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Datenmigration in einen Data Lake: Was Sie vor dem Start wissen sollten
Die Migration von Daten in einen Data Lake ist weit mehr als nur das Verschieben von Dateien oder der Kauf von zusätzlichem Cloud-Speicherplatz. Es handelt sich um eine strategische Entscheidung, da sie den Datenfluss, die Datenverknüpfung und die Wertschöpfung grundlegend verändert. Doch jede strategische Entscheidung erfordert Vorbereitung – und genau hier scheitern viele Unternehmen.
Laut TDWI , dass der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Integration neuer Datenquellen eines der größten Hindernisse bei Modernisierungsprojekten darstellt . Dies zeigt, dass die Herausforderung der Migration nicht nur in der Technologie liegt, sondern auch in der Fähigkeit, den Migrationsprozess klar zu strukturieren: Was soll migriert werden? Wie werden die Daten aufbereitet? Wie wird die Sicherheit gewährleistet? Und wie lassen sich Nacharbeiten vermeiden?
Ohne diese Planung läuft der Data Lake Gefahr , lediglich zu einem weiteren, teureren, komplexeren und ebenso eingeschränkten Repository zu werden wie das Altsystem, das er eigentlich ablösen sollte. Daher ist es unerlässlich, vor Beginn der Migration die tatsächlichen Auswirkungen zu verstehen .
In diesem Artikel untersuchen wir die Anzeichen dafür, dass die aktuelle Umgebung nicht mehr ausreicht; wie ein Übergangsplan erstellt wird, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen; wie die Governance von Anfang an strukturiert wird; und vor allem, was sich in der Praxis ändert, wenn Daten kein Problem mehr darstellen, sondern zu einem strategischen Asset werden.
Los geht’s!
Jedes System hat seine Grenzen , und bei Daten tritt diese meist schleichend ein.
Zunächst bereitet die Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen Schwierigkeiten. Dann dauern Berichte länger als nötig. Nach und nach kommt der Datenfluss zum Erliegen und häufen sich . Bis die Infrastruktur den Geschäftsanforderungen schlichtweg nicht mehr gerecht werden kann. Hier liegt die Grenze herkömmlicher, lokal installierter Systeme. Konzipiert für die Speicherung kleinerer Datenmengen und besser vorhersagbarer Daten, funktionierte die lokale in einem statischeren Szenario gut. Doch heute, bei der Migration von Unternehmensdaten in die Cloud, kann diese Infrastruktur mit der Geschwindigkeit und Vielfalt, die das Geschäft erfordert, nicht mehr mithalten.
Und hier liegt der Kernpunkt: Es geht nicht darum, dass Data Lakes nicht mit Altsystemen funktionieren. Vielmehr unterstützen die Altsysteme die Logik eines modernen
Data Lakes Denn die Migration zu Data Lake ist mehr als nur eine Frage des Speicherplatzes. Es geht um Elastizität, kontinuierliche Integration, verteilte Sicherheit und echte Skalierbarkeit – Eigenschaften, die eine On-Premise-Infrastruktur ohne hohe Kosten, Komplexität und Ausfallrisiko nicht bieten kann.
Wenn Daten dem Geschäft nicht mehr dienen und Entscheidungen behindern, ist Symptom strategischer Natur . Die Reaktionszeiten verkürzen sich, die Qualität der Analysen sinkt, und die IT wird als Abteilung für Korrekturen statt für Innovationen wahrgenommen.
An diesem Punkt bedeutet das Festhalten an Altsystemen nur, das Unvermeidliche hinauszuzögern. Der Weg nach vorn besteht darin, das Bewusstsein für die Grenzen der aktuellen Struktur zu schärfen und den Übergang zu einer Umgebung vorzubereiten, die Daten für das Geschäft nutzbar macht.
Doch wie plant man diesen Übergang, ohne den laufenden Betrieb zu lähmen? Das werden wir im nächsten Abschnitt sehen.
Die Migration von Daten im laufenden Geschäftsbetrieb erfordert mehr als nur ein gutes Tool: Sie verlangt sorgfältige Planung. Der übereilte Versuch , „alles auf einmal zu modernisieren“, ist oft der größte Stolperstein für Migrationsprojekte . Denn eine unüberlegte Datenmigration kann wichtige Systeme zum Absturz bringen, unnötige Doppelarbeit verursachen und die Zuverlässigkeit der Daten gefährden.
