystem analysiert, extrahiert und abgeglichen. Zusätzlich werden Steuerungsinformationen wie Mappingtabellen bereitgestellt, die später die Zuordnung zwischen Quell- und Zielstrukturen ermöglichen.
• Transformation: In der Transformationsphase werden die Daten aus dem Datenmodell des Altsystems in das Datenmodell des Zielsystems überführt. Relevante Daten werden selektiert, fehlerhafte Daten korrigiert und doppelt vorhandene Daten zusammengeführt. Anschließend erfolgt das eigentliche Mapping auf die Zielstruktur.
• Ladeprozess (Load): Im letzten Schritt werden die transformierten Daten in das Zielsystem geladen. Damit sind sie fachlich nutzbar und können von den Anwendungen im Zielsystem verarbeitet werden.

 

Projektphasen: Planen, Implementieren, Überprüfen

Neben diesen technischen Schritten ist die Datenmigration ein Projekt, das geplant, umgesetzt und geprüft werden muss. Drei Phasen sind dabei besonders wichtig:

Planen einer Datenmigration

Zu Beginn müssen Unternehmen klären, über welche Daten sie überhaupt verfügen, wo sich diese befinden und in welchem Zustand sie sind. Dazu gehört:

• Zuordnung der Daten (Menge, Vielfalt, Qualität, Zustand)
• Bewertung der Auswirkungen der Migration auf das Unternehmen
• Identifikation der Beteiligten und der vorhandenen Expertise
• Zuweisung von Verantwortlichkeiten
• Festlegung von Budget und Zeitplan
• Vereinbarung von Kommunikationswegen und -methoden

Sind Umfang und Ziel klar, wird der Migrationsprozess konzipiert: Auswahl der Datenmigrationssoftware und -hardware, Definition von Spezifikationen und Festlegung der Migrationsgeschwindigkeit (alles auf einmal, schrittweise oder ein Zwischenmodell).

Implementieren der Datenmigration

In der Implementierungsphase erstellen die Teams die Datenmigrationslösung entsprechend den Anforderungen aus der Planung und beginnen mit der Übertragung der Daten. Während der Migration werden die Daten überwacht und getestet, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß übertragen werden und keine Konflikte, Qualitätsprobleme, Duplikate oder Anomalien auftreten. Die Tests finden in einer Umgebung statt, die der Produktionsumgebung möglichst ähnlich ist, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Überprüfen der Datenmigration

Sind alle Daten migriert, werden sie in ihrer neuen Konfiguration geprüft. Erst wenn bestätigt ist, dass die Daten korrekt übertragen wurden und alle technischen und geschäftlichen Beteiligten – einschließlich möglicher Kunden – die Migration abgenommen haben, wird die alte Datenkonfiguration außer Betrieb genommen.

 

Detaillierter 7-Phasen-Prozess

Für umfangreiche Datenmigrationsprojekte lässt sich der Ablauf in sieben Phasen strukturieren.

• Planung der Vorphase: Stabilität der zu verschiebenden Daten evaluieren
• Projektbeginn: Wichtige Stakeholder identifizieren und ihre Rolle klären
• Umfeldanalyse: Datenqualitätsregeln definieren und das Unternehmen über Projektziele und das geplante Abschalten von Legacy-Systemen informieren
• Lösungsdesign: Festlegen, welche Daten verschoben werden sollen und welche Qualität sie vor und nach der Migration haben sollen
• Erstellen und Testen: Migrationslogik implementieren und in einer gespiegelten Produktionsumgebung testen
• Ausführen und Validieren: Nachweisen, dass die Migration Anforderungen erfüllt und die Daten geschäftlich nutzbar sind
• Ausmustern und Überwachen: Alte Systeme geordnet herunterfahren und entsorgen

Nicht jede Migration benötigt alle Schritte in vollem Umfang, aber diese Struktur verdeutlicht, welche Themenfelder typischerweise abgedeckt werden müssen.

