Effiziente Datenkonzeption für Ihr Migrationsprojekt
Eine strukturierte und durchdachte Datenkonzeption kann die Datenmigration für einen besseren time-to-value vereinfachen und das Migrationsprojekt schneller und erfolgreich abschließen. Eine Migration, z. B. auf ein neues CRM- oder ERP-System, oder nach SAP S/4HANA®, ist durchaus komplex. Daten in Altsystemen werden idealerweise auf das neue Datenmodell des Zielsystems konsolidiert. Mangelnder Überblick über die Daten und fehlende Datenqualität kommen erschwerend hinzu.
Datenkonzeption als Teil des Datenmanagements
Dies umfasst die Planung und Gestaltung von Datenstrukturen und -modellen für die vereinfachte Datenmigration in Migrationsprojekten. Vorab analysiert die Data Exploration die Qualität und strukturelle Integrität der zu migrierenden Daten. Mit diesen Erkenntnissen beschreibt und dokumentiert die Datenkonzeption IST- und Soll-Zustand von IT- und Architektur sowie Prozessen und Datenflüssen.
Verschiedene Auslöser veranlassen Unternehmen, ein neues CRM- oder ERP-System einzuführen. Ein Auslöser kann etwa die Abkündigung eines Produkts seitens des Herstellers sein. Denkbar ist auch eine interne Digitalisierungsinitiative, der das bisherige System nicht mehr gerecht wird. Neue Geschäftsmodelle, Businessprozesse und Technologien, die ohne den Wechsel auf ein neues, zeitgemäßes System nicht mehr oder nur mit sehr hohem Aufwand bedient werden können, triggern ebenfalls Migrationsprojekte. Blickt man auf die SAP-Welt, tickt die Uhr unaufhörlich. Bis spätestens 2030 müssen Unternehmen nach SAP S/4HANA® migriert haben.
Zur Ablösung der Altsysteme und zum Wechsel auf SAP S/4HANA sind viele verschiedene Teilschritte zu absolvieren, für die es mitunter externer Unterstützung bedarf. Externe Ressourcen sind oft knapp, besonders wenn Hersteller-Deadlines näher rücken. Es lohnt sich daher, frühzeitig aktiv zu werden.
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Antworten auf viele Fragen bei der Planung eines Migrationsprojektes
Egal welchen Weg betroffene Unternehmen für ihr Migrationsprojekt wählen, müssen sie Vieles hinterfragen, wie etwa:
- Welche Abteilungen sind beteiligt?
- Wer ist Haupttreiber und Verantwortlicher der Migration?
- Wo brauche ich welche, auch externe Unterstützung?
- Welche Prozesse sind betroffen?
Besonders in punkto Daten sind eine Menge Dinge zu beachten. Die Vorgabe macht ein ggfs. neues Datenmodell des Zielsystems. Bei der Migration nach SAP S/4HANA ist das die zwingende Konsolidierung von Debitor, Kreditor und weiteren Geschäftspartnern auf den zentralen Geschäftspartnerstamm.
Da eine Konsolidierung von Altdaten auf ein neues Datenmodell früher oder später notwendig wird, ist es ratsam, diese bei der Migration zu berücksichtigen. Erschwerend kommen oft eine mangelnde Datenqualität hinzu, eine meist historisch gewachsene Datenhaltung in Silos, sowie ein umfangreiches Customizing. Insofern ist ein Migrationsprojekt mit einer anstehenden Datenmigration ein hervorragender Anlass, die eigenen Daten zu bereinigen und qualitativ zu optimieren. Diese häufig anzutreffende, fast schon toxische Mischung belastender Faktoren lässt eine Migration zu einem durchaus sportlichen Teilprojekt werden.
So früh wie möglich und so strukturiert wie möglich
Um eine Datenmigration zu vereinfachen, sollte frühzeitig im Migrationsprojekt der Fokus auf Daten gelegt werden und nicht erst, wenn der Migrationsprozess fast abgeschlossen ist. Die Aufgabe besteht insbesondere darin, vorhandene Daten, ggfs. auch aus verschiedenen Altsystemen, auf ein neues Datenmodell zu konsolidieren. Die hohe Schule dabei ist es, gleichzeitig eine Bereinigung und Aufbereitung nach gängigen Datenqualitätsstandards durchzuführen. Dazu gehören insbesondere eine postalische Validierung sowie eine Dublettenbereinigung (Identity Resolution).
Für eine effiziente Datenkonsolidierung ist eine vorbereitende Datenkonzeption ein erster wichtiger Schritt. Dabei werden Teilschritte gebündelt, um die Ausgangs- und Zielsituation der Daten zu erfassen, zu beschreiben und abschließend zu dokumentieren. Nebenbei erhält man einen Überblick über den Zustand der Daten, die aktuellen Prozesse sowie den Grad an Customizing, welcher die bisherige Daten-, Prozess- und Systemlandschaft prägt. Gleichzeitig erfolgt die Festlegung der „Art und Weise“, wie die Daten vom alten in das neue System übertragen werden. Doch wie läuft nun konkret eine solche Datenkonzeption ab?
Data Exploration: Mit den Daten auf Du und Du
Die Data Exploration, das ganz konkrete Anschauen und Untersuchen der Daten, markiert den Einstieg in die Datenkonzeption. Ohne Klarheit, wie die Daten aus den verschiedenen Datenquellen, die zu migrieren sind, tatsächlich beschaffen sind, kann keine vernünftige Datenkonzeption erfolgen.
Die Data Exploration betrachtet einerseits die datenqualitätsseitige Situation:
- Sind die Daten postalisch korrekt?
