Von On-Prem in die Cloud – die Rolle des Datenmanagements Data-Governance für Cloud-Migrationen

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Der Schritt in die Cloud verspricht Unternehmen agilere und effizientere Prozesse, egal ob sie einzelne Anwendungen oder die gesamte IT-Infrastruktur verlagern. Doch bei aller Einfachheit gilt es besonders im Vorfeld Einiges zu beachten, damit das Potenzial der Cloud-Services auch voll zum Tragen kommen kann. Unternehmen sollten den Migrationsprozess mit einer sauberen Data-Governance sowie einem klar organisierten Datenmanagement begleiten. Dieser Beitrag erläutert die Vorgehensweise.

Gründe für die Cloud

Viele Unternehmen beschäftigen sich bereits mit Cloud-Technologien, da diese gegenüber einer On-Premises-Infrastruktur großes Optimierungspotenzial versprechen. Zu den größten Vorteilen zählen etwa die hohe Skalierbarkeit und schnelle Anpassungsfähigkeit an wechselnde und schwankende Bedarfe. IT-Verantwortliche können die IT-Infrastruktur mittels Tools und Services der Cloud-Plattform flexibel gestalten. Es kann dabei kosteneffizienter sein, auf Abonnementmodelle zu setzen als zusätzliche physische Hard- und Software anzuschaffen. Cloud-Server oder Serverless-Funktionen garantieren eine schnelle Bereitstellung und hohe Verfügbarkeit von Kapazitäten und sind gleichzeitig zuverlässig, da Cloud-Anbieter redundante Infrastrukturen und Failover-Systeme bereitstellen. Zudem verfügen sie über spezielle Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Programme, um die Sicherheit von Anwendungen und Daten zu gewährleisten. Noch wenig beachtet, aber zunehmend von Bedeutung ist die effizientere Energienutzung: So ermittelt AWS in einer Studie das Einsparpotenzial der Cloud auf fast 80 Prozent CO₂ gegenüber On-Premises, eine Microsoft-Studie kommt gar auf über 90 Prozent.

Risiken und Herausforderungen

Sowohl bei der Cloud-Nutzung als auch bei der Migration in die Cloud lauern aber auch Fallstricke und Gefahren, die es abzuwägen und im Auge zu behalten gilt. Cloud-Architekturen können komplex sein, was hohe Anforderungen an das Einbinden von Anwendungen und Prozessen stellt. Diese wiederum können nur dann erfolgreich auf ein neues Level gehoben werden, wenn gleichzeitig die Datenarchitektur entsprechend neu aufgesetzt wird und die Daten konsolidiert und mit hoher Datenqualität bereitgestellt werden. Ohne diese Grundvoraussetzung kann eine Integration keine Erfolge in den Prozessen erzielen – das gilt für jede Migration, ob in die Cloud oder etwa aufgrund von System-Updates. Getreu dem Motto „Crap In – Crap Out“ gilt auch für die Cloud: Bilden veraltete, redundante oder fehlerhafte Daten die Grundlage, kann die Migration das Potenzial nicht ausschöpfen und die Prozesse nur sehr eingeschränkt optimieren.

Festgelegte Datenstandards mit definierter Datenqualität sind zudem für die Interoperabilität zwischen Cloud und lokaler Umgebung unerlässlich, genauso wie für die Datenportabilität von Cloud zu Cloud. Ansonsten droht die Gefahr, mit der Cloud lediglich ein weiteres Datensilo zu erzeugen, was weder zur Prozessoptimierung noch zur Datensparsamkeit beiträgt. Die Konsolidierung der Daten aus heterogenen Systemen und Datenquellen stellt also einen wichtigen Schritt vor der Migration dar.

Wie sollten Unternehmen vorgehen, um ihre Daten Cloud-ready zu machen und die genannten Risiken vermeiden zu können?

Stichwort: Data-Governance und Datenmanagement

Unabhängig aller Migrationsprojekte regeln Unternehmen über das Datenmanagement die technischen und operativen Aspekte ihrer Datenhaltung: Wie erfassen wir unsere Daten korrekt? Wie speichern wir sie? Wie verarbeiten und nutzen wir sie? Wie halten wir die Datenqualität hoch? Hierfür können Unternehmen unterschiedliche Tools nutzen – manuell sind diese Aufgaben kaum konsistent zu stemmen. Die Data-Governance erweitert die Prozesse, indem sie die Richtlinien und Regelungen für das Datenmanagement vorgibt. Sie stellt sicher, dass die Datennutzung gemäß der Unternehmensziele und -anforderungen erfolgt, zudem legt sie Verantwortlichkeiten fest. Eine Data-Governance stellt den Umgang mit Daten auf eine solide Compliance-Basis.