 

Strategie: Workload, Datenvolumen und Zeitfenster

Bei der Wahl des Projektansatzes sollten drei Faktoren besonders sorgfältig betrachtet werden:

• Art der Workloads: Spezialisierte Workloads wie virtuelle Maschinen, Backups oder Datenbanken können häufig mit herstellerspezifischen Tools migriert werden. Ohne solche Werkzeuge müssen mögliche Ausfallzeiten intensiv geplant werden.
• Datenvolumen: Kleinere Datenmengen (unterhalb eines bestimmten Schwellenwertes) lassen sich oft am einfachsten über ein transportiertes Speichergerät migrieren. Für größere Datenvolumina bis hin zu mehreren Petabyte können spezielle Migrationsgeräte des Cloud-Anbieters sinnvoll sein.
• Zeit bis zum Abschluss: Bei Onlinemigrationen hängt die Dauer von Datenmenge und Bandbreite ab, bei Offlinemigrationen kommt die Versandzeit hinzu. Je nach Priorität von Geschwindigkeit und vorhandener Bandbreite kann die Online- oder Offline-Migration vorteilhafter sein.

Gerade in Cloud-Szenarien wird oft zwischen Onlinemigration, bei der Daten über das Netzwerk übertragen werden, und Offlinemigration, bei der Daten auf physischen Geräten transportiert werden, unterschieden. Welche Variante sinnvoll ist, hängt eng mit den genannten Faktoren zusammen.

 

 

Erfolgsfaktoren, Best Practices und Risiken

Datenmigration bringt langfristig Vorteile durch modernisierte IT-Landschaften, kann kurzfristig aber ein risikoreiches und stressiges Unterfangen sein. Sorgfältige Planung reduziert die Wahrscheinlichkeit unerwarteter Kosten, Ausfallzeiten und Frustration bei Anwendern erheblich.

 

Best Practices für Datenmigration

Mehrere Grundsätze haben sich als besonders hilfreich erwiesen:

• Daten und Nutzung verstehen: Zu Beginn sollte klar sein, wer die Daten heute nutzt, wer sie in Zukunft nutzen wird und zu welchem Zweck. Daten, die primär für Analysen verwendet werden, stellen andere Anforderungen an Speicherung und Formatierung als Daten, die zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften archiviert werden. Während des gesamten Projekts sollten Input und Feedback aus allen relevanten Fachbereichen eingeholt werden.
• Quell- und Zielumgebungen sorgfältig bewerten: Es ist zu prüfen, ob Quell- und Zielsystem dasselbe Betriebssystem verwenden, ob Datenbankschemata oder andere Formate (z. B. Zeichencodierungen) angepasst werden müssen und ob Probleme wie Redundanzen oder große Mengen „unbereinigter“ Daten vor der Migration adressiert werden sollten.
• Geschäftliche Anforderungen früh klären: Wichtige Fragen betreffen den Zeitplan, etwa bei der Stilllegung eines Rechenzentrums und dem Auslaufen von Mietverträgen, sowie die Sicherheitsanforderungen während des gesamten Prozesses. Unternehmen müssen festlegen, ob und in welchem Umfang Datenverlust oder Datenbeschädigung tolerierbar sind und wie sich Verzögerungen oder unerwartete Hindernisse auf den Geschäftsbetrieb auswirken würden.

 

Datenmigration als strategische Aufgabe

Datenmigration ist nicht nur eine technische Übung, sondern eine strategische Aufgabe. Ein zentrales Problem besteht darin, dass jede Applikation zusätzliche Logikbestandteile in die Datenhaltung einbringt, die nichts mit dem nächsten Verwendungszweck der Daten zu tun haben. Geschäftliche Prozesse arbeiten häufig mit isolierten Daten in eigenen Formaten und überlassen die Integration der nächsten Prozessstufe.

Damit Applikationsdesign, Datenarchitektur und Geschäftsprozesse harmonieren, müssen sie aufeinander reagieren. Ist das nicht der Fall, werden ideale Workflows umgangen – mit technischen Schulden, die spätestens bei Datenmigrationen oder Datenintegrationsprojekten aufgelöst werden müssen. Ein bewusster Fokus auf Datenmigration als „strategische Waffe“ hilft, den notwendigen Stellenwert im Unternehmen zu verankern und Ressourcen zu sichern – insbesondere, wenn klar ist, dass alte Legacy-Systeme nach der Migration tatsächlich abgeschaltet werden.

