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Datenarchitektur als Schlüssel für erfolgreiche Transformationsprojekte
- Typische Ausgangslage: historisch gewachsene IT-Architektur, ein neues Zielsystem
- Die drei Fallstricke
- Architekturprinzipien für datengetriebene Transformationen
- Erfahrungen aus der Praxis: Was die Prinzipien konkret verändern
- Fazit
Transformationsprojekte werden typischerweise von neuen Anwendungen, Technologien und Prozessen aus geplant. Die bestehende Datenlandschaft gerät erst in den Fokus, wenn Systeme integriert oder Daten migriert werden müssen. Dann treten Probleme zutage, die das Projekt bis dahin kaum berücksichtigt hat: unklare Verantwortlichkeiten für Stammdaten, historisch gewachsene Systemgrenzen, uneinheitliche Datenmodelle, mangelnde Datenqualität, fehlende oder nicht dokumentierte Architekturentscheidungen.
- Transformationsprojekte scheitern oft an unklaren Systemgrenzen und schlechter Datenqualität, was Nacharbeiten vor dem Go-live erfordert.
- Frühzeitige Klärung von Systemverantwortung und Datenqualität minimiert Projektrisiken und sichert eine stabile Datenarchitektur.
- Eine langfristige Datenarchitektur-Praxis entsteht durch systematische Planung und Integration der bestehenden Datenlandschaft.
Was zunächst wie ein operatives Migrationsproblem erscheint, ist häufig ein grundlegendes Architekturthema. Denn Datenqualität lässt sich nicht allein durch Bereinigung während der Migration herstellen. Sie hängt wesentlich davon ab, ob die Hoheit über die Daten geklärt ist: Welche Systeme verantworten welche Informationen, wie tauschen sie Daten aus, und wer entscheidet fachlich über Definition, Pflege und Nutzung der Daten? Bleiben diese Fragen zu lange offen, entstehen Risiken für Zeitplan, Kosten, Akzeptanz und die langfristige Wartbarkeit der neuen Lösung.
Denn diese Fragen sind keine Detailfragen der technischen Umsetzung. Sie betreffen die gesamte Projektlaufzeit und reichen über die Migration hinaus. Dieser Beitrag ordnet drei wiederkehrende Fallstricke aus Transformations- und Integrationsprojekten ein und leitet daraus konkrete Architekturprinzipien ab. Er zeigt, wie sich Datenarchitektur ohne großes Rahmenwerk in laufende Projekte integrieren lässt und wie damit ein einzelnes Projekt zum Ausgangspunkt für eine dauerhafte Datenarchitekturpraxis werden kann. Eine tragfähige Datenarchitektur schafft nicht nur technische Strukturen. Sie verbindet Fachbereiche, IT-Architektur und Projektsteuerung, ermöglicht fundierte Entscheidungen und reduziert die Risiken datengetriebener Transformationen.
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Source: Heise · Charlotte Barth
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