Datenmigration – Data First Erfolg fängt mit der Datenqualität an

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Für eine erfolgreiche SAP S/4HANA-Migration und langfristigen Geschäftserfolg ist es entscheidend, von Anfang an auf hohe Datenqualität zu achten.

2027 ist es so weit: Die tickende Uhr des SAP-S/4HANA-Termins erinnert Unternehmen eindringlich daran, gut vorbereitet in die bevorstehende Datenmigration auf SAP S/4HANA zu gehen. Da sich laufende Migrationsprojekte oft über 12 bis 18 Monate erstrecken, wächst der Druck, die genannte Frist einzuhalten und zugleich einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten.

Eine Umfrage unter 116 SAP-Anwenderunternehmen ergab jüngst, dass 61 Prozent der Befragten der Meinung sind, aktuelle Herausforderungen beim Datenmanagement seien ursächlich dafür verantwortlich, dass sich die Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse verlangsamt hat (oder verlangsamen wird). Gleichzeitig gaben 66 Prozent der Befragten an, dass das Datenmanagement eine Schwierigkeit bei der Umstellung von SAP ECC 6.0 auf SAP S/4HANA darstellt. Erschwerend kommt hinzu, dass viele Unternehmensleiter unter dem Erwartungsdruck stehen, einen höheren ROI vorweisen zu müssen, während zeitgleich die Budgets und Ressourcen in den letzten Jahren relativ unverändert geblieben sind.

Vor diesem Hintergrund sind Unternehmen gut beraten, vor einer groß angelegten Migration den Umgang mit ihren Daten grundsätzlich neu zu überdenken. In diesem Beitrag wollen wir beleuchten, wie ein Data-First-Ansatz Organisationen dabei helfen kann, ihre Unternehmenstransformationen zu rationalisieren und individuell den dafür besten Weg einzuschlagen.

Data-First-Ansatz: Was verbirgt sich dahinter?

In der schnelllebigen Landschaft moderner Unternehmenstransformationen kann ein Data-First-Ansatz entscheidend dazu beitragen, Organisationen zum Erfolg zu führen und sie vor katastrophalen, kostspieligen Fehlern zu bewahren. Aber was genau beinhaltet dieser Ansatz, und warum findet er bei Unternehmen weltweit immer mehr Beachtung?

Im Kern geht es bei einem Data-First-Ansatz darum, die Datenarbeit bereits in einem sehr frühen Stadium der Umstrukturierung zu beginnen. Anstatt Daten als bloßes Nebenprodukt des Migrationsprozesses zu behandeln, räumen Unternehmen, die einen Data-First-Ansatz verfolgen, den Daten mit Beginn des Projekts bereits höchste Priorität ein. Diese proaktive Haltung verändert die Dynamik einer Migration grundlegend und schafft die Voraussetzungen für eine höhere Effizienz, geringere Risiken und letztlich einen größeren Gesamterfolg.

Der frühe Fokus auf die Datenqualität im Zyklus eines Projekts legt den Grundstein für den Erfolg. Er ermöglicht es Unternehmen, die Feinheiten ihrer Datenlandschaft zu verstehen, potenzielle Herausforderungen früh wahrzunehmen und Strategien zu entwickeln, um diese Schwierigkeiten effektiv anzugehen. Mit einem Data-First-Ansatz können Unternehmen ihre Daten auf die Geschäftsregeln des neuen Systems abstimmen, was insgesamt einen reibungsloseren Migrationsprozess fördert und darüber hinaus die Voraussetzungen für einen langfristigen Erfolg schafft.

Weshalb traditionelle ETL-Ansätze zu kurz greifen

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Datenmigration ist es nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen auf das vertraute Terrain der traditionellen ETL-Methoden (Extrahieren, Transformieren, Laden) zurückgreifen. Ein schneller Lift-and-shift-Ansatz scheint eine unkomplizierte Lösung darzustellen. Diese scheinbar simple Vorgehensweise kann sich jedoch schlagartig in eine Vielzahl an Herausforderungen verwandeln, die eine scheinbar reibungslose Migration in ein verworrenes Netz von Datenproblemen verwandeln.