Da schlussendlich die Daten und ihre Qualität darüber entscheiden, ob Prozesse und Anwendungen rund und effizient laufen, müssen sie vor, während und nach einer Migration entsprechend im Fokus bleiben.

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Konsolidierung der Daten

Der erste Schritt dafür: die technischen Voraussetzungen für die Migration schaffen. Die Daten müssen aus allen Quellen und Systemen an einem zentralen Punkt zusammengeführt werden, im optimalen Fall durch eine direkte Integration mit einem Data-Hub. Dort sind dann alle notwendigen Funktionalitäten vorhanden, um die Daten zu bereinigen, zu validieren, Dubletten zu identifizieren und Datensätze anzureichern – während der Migration und darüber hinaus.

Das dort definierte neue Standard-Datenmodell nimmt die optimierten Informationen aller Quelldatenmodelle auf. Nach der dafür notwendigen Datenaufbereitung und Übersetzung in das neue Standard-Datenmodell pro Datenquelle werden im zweiten Schritt über alle Quellen hinweg doppelte Datensätze identifiziert und intelligent zu „Golden Records“ zusammengeführt. Spätestens jetzt ist klar: Ein einfaches Copy-and-paste der Daten kann diese Aufbereitung nicht leisten.

Im Rahmen jeder Migration ist die Datenkonsolidierung als ein wichtiges und eigenständiges Projekt zu begreifen, dem ausreichend Kapazitäten zustehen müssen. Das Ziel: eine Datenbasis, die so kompakt, korrekt und qualitativ hochwertig wie möglich ist.

Die Migration ist der richtige Moment, um auf ein zukunftssicheres Datenmodell zu wechseln, was im Nachgang ungleich aufwändiger und teurer wäre. Gleichzeitig bietet der Rahmen eines Migrationsprojektes die einmalige Chance, die zukünftigen Datenbedarfe aus unterschiedlichen bisherigen Perspektiven heraus zu diskutieren, in einem neuen gemeinsamen Datenmodell zu verankern und dieses während der Migration iterativ noch weiter zu optimieren. Wenn dies gelingt, garantiert die Datenkonsolidierung in der Regel die Akzeptanz der neuen Business-Applikationen durch die Fachbereiche.

Data-Stewards ernennen

Wenn es konkret an das Migrationsprojekt geht, müssen nicht nur technische, sondern auch organisatorische Voraussetzungen geschaffen werden. Denn: Jede Migration auf neue Business-Applikationen ist ein Change-Projekt. Deshalb müssen nicht nur ausreichend Ressourcen wie Zeit, Wissen und Arbeitsleistung eingeplant, sondern auch Verantwortlichkeiten festgelegt werden.

Wenn es sie nicht vorher schon gab, sollten Unternehmen jetzt Data-Owner und Data-Stewards definieren. Diese gestalten maßgeblich den Wandel mit, indem sie definieren, wie die Daten zukünftig funktionieren sollen und das Migrationsprojekt operativ bei der Datenkonsolidierung unterstützen. Dadurch bauen sie ein großes Datenwissen auf und sind prädestiniert, diese Rollen auch nach der Migration weiterhin zu besetzen. Sie sind die Multiplikatoren für die interne Akzeptanz der Migration in den Fachbereichen sowie die Enabler der langfristigen Performancesteigerung der Unternehmensprozesse durch die optimierten Daten.

Bestenfalls kennen sie die Data-Governance des Unternehmens schon vor dem Migrationsprojekt und entwickeln diese über die Migration weiter mit.

Erfolgsfaktoren der Cloud-Migration

Gemäß der Geschäftsziele, der Erwartungen an die Cloud-Optimierung und dem Nutzungsgrad ergibt sich die neue individuelle IT-Architektur der Cloud. Die neue Architektur ist dann in Bezug auf die Daten und deren Migration gelungen, wenn die Daten qualitativ hochwertig konsolidiert und in die neue Datenarchitektur überführt wurden. Außerdem müssen Rechte und Rollen in Bezug auf die Daten geklärt sein und sowohl technisch implementiert als auch über Governance-Funktionen organisiert sein. Die neue Datenwelt in der Cloud wird außerdem durch die parallel auszugestaltende Cloud-Security geschützt. Die Data- und die Cloud-Governance sorgen gemeinsam für die Compliance der neuen Cloud-Landschaft.

Eine gelungene Migration ist der wichtigste Beitrag zum internen Change-Management und trägt maßgeblich zur Nutzung der Potenziale der neuen Business-Applikationen durch die Fachbereiche bei.

* Die Autorin: Antje Rudolph, Data Governance Consultant bei der Uniserv GmbH

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