Keine Cloud-Migration ohne Data Governance und Datenmanagement

Die Cloud ermöglicht Unternehmen, ihre Prozesse agiler und effizienter zu gestalten. Das gilt für einzelne Anwendungen genauso wie bei der Migration der gesamten IT-Infrastruktur. Allerdings ist es wichtig, bei einer Cloud-Migration die richtigen Schritte zu unternehmen, um das Potenzial der Cloud-Services vollständig zur Entfaltung zu bringen. Eine saubere Data Governance und ein klar organisiertes Datenmanagement sind unerlässlich für einen erfolgreichen Migrationsprozess. 

 

Potenziale der Cloud

 
Cloud-Technologien versprechen gegenüber On-Premise-Infrastrukturen verschiedene Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren – das ist vielen Unternehmen bereits klar. Eine hohe Skalierbarkeit und schnelle Anpassungsfähigkeit an wechselnde Bedarfe sind hier große Vorteile. IT-Verantwortliche können die IT-Infrastruktur mittels Cloud-Tools und -Services flexibel gestalten. Abonnementmodelle können dabei günstiger sein, als Hard- und Software selbst anzuschaffen. Cloud-Server oder Serverless-Funktionen gewährleisten eine schnelle Bereitstellung und hohe Verfügbarkeit von Kapazitäten. Die Cloud-Anbieter stellen dafür zuverlässige redundante Infrastrukturen und Failover-Systeme zur Verfügung. Zudem verfügen diese über spezielle Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Programme, um die Sicherheit von Anwendungen und Daten zu gewährleisten. Ein weiterer, zunehmend wichtiger Vorteil ist die effizientere Energienutzung. Die Cloudnutzung bingt Einsparungen des Energieverbrauchs von etwa 80 Prozent, wie AWS in einer Studie ermittelt hat. Laut einer Microsoft-Studie liegt das Einsparpotenzial beim CO2 bei über 90 Prozent gegenüber On-Premise-Architekturen.

 

Datenstandards für Interoperabilität festlegen

Doch Obacht: Cloud-Architekturen können komplex sein. Entsprechend hoch sind dann die Anforderungen an das Einbinden von Anwendungen und Prozessen. Daher muss die Grundvoraussetzung geschaffen werden, in Form einer neu aufgesetzten Datenarchitektur mit konsolidierten Daten in einer angemessenen Datenqualität. Das gilt für jede Migration, ob in die Cloud oder etwa aufgrund von Systemupdates. 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 kundennahen Prozesse nur sehr eingeschränkt optimieren.
Die nun festgelegten Datenstandards braucht es auch für die Datenportabilität von Cloud zu Cloud, oder für die Interoperabilität zwischen Cloud und On-premise-Umgebung. Ohne diese Voraussetzung ist die Cloud im schlimmsten Fall nicht mehr als ein weiteres Datensilo, was weder zur Prozessoptimierung noch zur Datensparsamkeit beiträgt.

Ohne eine Vorbereitung der Datenbasis mit einer sorgfältigen Konsolidierung aus heterogenen Systemen und Datenquellen und einer neuen Datenarchitektur sollte keine Migration starten. Wie sollten Unternehmen also vorgehen, um ihre Daten Cloud-ready zu machen und die genannten Risiken vermeiden zu können?

 

Data Governance und Datenmanagement

Auch ohne Migrationsprojekt gilt: Das Datenmanagement ist das A und O, denn es regelt die technischen und operativen Aspekte der Datenhaltung: Wie erfassen wir unsere Daten korrekt? Wie speichern wir sie? Wie verarbeiten und nutzen wir sie? Wie halten wir die Datenqualität hoch? Unterschiedliche Tools helfen den Datenverantwortlichen dabei, denn manuell sind diese Aufgaben kaum konsistent zu stemmen. Die Data Governance gibt dafür Richtlinien und Regelungen vor und stellt sicher, dass die Datennutzung gemäß der Unternehmensziele und -anforderungen erfolgt. Zudem legt sie Verantwortlichkeiten fest. Eine Data Governance ist ein wichtiger Baustein für die Compliance.
Es lohnt sich, dauerhaft auf die Daten und deren Qualität zu achten. Aber vor, während und nach der Migration ist der Fokus unerlässlich, damit Prozesse und Anwendungen rund und effizient laufen können.