Das konventionelle Verständnis hinter ETL konzentriert sich oft darauf, Daten kostengünstig und schnell von einem System in ein anderes zu verschieben. Anstatt die Ursachen von Datenproblemen zu beheben, fungiert ETL also eher als schieres Fließband, das bestehende Probleme einfach nahtlos in das neue Zielsystem überträgt.

Hier kommt der Data-First-Ansatz ins Spiel, ein Paradigmenwechsel, der die Grenzen herkömmlicher ETL-Methoden sprengt. Anstelle einer bloßen Verlagerung der Herausforderung steht bei Data-First die proaktive Umwandlung der Daten im Vordergrund, damit diese sich wirklich nahtlos in die neue Umgebung einfügen können.

Während traditionelles ETL einen scheinbar geradlinigen Weg bietet, stellt der Data-First-Ansatz eine strategische und vorausschauende Alternative dar. Es geht nicht nur darum, Daten zu verschieben, sondern sicherzustellen, dass die Daten optimiert und veredelt werden, damit sie in der neuen digitalen Landschaft erfolgreich sind und bleiben.

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Putting Data First: alle Vorteile, keine Nachteile

Wenn es um groß angelegte Datenmigrationen geht, kann Data First eine Vielzahl an Vorteilen mit sich bringen, die über die Gewährleistung einer erfolgreichen Migration weit hinausgehen:

Langfristige Kostenreduktion

Ein Unternehmen, das kontinuierlich wachsen und innovativ sein will, darf die Verbesserung der Datenqualität nicht aus dem Blick verlieren. Organisationen können sich proaktiv dafür entscheiden, Fragen der Datenqualität frühzeitig zu adressieren, bevor sich diese zu einer Herausforderung entwickeln. Teure Nachbesserungsarbeiten, die ein Projekt nach der Migration drastisch zurückwerfen könnten, werden dadurch vermieden.

Eine langfristige Investition hinsichtlich der Bereinigung, der Harmonisierung sowie der Validierung von Daten zahlt sich für Unternehmen grundsätzlich immer aus.

Qualitativ hochwertige Daten resultieren beispielsweise in exakten Finanzaufzeichnungen und verhindern dadurch Fehlallokation von Betriebskapital sowie überhöhte Bestandskosten. Darüber hinaus erleichtern zuverlässige Daten eine effektivere Entscheidungsfindung und bremsen so unnötige Ausgaben für Infrastruktur und Programme aus, die durch Fehlinvestitionen oder ineffiziente Ressourcennutzung verursacht werden.

Vereinfachung des globalen Designs

Das Verständnis der Komplexität der Daten sowie der Datenprozesse eines Unternehmens ist für die globale Designphase eines Transformationsprojekts von entscheidender Bedeutung. Durch die Analyse und das Profiling von Daten vor der Migration erhalten Organisationen wertvolle Einblicke in die Datenstruktur und Qualität und können so fundierte, maßgeschneiderte Entscheidungen zum Transformationsprozess treffen.

Minimierter Daten-Fußabdruck

Viele Unternehmen tappen in eine Denkfalle und setzen die Menge ihrer Daten mit ihrem Wert gleich. In der Folge gehen sie davon aus, dass mehr Daten im Umkehrschluss tiefere Erkenntnisse und erweiterte Möglichkeiten nach sich ziehen. In Wirklichkeit haben aber nicht alle Daten die gleiche Bedeutung oder Relevanz für den eigentlichen Geschäftsbetrieb.

Ein Data-First-Ansatz ermöglicht es Unternehmen, zwischen wertvollen, relevanten Daten und veralteten oder ungenauen Informationen zu unterscheiden. Durch die Implementierung solider Data-Governance-Praktiken können Unternehmen veraltete oder redundante Daten systematisch identifizieren, archivieren und bei Bedarf eliminieren und so sicherstellen, dass nur tatsächlich relevante Daten migriert werden.

Dieser proaktive Ansatz rationalisiert nicht nur die Datenmigrationsprozesse, sondern verhindert auch die Entstehung einer aufgeblähten Datenlandschaft. Durch die Bereinigung überflüssiger Daten können Unternehmen die Anhäufung von Informationen vermeiden, welche Datenbanken letztlich nur überlädt und die Systemleistung beeinträchtigt. Durch die Verringerung des zu speichernden und zu pflegenden Datenvolumens können Unternehmen außerdem die Kosten für die Rohdatenhaltung sowie die laufenden Kosten zur Datenpflege senken.

