PLM Datenmigration | UNITY Consulting & Innovation

PLM Datenmigration

Der verborgene Erfolgsfaktor der Transformation

Datenmigration ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Transformation und ein entscheidender Schritt für Unternehmen, die ihre IT-Infrastruktur modernisieren, auf leistungsfähigere Systeme umsteigen oder Cloud-Lösungen integrieren möchten. Ob der Wechsel auf eine neue Software, die Konsolidierung unterschiedlicher Systeme oder die Umstellung auf eine neue Datenbank – eine gut geplante und professionell durchgeführte Migration stellt sicher, dass alle relevanten Informationen verlustfrei, sicher und strukturiert in das neue System übertragen werden.

Ohne eine durchdachte Strategie und erfahrene Experten kann die Migration jedoch erhebliche Risiken mit sich bringen. Datenverluste, lange Ausfallzeiten oder Inkompatibilitäten zwischen den alten und neuen Systemen können nicht nur zu technischen Problemen führen, sondern auch den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen. Deshalb sind eine detaillierte Analyse der bestehenden Daten, eine sorgfältige Planung sowie umfangreiche Tests entscheidend, um eine reibungslose und sichere Migration zu gewährleisten.

Mit bewährten Methoden, modernster Technologie und einem klaren Fahrplan wird die Datenmigration nicht nur effizient, sondern auch nachhaltig erfolgreich umgesetzt – damit Unternehmen ihre digitale Infrastruktur zukunftssicher gestalten und sich voll und ganz auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.

Herausforderungen unserer Kunden

Datenmigrationszentrierte Sicht auf ein IT-Systemprojekt (z.B. PLM, ERP)

Migrationsstrategie und -planung

Herausforderungen:

Komplexe Systemlandschaften mit vielen Abhängigkeiten
Fehlende strategische Zieldefinition und Stakeholder-Ausrichtung
Unzureichendes Risikobewusstsein und fehlende Migrationsplanung

Unser Ansatz:

Durchführung einer ganzheitlichen Systemanalyse und Definition passender Migrationsszenarien
Moderation von Strategie-Workshops zur Abstimmung mit Fachbereichen und IT
Entwicklung eines Risiko-Frameworks mit Bewertungskriterien, Szenarien und Frühwarnindikatoren

Analyse und Migrationslogik

Herausforderungen:

Unklare oder unvollständige Datenstrukturen im Altsystem
Komplexe Geschäftslogik und systemische Abhängigkeiten
Fehlende Transparenz über relevante Datenobjekte und -beziehungen

Unser Ansatz:

Durchführung detaillierter Datenanalysen und Erarbeitung einer strukturierten Daten- und Systemübersicht
Ableitung von Migrationsregeln auf Basis der Businesslogik und Zielarchitektur
Modellierung und Visualisierung der Migrationslogik zur Abstimmung mit Stakeholdern

Datenbereinigung und -anreicherung

Herausforderungen:

Hoher Anteil fehlerhafter, veralteter oder redundanter Daten
Unvollständige oder fehlende Pflichtinformationen
Unterschiedliche Datenformate und mangelnde Standardisierung

Unser Ansatz:

Definition von Datenqualitätsregeln und Priorisierung der Bereinigungsobjekte
Entwicklung von Anreicherungsstrategien unter Einbindung externer oder interner Quellen
Erstellung eines Mappings und Regelwerks zur Standardisierung von Formaten und Attributen

Datenmigration und Testmanagement

Herausforderungen:

Fehlende Struktur für Testplanung und –durchführung
Geringe Nachvollziehbarkeit von migrierten Daten
Unklare Verantwortlichkeiten und unzureichende Einbindung der Fachbereiche

Unser Ansatz:

Entwicklung eines Testkonzepts mit Abdeckung aller relevanten Szenarien und Datenklassen
Aufbau eines Migrations-Trackings zur Sicherstellung von Vollständigkeit und Korrektheit
Strukturierter Freigabe- und Abnahmeprozess mit Key-User-Testgruppen

Kritischer Pfad zur Datenmigration

Datenmigrationsprojekte sind in der Regel nicht isoliert, sondern Teil größerer Digitalisierungs- und Transformationsprogramme. Innerhalb des Datenmigrationsprojekts muss der kritische Pfad eingehalten werden, und eine unstrukturierte Entscheidungsfindung kann zu enormen Verzögerungen bei Projekten führen, die sich entscheidend auf das gesamte Digitalisierungsprogramm auswirken. In der Praxis zeigen sich dabei immer wieder typische Stolpersteine, die den Projekterfolg gefährden:

Fall 1: Falsche Annahmen zum Ist-Datenmodell
Fall 2: Testen ohne echte Daten

Wer diese Risiken frühzeitig erkennt und gezielt adressiert, kann kostspielige Fehler vermeiden und die Datenmigration erfolgreich steuern.

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„Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage für ein modernes Unternehmen, das präzise Entscheidungen, betriebliche Effizienz und Innovation ermöglicht und gleichzeitig die Zukunftsfähigkeit in einer sich entwickelnden digitalen Landschaft sicherstellt.”