„Lift-and-Shift“-Migrationen Mehr Fallstricke als Vorteile

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Datenmigration ist ein hochkritischer Schritt für Unternehmen, die auf neue Systeme oder Plattformen umstellen – sei es im Rahmen einer Systemmodernisierung wie SAP S/4HANA, einer Fusion, Übernahme oder Ausgliederung.

Eine Methode, die auf den ersten Blick besonders einfach und kostengünstig wirkt, ist der sogenannte „Lift-and-Shift“-Ansatz – auch bekannt als Brownfield-Ansatz oder selektive Datenumstellung. Dabei werden bestehende Systeme und Daten in ihrer aktuellen Form in die neue Umgebung übertragen.

Was zunächst pragmatisch erscheint, birgt bei näherer Betrachtung jedoch erhebliche Risiken – gerade bei komplexen Vorhaben wie ERP-Transformationen.

Altlasten werden einfach mitgenommen

Bei „Lift-and-Shift“ wird das bestehende System praktisch eins zu eins kopiert – mitsamt aller Schwächen und Probleme. Die Folgen sind vielfältig:

• Unstrukturierte oder veraltete Datenmodelle werden unverändert übernommen.

• Dubletten, unvollständige oder widersprüchliche Datensätze führen zu ungenauen Berichten und verzerrten Analysen.

• Historisch gewachsene Probleme wie Datensilos oder fragmentierte Informationen bleiben bestehen.

• Fehlerhafte Altdaten untergraben das Vertrauen in das neue System von Beginn an.

Wird es versäumt, sich vor der Migration gezielt mit der Datenqualität auseinanderzusetzen, verschenken Unternehmen eine wichtige Chance, ihre Daten zu optimieren – und damit die Grundlage für zukünftige Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Tatsächlich zählt mangelnde Datenqualität zu den häufigsten Gründen, warum große Transformationsprojekte entweder scheitern oder deutlich hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Wie so oft im Leben gilt: Nachbessern ist meist teurer als vorbeugen. Die Daten erst nach der Migration zu bereinigen, ist nicht nur deutlich aufwändiger – es bindet auch zusätzliche Ressourcen und erfordert den Einsatz spezieller Tools.

Verpasstes Potenzial des neuen Systems

Moderne Plattformen sind darauf ausgelegt, mit hochwertigen und strukturierten Daten zu arbeiten. Werden jedoch schlechte oder unzureichende Daten übernommen, können viele Vorteile der neuen Umgebung nicht ausgeschöpft werden:

• Funktionen wie Echtzeit-Analysen, KI-gestützte Prozesse oder dynamische Skalierung bleiben weitgehend ungenutzt.

• Statt einer echten Transformation entsteht ein aufwendig modernisiertes System, das inhaltlich dem alten gleicht – nur teurer im Betrieb.

• Bestehende Ineffizienzen werden übernommen und behindern die Leistungsfähigkeit des neuen Systems.

Langfristig teurer als gedacht

Zwar mag „Lift-and-Shift“ auf den ersten Blick kostengünstig erscheinen – in Wahrheit lauern versteckte Folgekosten, die den kurzfristigen Spareffekt schnell zunichtemachen:

• anhaltende Aufwände für Fehlerbehebung, Datenbereinigung und Kompatibilitätsanpassungen,

• höhere Speicher- und Rechenkosten durch überflüssige oder doppelte Daten,

• Datenexperten, die eigentlich Mehrwert schaffen sollen, verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, fehlerhafte Daten manuell zu korrigieren – in manchen Fällen bis zu 80 Prozent,

• erhöhtes Risiko für Geschäftsunterbrechungen durch Systemprobleme oder fehlerhafte Analysen auf Basis schlechter Daten.

Der bessere Weg: ein Data-First-Ansatz

Ein datengetriebener Migrationsansatz stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige, relevante Daten in die neue Umgebung übernommen werden. Das bedeutet zwar mehr Aufwand im Vorfeld – dafür aber auch nachhaltige Vorteile: Das neue System kann sein volles Potenzial entfalten, geschäftliche Anforderungen besser unterstützen und echten Mehrwert liefern.

Wichtige Fragen, die sich Unternehmen im Vorfeld stellen sollten:

• Welcher konkrete geschäftliche Nutzen wird mit der Umstellung angestrebt?

• Wie steht es aktuell um die Datenqualität?

• Gibt es bereits etablierte Data-Governance-Programme?

• Welche Risiken könnten den Erfolg der Migration gefährden?

Unternehmen, die diese Fragen nicht klar beantworten können – und deren Datenqualität nicht mindestens bei 99 Prozent liegt –, sollten von einem „Lift-and-Shift“-Ansatz Abstand nehmen.

* Der Autor: Kevin Campbell, CEO, Syniti – ein Unternehmen von Capgemini

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• Was bei der Datenmigration zu beachten ist
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