Von Kevin Campbell, CEO, Syniti – ein Unternehmen von Capgemini
Datenmigration ist ein hochkritischer Schritt für Unternehmen, die auf neue Systeme oder Plattformen umstellen – sei es im Rahmen einer Systemmodernisierung wie SAP S/4HANA, einer Fusion, Übernahme oder Ausgliederung.
Eine Methode, die auf den ersten Blick besonders einfach und kostengünstig wirkt, ist der sogenannte „Lift-and-Shift“-Ansatz – auch bekannt als Brownfield-Ansatz oder selektive Datenumstellung. Dabei werden bestehende Systeme und Daten in ihrer aktuellen Form in die neue Umgebung übertragen.
Was zunächst pragmatisch erscheint, birgt bei näherer Betrachtung jedoch erhebliche Risiken – gerade bei komplexen Vorhaben wie ERP-Transformationen.
Altlasten werden einfach mitgenommen
Bei „Lift and Shift“ wird das bestehende System praktisch 1:1 kopiert – mitsamt aller Schwächen und Probleme. Die Folgen sind vielfältig:
-Unstrukturierte oder veraltete Datenmodelle werden unverändert übernommen.
-Dubletten, unvollständige oder widersprüchliche Datensätze führen zu ungenauen Berichten und verzerrten Analysen.
-Historisch gewachsene Probleme wie Datensilos oder fragmentierte Informationen bleiben bestehen.
-Fehlerhafte Altdaten untergraben das Vertrauen in das neue System von Beginn an.
Wird es versäumt, sich vor der Migration gezielt mit der Datenqualität
auseinanderzusetzen, verschenken Unternehmen eine wichtige Chance, ihre Daten zu optimieren – und damit die Grundlage für zukünftige Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Tatsächlich zählt mangelnde Datenqualität zu den häufigsten Gründen, warum große Transformationsprojekte entweder scheitern oder deutlich hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Wie so oft im Leben gilt: Nachbessern ist meist teurer als vorbeugen. Die Daten erst nach der Migration zu bereinigen ist nicht nur deutlich aufwändiger – es bindet auch zusätzliche Ressourcen und erfordert den Einsatz spezieller Tools.
Verpasstes Potenzial des neuen Systems
Moderne Plattformen sind darauf ausgelegt, mit hochwertigen und strukturierten Daten zu arbeiten. Werden jedoch schlechte oder unzureichende Daten übernommen, können viele Vorteile der neuen Umgebung nicht ausgeschöpft werden:
-Funktionen wie Echtzeit-Analysen, KI-gestützte Prozesse oder dynamische Skalierung bleiben weitgehend ungenutzt.
-Statt einer echten Transformation entsteht ein aufwendig modernisiertes System, das inhaltlich dem alten gleicht – nur teurer im Betrieb.
-Bestehende Ineffizienzen werden übernommen und behindern die Leistungsfähigkeit des neuen Systems.
Langfristig teurer als gedacht!
Zwar mag „Lift and Shift“ auf den ersten Blick kostengünstig erscheinen – in Wahrheit lauern versteckte Folgekosten, die den kurzfristigen Spareffekt schnell zunichtemachen:
-Anhaltende Aufwände für Fehlerbehebung, Datenbereinigung und Kompatibilitätsanpassungen.
-Höhere Speicher- und Rechenkosten durch überflüssige oder doppelte Daten.
-Datenexperten, die eigentlich Mehrwert schaffen sollen, verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, fehlerhafte Daten manuell zu korrigieren – in manchen Fällen bis zu 80 %.
-Erhöhtes Risiko für Geschäftsunterbrechungen durch Systemprobleme oder fehlerhafte
Analysen auf Basis schlechter Daten
Der bessere Weg: Ein Data-First-Ansatz
Ein datengetriebener Migrationsansatz stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige, relevante Daten in die neue Umgebung übernommen werden.
Das bedeutet zwar mehr Aufwand im Vorfeld – dafür aber auch nachhaltige Vorteile: Das neue System kann sein volles Potenzial entfalten, geschäftliche Anforderungen besser unterstützen und echten Mehrwert liefern.
Wichtige Fragen, die sich Unternehmen im Vorfeld stellen sollten:
-Welcher konkrete geschäftliche Nutzen wird mit der Umstellung angestrebt?
-Wie steht es aktuell um die Datenqualität?
-Gibt es bereits etablierte Data-Governance-Programme?
-Welche Risiken könnten den Erfolg der Migration gefährden?
Unternehmen, die diese Fragen nicht klar beantworten können – und deren Datenqualität nicht mindestens bei 99% liegt – sollten von einem „Lift and Shift“-Ansatz Abstand nehmen.
Über Syniti
Syniti, ein Unternehmen von Capgemini, löst komplexeste Datenherausforderungen, indem es auf einzigartige Weise intelligente, KI-gesteuerte Software und umfassendes Daten-Know-how kombiniert, um sichere und herausragende Geschäftsergebnisse zu erzielen. Seit über 25 Jahren arbeitet Syniti mit den Fortune-2000-Unternehmen zusammen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Wachstum ankurbeln, Risiken reduzieren und Wettbewerbsvorteile vergrößern. Die verbindende Plattform von Syniti für die Unternehmensdatenverwaltung unterstützt Datenmigration, Datenqualität, Datenreplikation, Stammdatenverwaltung, Analysen, Datenverwaltung sowie Datenstrategie in einer einzigen, einheitlichen Lösung.
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