Projektkontext:

Das Bestreben, von einem alten ERP-System auf das moderne ERP CEE umzusteigen, stellte eine vielschichtige Herausforderung dar. Das Altsystem wurde von InterSystems Caché, einer Hochleistungsdatenbank, betrieben, während die CRM-Daten in einer MariaDB-Umgebung gespeichert waren. Der kritische Part des Projekts bestand darin, Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen zu extrahieren und zusammenzuführen, bevor der vereinheitlichte Datensatz in das neue ERP-System CEE eingespeist werden konnte. Eine Schlüsselkomponente dieser Migration war die Datenkonsolidierung, die die Entwicklung eines maßgeschneiderten Tools erforderte, um doppelte Kunden- und Lieferantendatensätze zu identifizieren und zusammenzuführen und so die Datenintegrität im neuen ERP-System sicherzustellen.

Projektdurchführung:

Erste Bewertung und Planung: Das Projekt begann mit einer gründlichen Bewertung der vorhandenen Datenstrukturen sowohl im alten ERP- als auch im CRM-System. Die Kenntnis dieser Systeme ermöglichte einen detaillierten Migrationsplan, der die Datenintegrität und die Kontinuität des Geschäftsbetriebs während der Umstellung gewährleisten würde.

Entwurf des Extraktionsprozesses: Sowohl für InterSystems Caché als auch für MariaDB wurden eigene Extraktionsverfahren entwickelt. Angesichts der Komplexität und des großen Datenvolumens wurden diese Verfahren sorgfältig getestet, um einen vollständigen und genauen Datenabruf zu gewährleisten.

Entwicklung des Konsolidierungstools: Um das Problem der doppelten Datensätze zu lösen, wurde ein spezielles Tool zur Datenkonsolidierung entwickelt. Dieses Tool wendet eine Reihe von Algorithmen an, um doppelte Kunden- und Lieferanteneinträge auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Abgleichskriterien zu identifizieren. Nach der Identifizierung wandte das Tool einen Zusammenführungsprozess an, der Duplikate vereinheitlichte, wobei wesentliche Daten erhalten blieben und Redundanzen verworfen wurden.

Datenbereinigung und -umwandlung: Nachdem die Rohdaten extrahiert waren, ging es in der nächsten Phase um die Bereinigung und Umwandlung der Daten. Dieser Prozess standardisierte die unterschiedlichen Datensätze in ein kohärentes Format, das für das CEE-ERP-System geeignet ist und die Einheitlichkeit aller Datenpunkte gewährleistet.

Laden der Daten in ERP CEE: Der letzte Schritt war das Laden der bereinigten und konsolidierten Daten in ERP CEE. Dieser Prozess wurde schrittweise durchgeführt, um die Integrität der Daten zu gewährleisten, mit kontinuierlichen Validierungsprüfungen zur Sicherstellung der Genauigkeit.

Tests, Validierung und Qualitätssicherung: Während des gesamten Projekts wurden strenge Tests durchgeführt. Die Validierungsprozesse nach der Migration bestätigten, dass alle Daten im neuen ERP-CEE-System korrekt, vollständig und frei von Duplikaten waren. Die Qualitätssicherung wurde durch eine umfassende Überprüfung der Systemausgaben und des Nutzerfeedbacks gewährleistet.

Schulung und Dokumentation: Um einen reibungslosen Übergang zu ermöglichen, wurden umfangreiche Schulungen für die Benutzer des neuen ERP-Systems durchgeführt. Darüber hinaus wurde den IT-Mitarbeitern eine ausführliche Dokumentation über den Migrationsprozess, einschließlich der Bedienung des Datenkonsolidierungstools, zur Verfügung gestellt, um sie mit dem notwendigen Wissen für die Wartung des neuen Systems auszustatten.

Ergebnis des Projekts:

Das Projekt gipfelte in einem nahtlosen Übergang zum ERP-CEE-System, mit dem zusätzlichen Vorteil einer saubereren, zuverlässigeren Datenbank ohne redundante Einträge. Das neue System bot einen ganzheitlichen Überblick über die Abläufe des Unternehmens, erhöhte die Datengenauigkeit und verbesserte die allgemeine Geschäftseffizienz.

Reflektion:

Dieses Migrationsprojekt war nicht nur ein technischer Triumph, sondern auch eine Übung in präzisem Datenmanagement, bei der ich meine Fähigkeit unter Beweis stellen konnte, komplexe Datenmigrationen und die Entwicklung benutzerdefinierter Tools zu koordinieren. Das erfolgreiche Ergebnis zeigt, wie wichtig eine detaillierte Planung, fundierte Kenntnisse der Datenbanktechnologien und das Engagement für die Datenqualität für den Erfolg solch kritischer IT-Projekte sind.