Der Datenmigrationsplan muss sich am Kontext des Unternehmens orientieren: an seinem Tempo, seinen Prioritäten und seiner betrieblichen Komplexität. Es geht nicht um eine umfassende technische Umstellung, sondern um einen realistischen und reibungslosen Übergang .
Hier sind die wichtigsten Schritte, um diese Reise sicher zu gestalten:
- Den Ausgangspunkt verstehen : Erfassen Sie die Systeme, die die meisten Daten generieren, und die Datenflüsse, die den täglichen Betrieb am stärksten beeinflussen. Es geht nicht nur darum, wo die Daten gespeichert sind, sondern auch darum, wie sie fließen.
- Definieren Sie den Umfang mit Fokus auf die Auswirkungen : Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu migrieren. Priorisieren Sie die Migration der wichtigsten Daten, derjenigen, die strategische Berichte unterstützen oder die derzeit am stärksten unter der bestehenden Umgebung leiden;
- Gewährleisten Sie die Koexistenz der verschiedenen Umgebungen : Altsysteme müssen weiterhin funktionieren, während der Data Lake in Betrieb genommen wird. Um dies zu erreichen, bereiten Sie Integrationen vor, die Redundanz vermeiden und Konsistenz sicherstellen.
- Automatisieren Sie von Anfang an : Datenerfassung, Katalogisierung und Validierung Abläufe
- Führen Sie kontinuierliche Tests durch : Prüfen Sie nicht nur, ob die Daten angekommen sind, sondern auch, ob sie vollständig, aktuell und unter Beibehaltung des Kontextes angekommen sind;
- Überwachen Sie den Wert in Echtzeit : Verfolgen Sie die Vorteile der neuen Struktur anhand der ersten migrierten Daten. So können Sie schnell reagieren und den Kurs anpassen, je nachdem, was funktioniert und was noch nicht.
Mit diesem Plan wird die Migration vom Risiko zum Effizienzgewinn . Der Betrieb läuft weiter, die Datenverarbeitung gewinnt an Dynamik, und die neue Umgebung liefert bereits Mehrwert, bevor sie vollständig implementiert ist.
unabdingbaren Fundament stehen : Sicherheit und Governance vom ersten Datenpunkt an. Genau das werden wir im nächsten Abschnitt besprechen!
Die Migration zu einem Data Lake basiert oft auf der positiven Erwartung, mehr Agilität und Autonomie . Wird die Governance jedoch nicht von Beginn der Dateneingabe an strukturiert, schlägt diese Freiheit schnell in ein Risiko um : inkonsistente Berichte, offengelegte sensible Daten und unzuverlässige Kennzahlen.
Governance ist in diesem Kontext nicht gleichbedeutend mit Bürokratie. Sie bezeichnet die Fähigkeit, Daten im Moment ihres Eintritts in den Data Lake Kontext und Zuverlässigkeit zu verleihen . Dies umfasst drei Bereiche, die zusammenarbeiten müssen:
- Strukturierte Metadaten : Jede Information trägt „Etiketten“, die ihren Ursprung, ihr Format, ihren Aktualisierungszeitpunkt und ihre Nutzungsregeln angeben;
- Klare Zugriffsprofile : Benutzer greifen nur auf das zu, wofür sie autorisiert sind, wobei protokolliert wird, wer wann darauf zugegriffen hat;
- Protokollierter Lebenszyklus : Von der Erfassung bis zur Löschung ist jeder Schritt der Daten nachvollziehbar und überprüfbar.
Dadurch lassen sich Szenarien vermeiden, in denen Entscheidungen auf Basis unterschiedlicher Versionen desselben Berichts oder veralteter Daten getroffen werden. Governance behindert somit nicht den Betrieb, sondern fungiert als unsichtbares Sicherheitsnetz , das jedem Bereich Autonomie und Eigenverantwortung .
Moderne Lösungen integrieren diese Logik bereits. Unsere Skyone Studio- beispielsweise integriert Governance direkt in die Datenerfassungsschicht: automatische Katalogisierung, Zugriffskontrolle und Einhaltung von Vorschriften wie LGPD und ISO 27001. Governance ist somit keine parallele Aufgabe mehr, sondern integraler Bestandteil des Migrationsprozesses.