- Wie hoch ist der Anteil an doppelt und mehrfach vorhandenen Datensätzen?
- Sind die Daten vollständig?
- Sind die Daten aktuell?
Andererseits rückt die strukturelle Beschaffenheit der Daten in den Fokus:
- Wie sind die Datensätze prinzipiell aufgebaut?
- Welche Felder sind vorhanden?
- Sind diese Felder tatsächlich gefüllt?
- Sind die Felder mit den richtigen Daten gefüllt? Enthält ein Hausnummernfeld auch tatsächlich eine Hausnummer, und existiert diese Hausnummer auch wirklich?
- Gibt es ein Postleitzahlenfeld? Wenn ja, wie ist dessen Füllgrad? Sind die Daten plausibel, z. B. in Deutschland eine fünfstellige Postleitzahl?
Es empfiehlt sich, die zu untersuchenden Daten in den Uniserv Customer Data Hub zu laden. Die Erfahrung zeigt, dass oft vier bis fünf Wiederholungen (Iterationen) notwendig sind, bis man die Daten wirklich zu einhundert Prozent erfasst hat, verstanden und am Ende wirklich transparent dokumentiert, was für Daten tatsächlich vorliegen.
Datenkonzeption: IST versus SOLL
Die Datenkonzeption greift die Ergebnisse der Data Exploration auf und vervollständigt das Bild der IST-Situation. Dazu werden vor allem die Business-Prozesse erfasst, die aktuell verwendet werden. Es ist wichtig zu verstehen, welche Abteilungen beteiligt sind, und wo genau welche Daten benötigt werden. Eine Sales-Abteilung ist beispielsweise interessiert an Umsatzzahlen, Kaufhistorien, Bonitäten. Eine Finance-Abteilung wiederum benötigt Zahlungsdaten und die relevanten Ansprechpartner.
Durch die unterschiedlichen Sichten und Anforderungen an Daten wird deutlich, wie komplex es ist, die IST-Situation zu erfassen und zu beschreiben. Gleichzeitig ist aber genau das ein essentieller Teil für ein solides Datenkonzept. Sobald die IST-Situation vollständig, transparent und klar dokumentiert ist, kann die Konzeption der SOLL-Situation beginnen – dem Ziel. Interessant dabei ist, etwas zu beschreiben, das noch nicht existiert. Ergo ist man hier gefordert, wirklich sehr genau hinzuschauen und mit Blick auf ein neues Datenmodell unterschiedlichste Fragen zu beantworten:
- Wie sollen die künftige Businessprozesse aussehen?
- Welche Datenflüsse gibt es bereits?
- Welche Datenflüsse müssen abgelöst bzw. neu erstellt werden?
- Welche Daten werden an welcher Stelle benötigt?
- Woher stammen diese Daten?
- Welche Schnittstellen zwischen Systemen bzw. Abteilungen existieren?
Spätestens hier wird man froh sein, wenn man in den vorangegangenen Schritten präzise gearbeitet hat. Denn dann lässt sich auch schnell feststellen, ob die bestehende Datenqualität ausreichend ist, welche Daten überhaupt noch benötigt werden, oder ob künftig gänzlich neue Daten erforderlich sein werden. Zumindest auf theoretischer Ebene kann dann festgelegt werden, welche Daten vor der Migration gelöscht werden können, und welche eventuell archiviert werden müssen. Für welche Prozesse und Anwendungen werden welche Daten benötigt? Das reduziert die Menge der zu migrierenden Daten erheblich. Was letztlich schon zu einer Erleichterung beiträgt.
Solution Design – wie erfolgt die Transition
Steht die Datenkonzeption, kann man sich konkret Gedanken darüber machen, wie man von seinem IST-Zustand in den Zielzustand kommt. Wie soll also die Transition aussehen? Die Lösung ist es, auf den zentralen Datenpunkt hin zu bauen. Ist die aktuelle Lösung gut so wie sie ist, oder ist etwas anderes, zusätzliches nötig?
Das Solution Design beantwortet also die Frage, wie die Datenmigration konkret umgesetzt werden soll. Dabei bezieht sich das Solution Design auf die Gesamtlösung und die strategische Planung. So wird die bestehende Lösung gegen ein alternatives Lösungsdesign geprüft. Auswahl und Umsetzung von Integrationsarchitektur und Schnittstelle für die Nachbearbeitung (Data Stewarding Interface) werden angegangen.
Think big, start small
Viele Unternehmen, vor allem große Konzerne, haben in ihren Organisationseinheiten und Tochtergesellschaften eine oft ungeheure Menge an Untersystemen (Umsysteme) und Daten. Wer versucht, hier auf Anhieb sofort alles vollständig zu erfassen, wird wahrscheinlich trotz planvollen Vorgehens scheitern. Häufig können Migrationen nur Schritt für Schritt erfolgen, da man es sich nicht leisten kann, den eigenen Betrieb tagelang lahmzulegen.
Aus diesem Grund ist es empfehlenswert, sich zunächst mittels Data Exploration und Datenkonzeption einen umfassenden Überblick zu verschaffen. Schrittweise können dann Quelle für Quelle bzw. System für System untersucht und vorbereitet werden. So entsteht das „Big Picture“ für die Gesamtmigration, unter Berücksichtigung des neuen Datenmodells. In der kontinuierlichen Abarbeitung von Quellen und Systemen können diese in Einklang mit dem neuen Datenmodell migriert werden. Positiver Effekt: Lessons learned aus jedem Teilschritt können in das Big Picture zurückfließen und dieses weiter schärfen.
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