datamigratierisicos

Datamigration-Risiken beziehen sich auf potenzielle negative Auswirkungen während der Überführung von Daten von einem Quell- zu einem Zielsystem. Sie betreffen Projekte wie Systemmodernisierung, Cloud-Migration, Data-Warehouse-Einführungen oder Integrationsinitiativen.

Zu den typischen Risikokategorien gehören Datenqualität und -integrität (Duplikate, Inkonsistenzen), Datenverlust oder -beschädigung, unvollständige oder falsch transformierte Daten, Abweichungen in Schemata oder Metadaten, Sicherheits- und Datenschutzverletzungen, regulatorische Verstöße, Leistungs- oder Ausfallzeiten, sowie Abhängigkeiten von Drittanbietern und Tool-Lieferanten.

Die Auswirkungen reichen von operativen Beeinträchtigungen und erhöhten Kosten bis hin zu rechtlichen Folgen, Reputationsverlust und Verzögerungen bei Geschäftsvorgängen.

Wesentliche Gegenmaßnahmen umfassen umfassende Governance, frühzeitige Datenprofilierung und Qualitätsbewertung, klare Datenzuordnung (Mapping) und Herkunftsnachweise, robuste Transformations- und Ladenprozesse, Validierung und Rekonsilierung, Testdaten und Sandkastenumgebung, detaillierte Cutover-Pläne sowie Backup- und Rollback-Strategien. Sicherheits- und Datenschutzkontrollen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung sowie Auditierbarkeit sind integraler Bestandteil.

Best Practices umfassen die Erstellung eines Risikoregisters, Beteiligung relevanter Stakeholder, schrittweise Migration (inkrementell) und betriebliche Freigaben anhand definierter Erfolgskriterien, sowie eine gründliche Nachvalidierung nach dem Go-Live.

Die Einhaltung von Rechtsvorschriften wie DSGVO, Datenspeicherung, Datenminimierung und Aufbewahrung ist ein zentraler Aspekt der Risikobewertung bei Datamigrationen.