Ist diese Struktur klar definiert, wird der Data Lake nicht länger nur ein weiteres technisches Repository, sondern zu einer verlässlichen Umgebung für Entscheidungen mit direkten Auswirkungen auf das Geschäft. Genau hier zeigt sich der Nutzen der Migration im täglichen Betrieb. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren!
Die Migration zu einem Data Lake endet nicht mit der Datenübertragung. Ihr Nutzen zeigt sich erst im täglichen Gebrauch: Berichte werden schneller erstellt, Integrationen erfolgen im Hintergrund und zuvor ressourcenintensive Routinen laufen nun automatisch ab.
In der Praxis sind die Änderungen konkret:
- Schnellere Reaktionen : Analysen, die zuvor in lokalen Umgebungen Stunden in Anspruch nahmen, können nun in Minuten verarbeitet werden, sodass Entscheidungen auch während einer Verhandlung oder eines strategischen Treffens getroffen werden können;
- Vorhersehbares Wachstum : Steigende Datenmengen führen nicht mehr zu Engpässen. Die Cloud-Umgebung wächst bedarfsgerecht, ohne dass Vorabinvestitionen in die Infrastruktur nötig sind.
- Einheitliche Indikatoren : Eine einzige Datenbank beseitigt Diskrepanzen zwischen Berichten und doppelten Versionen und schafft Klarheit und Vertrauen in Bereichen, die auf genaue Zahlen angewiesen sind;
- Kontinuierliche Integration : Daten aus ERP-, CRM- und externen Anwendungen werden nicht länger isoliert, sondern bilden eine einheitliche Sicht auf das Unternehmen;
- Intelligente Automatisierung : Aufnahme-, Validierungs- und Anreicherungsroutinen sind nicht mehr von manuellem Aufwand abhängig, was die Zuverlässigkeit erhöht und das IT-Team für strategischere Aufgaben freistellt.
Diese Effekte schlagen sich bereits in den Marktergebnissen nieder. Panasonic , ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Unterhaltungselektronik, durch die Modernisierung seines Datenökosystems mit Skyone Studio die Informationsverarbeitungszeit um 75 % reduzieren und die Betriebskosten um 65 % senken
Die Wish Group , einer der größten Namen im brasilianischen Gastgewerbe, mit einem cloudbasierten Data Lake eine fünffach höhere Effizienz im Datenmanagement senkte ihre Betriebskosten um 90 %, indem sie Prozesse mithilfe von KI-Agenten automatisierte und dabei ebenfalls Skyone Studio einsetzte.
Der Wert der Migration wird letztendlich dann deutlich, wenn die Zahlen nicht mehr nur die Vergangenheit widerspiegeln, sondern die Zukunft antizipieren . Dieser Wandel von veralteten Berichten zu Echtzeitentscheidungen macht den Data Lake zu einem strategischen Motor für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit.
Wenn Ihr Unternehmen diesen Schritt erwägt, sprechen Sie mit einem unserer Skyone-Berater ! Wir unterstützen Sie gerne dabei, die Komplexität der Migration in einen transparenten und sicheren Prozess zu verwandeln, der sich an Ihrem Geschäftstempo orientiert.
Die Migration zu einem Data Lake markiert den Übergang von einem Unternehmen, das auf Daten reagiert, zu einem, das datenbasiert handelt. Dieser Unterschied zeigt sich täglich: Berichte treffen pünktlich ein , Entscheidungen basieren nicht mehr auf Annahmen , und Teams können ihre Energie von repetitiven Aufgaben auf das Wesentliche konzentrieren.
Dieser Sprung ist kein Zufall. Er ist das Ergebnis bewusster Entscheidungen : die Grenzen bestehender Systeme erkennen, die Migration planen, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen, und von Anfang an eine klare Governance-Struktur etablieren. Diese Kombination unterscheidet einen Data Lake , der lediglich als Repository dient, von einem, der zum zentralen Motor der Strategie .
Die Migration ist der Anfang. Der nächste Schritt ist die Schaffung einer Kultur , die Daten in den Entscheidungsprozess einbezieht. Um tiefer in dieses Thema einzutauchen, empfehlen wir Ihnen den Artikel „ Wie analysiert man Daten für einen datengetriebenen Ansatz ?“ in unserem Blog .
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