 

Typische Herausforderungen in Datenmigrationsprojekten

In der Praxis treten immer wieder ähnliche Stolpersteine auf. Zehn typische Herausforderungen sind:

• Keine Kontaktaufnahme mit wichtigen Stakeholdern: Es gibt immer Personen, die mit den zu verschiebenden Daten arbeiten. Werden sie nicht früh eingebunden, melden sie sich später – oft zu unpassenden Zeitpunkten.
• Fehlende Kommunikation mit dem Geschäftsbereich: Nach der initialen Abstimmung sollten Stakeholder regelmäßig über Fortschritte informiert werden, etwa durch wöchentliche Statusberichte. Nur kontinuierliche Kommunikation schafft Vertrauen.
• Mangelnde Daten-Governance: Unklarheiten darüber, wer Daten erstellen, genehmigen, bearbeiten oder löschen darf, führen zu Risiken. Diese Rechte sollten explizit definiert und im Projektplan dokumentiert werden.
• Mangelnde Expertise: Das Verschieben von Daten wirkt auf den ersten Blick einfach, beinhaltet aber erhebliche Komplexität. Unterstützung durch erfahrene Spezialisten kann entscheidend sein.
• Fehlende Planung: Der Vergleich mit privater Reiseplanung verdeutlicht, dass für Datenmigration oft deutlich weniger Vorarbeit investiert wird als sinnvoll wäre. Ein solider Plan spart später viel Zeit beim eigentlichen Verschieben der Daten.
• Unzureichende Software für Datenvorbereitung und fehlende Kompetenzen: Bei großen Migrationen mit Millionen von Datensätzen oder Hunderten von Tabellen lohnt sich die Investition in hochwertige Datenqualitäts-Software und ggf. spezialisierte Dienstleister.
• Warten auf perfekte Spezifikationen: Während das Implementierungsteam noch am Design arbeitet, können andere Schritte bereits vorgezogen werden. Die vollständige Zieldefinition ist wichtig, sollte aber nicht alle anderen Aktivitäten blockieren.
• Unbewährte Migrationsmethoden: Vorgehensweisen zur Datenverschiebung sollten sich in ähnlichen Unternehmen bereits bewährt haben. Allgemeine Empfehlungen eines Anbieters sind kritisch zu prüfen.
• Unterschätztes Lieferanten- und Projektmanagement: Anbieter und Projekte müssen aktiv gemanagt werden. Wer parallel noch seine Tagesaufgaben erledigt, braucht ausreichende Kapazität, um auch das Migrationsprojekt steuern zu können.
• Spät erkannte objektübergreifende Abhängigkeiten: Es kommt vor, dass abhängige Datensätze erst spät im Prozess auffallen. Für solche Fälle sollte es Notfallpläne geben, damit das geplante Fertigstellungsdatum nicht gefährdet wird.

 

Risiken: Sicherheit, Zeit und Kosten

Zu den wesentlichen Risiken bei Datenmigration zählen:

• Sicherheitsrisiken: Vor der Migration sollten alle Daten sicher verschlüsselt werden. Bei Offlinemigration – etwa beim Versand von Speichermedien – ist zudem die Sicherheit der Fracht- und Logistikdienstleister zu prüfen.
• Lange Übertragungszeiten: Online-Übertragungszeiten sind schwer exakt vorherzusagen. Netzwerkengpässe oder Hardwarebeschränkungen können die Geschwindigkeit limitieren und den Projektplan beeinflussen.
• Höhere Kosten als erwartet: Verlängerte Online-Übertragungen verursachen zusätzliche Gebühren. Auch die längerfristige Nutzung von vom Anbieter bereitgestellten Speichergeräten, etwa durch Verzögerungen beim Kopieren oder Versand, kann Mehrkosten auslösen.

 

Zuverlässigkeit und Qualitätssicherung

Datenmigration erfordert eine sehr hohe Zuverlässigkeit: Datensätze dürfen nicht „verloren gehen“. Oft sind zahlreiche Objekttypen betroffen – von Kunden und Konten über Depots und Bilanzdaten bis hin zu Börsenplätzen. Eine Ablaufsteuerung koordiniert den ETL-Prozess über alle diese Objekttypen hinweg.