Hohe Datenqualität senkt das Risiko von Geschäftsunterbrechungen

Wenn die eigentliche Datenarbeit bis nach der Migration hinausgezögert wird, verlagert sich die Last der Datenbereinigung auf die Geschäftsanwender. In der Folge wird deren Aufmerksamkeit von wichtigen strategischen Bemühungen auf banale Datenverwaltungsaufgaben gelenkt. Dadurch wird nicht nur die betriebliche Kontinuität gestört, sondern auch die Produktivität der Mitarbeiter insgesamt massiv beeinträchtigt. Die Konzentration auf wertschöpfende Aktivitäten, die für das Unternehmenswachstum so entscheidend sind, verringert sich.

Mit einem proaktiven Data-First-Ansatz hingegen können Unternehmen solche unwillkommenen Störungen weitgehend abwenden. Durch die Priorisierung von Datenqualitätsinitiativen vor der Migration können Organisationen sicherstellen, dass die Daten im Vorfeld bereinigt, standardisiert und validiert werden, wodurch die Notwendigkeit von Bereinigungsmaßnahmen nach der Migration deutlich minimiert wird.

Auf diese Weise werden nicht nur die Migrationsprozesse gestrafft, sondern auch die betriebliche Effizienz sichergestellt. Mitarbeiter können ihre Zeit und ihr Fachwissen für signifikante Initiativen zum Einsatz bringen, die Innovationen fördern, das Kundenerlebnis verbessern und insgesamt den Geschäftserfolg vorantreiben.

Auf der Überholspur: von der Migration zur Wertschöpfung

Unternehmen, die bei einem Migrationsprojekt einem Data-First-Ansatz den Vorzug geben, positionieren ihre Organisation auf eine Art und Weise, die der Migration auf Anhieb einen optimalen Start bereitet. In der Folge können Kosten gesenkt werden, und der ROI (Return on Investment) stellt sich rascher ein.

Robuste Datenmanagementlösungen – von langer Hand geplant

Für kleine Unternehmen kann die Verlockung manueller Datenverwaltungsprozesse, die oft durch vertraute Tools wie etwa Excel-Tabellen unterstützt werden, verlockend sein. Schließlich mögen diese Methoden in der Anfangsphase für die Bewältigung der bescheidenen Datenmengen noch ausreichen. Wenn Unternehmen jedoch wachsen und ihr Datenbedarf zunimmt, werden die Grenzen manueller Prozesse deutlich sichtbar, und in der Konsequenz rasch überschritten.

Hier hilft ein Data-First-Ansatz Unternehmen, den Umfang ihrer Geschäftsumwandlungen besser zu verstehen und zu erkennen, wann es an der Zeit ist, in eine fortschrittliche Datenmanagementlösung zu investieren.

Data-First: mehr als nur ein Buzzwort

Ein Data-First-Ansatz ist nicht nur ein bloßes Schlagwort, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die sich auf umfangreiche Datenmigrationen vorbereiten. Wenn Migrationsprojekte überstürzt angegangen werden, kann dies zu langfristigen Rückschlägen, höheren Kosten und Störungen des Betriebs führen. Aus diesem Grund sind Unternehmen gut beraten, sich vorrangig mit dem Verständnis sowie der Optimierung ihrer Datenlandschaft zu befassen, bevor sie sich an eine Migration oder Transformation wagen.

* Der Autor: René Haag, VP GTM MEE, Syniti

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Im Zuge der Digitalisierung ändern sich die Anforderungen an Storage-Systeme. Sie müssen leistungsfähiger, skalierbarer und insgesamt flexibler sein. Unternehmen führen neue Systeme wie etwa All-Flash-Arrays ein, verlagern Dienstleistungen der IT-Abteilung in die Public- oder Hybrid-Cloud, ziehen sogar das Rechenzentrum um und erkennen möglicherweise die Chance oder die Notwendigkeit, IT-Services und Storage-Infrastruktur zu konsolidieren.

Die Themen im Überblick:

• Operation am offenen Herzen – Einleitung
• Wann eine Datenmigration nötig und sinnvoll ist
• Was bei der Datenmigration zu beachten ist
• Die konkrete Umsetzung der Datenmigration
• Sonderfälle und Fallstricke

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