Manchmal ist es nicht einfach, sich von etwas zu trennen, obwohl es durchaus sinnvoll ist. Schließlich liegt das Sammeln ja in der Natur des Menschen. (Nur am Rande: Vielleicht ist auch deswegen das Thema Big Data so ein Hype?)
So habe ich selbst bei meinem letzten Umzug wieder die Erfahrung gemacht, dass ich etwas (ich habe mich nicht getraut vieles zu schreiben) 600 km weit transportiert habe, um es dann schließlich doch auf den Sperrmüll zu schmeißen. Letztlich hätte ich mir den Aufwand dafür sparen können und von dem Geld für den Transport das ein oder andere Schöne kaufen können.
Ähnlich wie beim Umzug verhält es sich bei der Migration von Daten. Einfach alle Daten zu migrieren ohne vorher auszumisten verursacht unnötigen Aufwand und ggf. Probleme. Daher sollte man, bevor man die Daten migriert, sich etwas Zeit nehmen, die brauchbaren und relevanten Daten zu identifizieren. Das ist bei weitem kein Hexenwerk. Bei Materialstammdaten könnte man z.B. nach folgenden Kriterien selektieren:
– Gibt es Bestand zum Material?
– Wann gab es zuletzt Bestand auf dem Materialstammsatz?
– Wie oft wird das Material nachgefragt / bestellt?
– Wie viele Probleme hat der Materialstammsatz verursacht?
– Gibt es schwerwiegende Datenqualitätsmängel?
– Gibt es Dubletten?
Man sollte die Kriterien nicht nur dazu nutzen, um eine Ja/Nein Antwort bezüglich der Migrationsfrage zu erhalten. Vielmehr dienen einige dieser Fragen auch zur Identifikation der Geschäftsrelevanz und damit der Bedeutung der Daten für den Geschäftserfolg. So kann man schnell feststellen, für welche Daten sich eine gesonderte Behandlung zur Sicherung der Datenqualität lohnt. Aber Vorsicht: Sie sollten sich nicht in dieser Aufgabe verlieren, ansonsten verschwenden Sie mehr Aufwand, als das Migrieren der Daten gekostet hätte. Wenn Sie jedoch strukturiert an die Sache herangehen, zahlt sich das aus:
1.Sie finden wieder schneller, was sie suchen, da der Schrott jetzt nicht mehr im Weg liegt.
2.Sie haben mehr Platz und Performance für die wesentlichen Daten.
3.Sie bekommen schnellere Antworten aufgrund weniger Daten
4.Sie reduzieren die Prozessstörungen und Fehlinformationen, da die Problemfälle (wie beispielsweise Dubletten) aussortiert wurden.
5.Sie vermeiden, dass sich jemand um Daten kümmert, die keine Bedeutung für Ihren Geschäftserfolg haben (z.B. bei der Klassifikation von Material nach eClass).
Also überwinden Sie Ihren Instinkt und archivieren Sie auch mal Daten!