Zur Verifikation werden Testfälle und Statistiken genutzt, um fehlende oder fehlerhafte Datensätze aufzuspüren – zum Beispiel ein fehlendes Konto in einer großen Menge von Konten. Parallel dazu werden die migrierten Daten in einer produktionsnahen Umgebung überprüft, um Konflikte und Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen.

 

 

Datenmigration, Datenkonvertierung und Datenintegration im Vergleich

Begriffe wie Datenmigration, Datenkonvertierung und Datenintegration werden in der Praxis häufig vermischt, beschreiben aber unterschiedliche Vorgänge. Gerade bei der Planung eines Projekts ist es wichtig, diese sauber zu unterscheiden.

 

Datenmigration

Bei der Datenmigration werden Daten zwischen Standorten, Systemen oder Formaten verschoben. Ziel ist es, Daten dauerhaft in einem neuen Rechenzentrum, einem neuen System, einer neuen Umgebung oder an einem neuen Standort bereitzustellen. Das Datenformat kann dabei unverändert bleiben oder im Rahmen des Projekts angepasst werden. Erfolgreiche Migrationen beruhen auf Planung, Implementierung und Überprüfung und umfassen in der Regel Data Profiling, Datenbereinigung, Datenvalidierung und eine laufende Qualitätssicherung im Zielsystem.

 

Datenkonvertierung

Datenkonvertierung bezeichnet die Transformation von Daten von einem Format in ein anderes. Dies ist erforderlich, wenn Daten von einer älteren Anwendung auf eine aktualisierte Version derselben Anwendung oder auf eine neue Anwendung mit geänderter Struktur übertragen werden. Der Prozess umfasst typischerweise das Extrahieren der Daten aus der Quelle, ihre Transformation in das neue Format und das Laden in das Zielschema. In vielen Datenmigrationsszenarien ist die Konvertierung ein früher, aber nicht der einzige Schritt.

 

Datenintegration

Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um Nutzern eine einheitliche Sicht auf die Daten zu ermöglichen. Sie ist eine wichtige Voraussetzung für Analysen und Auswertungen. Beispiele sind Data Warehouses und Data Lakes, in denen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden.

 

Gegenüberstellung in der Übersicht

Die wichtigsten Unterschiede lassen sich in einer Tabelle zusammenfassen (stark vereinfacht):

Aspekt	Datenmigration	Datenkonvertierung	Datenintegration
Ziel	Daten dauerhaft in neues Rechenzentrum, System, Umgebung oder an neuen Standort verschieben	Daten in ein neues Format überführen	Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Sicht zusammenführen
Fokus	Standort, System, Umgebung, ggf. Format	Formatstruktur	Zusammenführung und Vereinheitlichung von Datenbeständen
Typische Prozessschritte	Planen, Implementieren, Überprüfen; inkl. Profiling, Bereinigung, Validierung und laufender Qualitätssicherung	Extrahieren, Transformieren, Laden in ein neues Format	Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, ggf. transformieren und für Analysen bereitstellen
Rolle im Projekt	Umfassender Migrationsprozess, der häufig eine Datenkonvertierung einschließt	Häufig ein Teilschritt einer umfassenderen Datenmigration	Eigenständiges Vorhaben zur analytischen Nutzung verteilter Daten
Beispiele	Migration von Datenbanken oder Rechenzentren in die Cloud, Umstieg auf neue Geschäftsanwendungen	Umstellung auf neue Version einer Anwendung mit geändertem Datenschema	Aufbau von Data Warehouses und Data Lakes aus Daten aus unterschiedlichen operativen Systemen

Datenkonvertierung ist also Teilmenge von Datenmigration, während Datenintegration auf eine konsolidierte Sicht für Analysezwecke zielt und nicht primär auf den Austausch operativer Systeme.

 

 

Praxisnahe Szenarien und Beispiele

Um den abstrakten Begriff der Datenmigration greifbarer zu machen, helfen konkrete Szenarien, wie sie in der Praxis auftreten.

