In vielen Unternehmen wird das Thema Datenmigration traditionell als komplexer, aber standardmäßiger IT-Prozess gesehen, bei dem Daten möglichst unterbrechungsfrei von A nach B übertragen werden sollen. In Umgebungen mit vorhersehbaren Datenmengen und einfachen Speicherarchitekturen war diese Definition auch durchaus sinnvoll. Doch die Situation, mit der die meisten Unternehmen sich heute konfrontiert sehen, ist eine andere.
Von Sascha Hempe, Regional Sales Manager DACH & Nordics, Datadobi.
Die Datenmengen haben in den meisten Firmen explosionsartig zugenommen; Datenumgebungen sind fragmentiert und erstrecken sich über verschiedene Speichertechnologien, On-Premises-Infrastrukturen, die öffentliche Cloud und hybride Modelle hinweg. Als wäre diese Fragmentierung nicht schon kompliziert genug, liegen geschätzte über 80 Prozent aller Daten heute unstrukturiert in unterschiedlichsten Formaten vor.
Zusammengenommen bedeuten all diese Faktoren: Bei Migrationen steht längst nicht mehr das Verschieben der Daten im Vordergrund. Vielmehr müssen Unternehmen als Teil des Prozesses zunächst verstehen, welche Daten ihnen überhaupt vorliegen, wo diese sich befinden und welchen Wert sie aus ihnen schöpfen können.
Die größte Herausforderung dabei ist, dass herkömmliche Migrationsmethoden nicht länger zweckmäßig sind. Denn deren Fokus liegt auf punktuellen Verschiebungen statt auf strategischen Zielen. Sie unterscheiden zum Beispiel nicht zwischen Daten von hohem Wert und Daten von geringem Wert.
Vielen Tools mangelt es an der erforderlichen Funktionalität, um Informationen auf Dateiebene, Metadaten, die Historie von Daten oder deren Compliancestatus zu berücksichtigen. Unternehmen, die den traditionellen Ansatz weiterhin verfolgen, riskieren deshalb, dass am neuen Speicherort Datenwildwuchs entsteht, ohne dass die zugrundeliegenden Datenprobleme behoben sind.
Unsaubere, schlecht organisierte Daten werfen zudem eine ganze Reihe weiterer Schwierigkeiten auf. Beispielsweise brauchen KI-Systeme qualitativ hochwertige Trainingsdaten, Compliance-Teams sind auf auditierbare Datensätze angewiesen und Finanzabteilungen müssen unnötige Speicherkosten senken. Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen.
Kurz: die Datenmigration muss heutzutage vielmehr eine strategische Datentransformation sein. Wie lässt sie sich neu definieren, um die umfassenden technologischen und geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen?
Fundierte Entscheidungen treffen
Zunächst einmal geht es bei der modernen Datenmigration nicht bloß um das Auslagern von Dateien. Es geht darum, informierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Daten beibehalten werden sollten, wo diese hingehören und wie sie zu verwalten sind. Der erste Schritt ist, tiefe Einblicke in den vorhandenen Datenbestand zu erlangen.
Erst dann kann ein Unternehmen verstehen, über welche Daten es verfügt, wie sie genutzt werden, wer dafür verantwortlich ist und ob sie in eine Risiko-, Wert- oder Redundanzkategorie fallen. Ohne diese Informationen wird jegliche Migrationsstrategie von vornherein zum Blindflug.Hier spielt die neueste Generation von Datenmanagement-Plattformen eine wichtige Rolle, denn diese schaffen die nötige Transparenz.
Sie helfen dabei, unstrukturierte Daten im erforderlichen Umfang zu klassifizieren – sei es nach Alter, Zugriffsmustern, Sensibilität, Verantwortlichkeiten oder anderen Kriterien. Anschließend können die Stakeholder strategische Entscheidungen darüber treffen, ob bestimmte Datensätze beibehalten, ausgelagert oder ausgemustert werden sollten.
Funktionen zur Automatisierung verringern den manuellen Aufwand dabei maßgeblich. So können Unternehmen für eine konsistente Migration in ihren hybriden Umgebungen sorgen. Entscheidend ist, dass sich mit einem guten Datenmanagement-Ansatz auch der Platzbedarf und Energieverbrauch in der Speicherinfrastruktur optimieren lässt.
Beispielsweise können Daten, die zur Wertsteigerung im Unternehmen beitragen, so gespeichert werden, dass sie unmittelbar zugänglich sind, während ruhende Daten oder Daten, die nicht geschäftskritisch sind, sicher auf kostengünstigere Speicher- oder Archivbereiche verschoben werden. Dadurch ist Migration nicht mehr nur eine technische Notwendigkeit, sondern wird zum wichtigen Katalysator für neue Geschäftschancen.
Vorteile nutzen
Geschäftsdaten sind erst dann wertvoll, wenn sie zur Erzielung von messbaren und wirkungsvollen Ergebnissen beitragen. Qualitativ hochwertige und gut verwaltete Datensätze dienen etwa als Grundlage für genauere und effektivere KI-Modelle, versetzen Compliance-Teams in die Lage, schneller auf Audits und regulatorische Anforderungen zu reagieren, oder unterstützen Führungskräfte dabei, intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Genauso kommen sie in spezifischen Unternehmensanwendungen zum Einsatz. Eine leistungsstarke Datenmanagement-Lösung ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in diese verschiedenen Bereiche einzubinden und dabei konsistente Richtlinien und Kontrollen anzuwenden.
Sie hilft, über den gesamten Lebenszyklus der Daten hinweg sicherzustellen, dass die Daten zum richtigen Zeitpunkt beibehalten, archiviert oder gelöscht werden. Dies trägt nicht nur zur Kosteneffizienz und Performance bei, sondern verringert auch datenbezogene Risiken.
Im Endeffekt können Unternehmen, die die Datenmigration nicht als rein technischen Prozess, sondern als strategische Transformation angehen, von erheblichen finanziellen und operativen Vorteilen profitieren. Indem sie ihren Datenbestand in einen leistungsstarken Motor für strategisches Wachstum verwandeln, werden sie aus ihrer Datenstrategie langfristigen geschäftlichen Nutzen erzielen.