Analyse von Quellsystemen
Ein strukturiertes Vorgehen zur Analyse der Quellsysteme in einer Organisation.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenverlust während der Migration.
- Unzureichende Analyse führt zu Fehlern.
- Fehlende Stakeholder-Beteiligung.
- Regelmäßige Überprüfungen der Datenqualität.
- Dokumentation aller Analyseschritte.
- Einbindung der Stakeholder in den Prozess.
I/O & Ressourcen
- Liste der bestehenden Datenquellen.
- Datenmanagement-Richtlinien.
- Stakeholder-Anforderungen.
- Dokumentation der Quellsystemanalyse.
- Optimierungsplan.
- Nachverfolgbare Migrationsschritte.
Beschreibung
Die Analyse von Quellsystemen zielt darauf ab, die bestehenden Datenquellen und deren Architektur zu verstehen. Sie hilft, die Integration und Migration von Daten zu optimieren und mögliche Probleme frühzeitig zu identifizieren.
✔Vorteile
- Optimierte Datenmigrationen.
- Verbesserte Datenqualität.
- Reduzierte Integrationskosten.
✖Limitationen
- Abhängigkeit von der Qualität der Quellsysteme.
- Erfordert technisches Know-how.
- Zeitintensiv bei großen Datenmengen.
Trade-offs
Metriken
- Migrationsdauer
Zeitraum, der benötigt wird, um Daten von einer Quelle zur Zielumgebung zu migrieren.
- Datenqualitätsscore
Bewertung der Qualität der Daten basierend auf festgelegten Metriken.
- Integrationserfolg
Anzahl der erfolgreich integrierten Datenquellen im Vergleich zur Gesamtzahl.
Beispiele & Implementierungen
Datenmigration in einem Finanzunternehmen
Ein Finanzunternehmen hat erfolgreich ein veraltetes System aktualisiert und dabei die Quellsystemanalyse angewendet.
Implementierung einer ETL-Pipeline
Ein Unternehmen hat eine ETL-Pipeline implementiert, die auf den Ergebnissen der Quellsystemanalyse basiert.
Optimierung der Datenqualität
Durch die Quellsystemanalyse konnte ein Unternehmen die Datenqualität erheblich verbessern.
Implementierungsschritte
Durchführen einer Bestandsaufnahme der Quellsysteme.
Bewerten der Datenqualität und -architektur.
Erstellen eines detaillierten Migrationsplans.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Systeme.
- Mangel an Schulungen.
- Unzureichende Dokumentation der Prozesse.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Ohne Analyse der bestehenden Systeme starten.
- Nichtberücksichtigung von Datenqualität.
- Fehlende Planung der Ressourcen.
Typische Fallen
- Überoptimismus über die Datenqualität.
- Unterschätzen des Zeitaufwands.
- Ignorieren von Stakeholder-Feedback.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Technologische Abhängigkeiten.
- • Budget Grenzen.
- • Ressourcenverfügbarkeit.