 

Ablösung eines Lagersystems

Ein klassisches Beispiel ist ein Unternehmen, das ein selbst entwickeltes Lagersystem durch Standardsoftware ersetzt. Es reicht nicht aus, die Standardsoftware zu installieren – alle relevanten Daten müssen in das neue System übernommen werden, wie etwa Artikelnummern, Lagerplätze und Bestände.

Die Datenmigration stellt sicher, dass alle Lageplätze weiterhin vollständig vorhanden sind und Bestände unverändert übernommen werden. Technisch wird dies durch die bereits beschriebenen Schritte – Analyse, Extraktion, Transformation, Laden und Validierung – umgesetzt.

 

Unternehmensfusion und Systemzusammenführung

Bei der Fusion von Unternehmen müssen die Daten beider Organisationen zusammengeführt werden. Typische Aufgaben sind hier:

• Zusammenführen von Kundendaten aus mehreren Systemen
• Harmonisierung unterschiedlicher Datenmodelle
• Bereinigung von Dubletten

Ohne sorgfältige Datenmigration wäre ein konsistenter, gemeinsamer Datenbestand kaum zu erreichen – mit direkten Auswirkungen auf Reporting, Kundenservice und nachgelagerte Prozesse.

 

Format- und Strukturmigrationen

Viele Datenmigrationen betreffen die Umstellung von Formaten oder Strukturen, zum Beispiel:

• Konvertierung in andere Zeichenkodierungen
• Übertragung kompletter Datenbanken
• Überführung von Textdokumenten mit Makros in ein anderes Office-Format
• Migration von Tabellenkalkulationen mit individuellen Formeln in ein neues System
• Zusammenlegen mehrerer unterschiedlicher Programme in ein Gesamtprogramm

In all diesen Fällen müssen die Daten so migriert werden, dass ihre fachliche Bedeutung erhalten bleibt, während Struktur, Format oder Applikationslogik angepasst werden.

 

Rechenzentrumsmigration

Ein weiteres praxisrelevantes Szenario ist die Migration einer gesamten Rechenzentrumsumgebung in die Cloud oder an einen anderen Standort. Hier geht es nicht nur um einzelne Datenbanken oder Anwendungen, sondern um große Teile – oder sogar die gesamte – Infrastruktur. Der erfolgreiche Abschluss eines solchen Projekts mit minimalen Ausfallzeiten erfordert intensive Planung, insbesondere weil Übertragungen im Petabyte-Bereich selbst bei schnellen Netzwerkverbindungen mehrere Wochen dauern können.

In vielen Fällen werden dafür sowohl Onlinemigrationen (über Netzwerkverbindungen) als auch Offlinemigrationen (über physisch transportierte Datenträger) genutzt. Die Auswahl des Vorgehens hängt von Datenvolumen, Zeitfenster und Sicherheitsanforderungen ab.

 

Anwendungsmigration in die Cloud

Beim Umstieg auf cloudbasierte Anwendungen werden häufig Anwendungsmigrationen durchgeführt. Beispiele:

• Eine bestehende On-Premises-Anwendung wird vollständig in eine Cloud-Umgebung verschoben.
• Eine Anwendung wird von einer Cloud in eine andere transferiert.
• Applikationsdaten werden aus einer lokal betriebenen Lösung in eine neue, vom Anbieter gehostete Cloudapplikation übertragen.

In allen Fällen ist neben der eigentlichen Applikation auch die zugrunde liegende Datenbank und Dateistruktur zu migrieren. Gleichzeitig werden typischerweise Infrastrukturziele wie mehr Flexibilität, geringere Kapitalbindung und die Konzentration der Mitarbeiter auf geschäftliche Prioritäten verfolgt.

Damit zeigt sich, wie breit der Einsatzbereich von Datenmigration ist – von der punktuellen Formatkonvertierung bis zur groß angelegten Rechenzentrumsmigration. Für B2B-Unternehmen im Software- und IT-Umfeld ist Datenmigration damit nicht nur ein technisches Thema, sondern ein entscheidender Hebel für Modernisierung, Cloudtransformation und eine zukunftsfähige Datenstrategie – vorausgesetzt, Planung, Durchführung und Qualitätssicherung werden mit der nötigen Sorgfalt umgesetzt.

 

 

FAQ: Häufige Fragen zu Datenmigrationen

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