 

Datenkonsolidierung

Im ersten Schritt müssen Unternehmen die technischen Voraussetzungen für die Migration schaffen. Dafür müssen die Daten aus allen Quellen und Systemen an einem zentralen Punkt zusammengeführt werden, idealerweise durch eine direkte Integration mit dem Uniserv Customer Data Hub. Dieser stellt die notwendigen Funktionalitäten bereit, um die Daten zu bereinigen, zu validieren, Dubletten zu identifizieren und Datensätze anzureichern – vor der Migration und darüber hinaus.

Im Customer Data Hub nimmt das definierte neue Standard-Datenmodell die optimierten Informationen aller Quelldatenmodelle, bereitet die Daten auf und übersetzt diese in das neue Standard-Datenmodell. Im zweiten Schritt findet über alle Quellen hinweg die Identifikation doppelter Datensätze statt. Zudem werden die Datensätze intelligent zu Golden Records zusammengeführt. Spätestens jetzt ist klar: Ein einfaches „Copy-Paste“ der Daten in ein neues System kann diese Aufbereitung nicht leisten.
Unternehmen müssen die Datenkonsolidierung als ein wichtiges und eigenständiges Projekt begreifen, dem ausreichend Kapazitäten zustehen müssen. Nur so lässt sich eine Datenbasis erreichen, die so kompakt, korrekt und qualitativ hochwertig wie möglich ist. 

Die Migration ist ein passender Anlass, ein zukunftssicheres Datenmodell zu etablieren. Im Nachgang wäre das ungleich aufwändiger und teurer. Gleichzeitig bietet die Migration die willkommene Gelegenheit, die zukünftigen Datenbedarfe aus unterschiedlichen bisherigen Perspektiven heraus zu diskutieren, ein neues, gemeinsames Datenmodell zu verankern und dieses während der Migration iterativ noch weiter zu optimieren. Dieser Schritt beeinflusst maßgeblich den Erfolg und die Akzeptanz der neuen Business-Applikationen in den Fachbereichen.

 

Data Owner und Data Stewards ernennen

Für das Migrationsprojekt selbst müssen nicht nur technische, sondern auch organisatorische Voraussetzungen geschaffen werden. Denn: Jede Migration auf neue Business-Applikationen ist ein Change-Projekt. Dafür müssen Unternehmen nicht nur ausreichend Ressourcen wie Zeit, Wissen und Arbeitsleistung einplanen, sondern auch Verantwortlichkeiten festlegen.

Spätestens jetzt kommen Data Owner und Data Stewards ins Spiel. Da sie definieren, wie die Daten zukünftig funktionieren sollen und das Migrationsprojekt operativ bei der Datenkonsolidierung unterstützen, gestalten sie maßgeblich den Wandel mit. Da sie ein großes Datenwissen aufbauen, lohnt es sich, diese Rollen auch nach der Migration beizubehalten. 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.

 

Cloud-Migration als Change-Projekt

Die neue und individuelle Cloud-Architektur entsteht auf Basis der Geschäftsziele, der Erwartungen an die Cloud-Optimierung und dem Nutzungsgrad der Cloud. Sie ist dann in Bezug auf die Daten und deren Migration gelungen, wenn die Daten qualitativ hochwertig konsolidiert und in die neue Datenarchitektur überführt wurden. Die Migration ist ein geeigneter Zeitpunkt, um Rechte und Rollen in Bezug auf die Daten festzulegen und diese sowohl technisch zu implementieren als auch über Governance-Funktionen zu organisieren. Die Data- und Cloud Governance sorgen gemeinsam für die Compliance der neuen Cloud-Landschaft. Parallel muss die Cloud-Security so ausgestaltet werden, dass die neue Datenwelt in der Cloud geschützt ist.