KPIs machen Datenmigrationen steuerbar: Sie zeigen Fortschritt, Risiken und Handlungsfelder.
Drei Dimensionen profitieren besonders: fachliche Steuerung, technische Qualität und regulatorische Nachvollziehbarkeit.
KPIs dürfen nicht Selbstzweck sein: Sie müssen einfach, automatisiert und an Abnahmekriterien gekoppelt werden.
KPIs in Migrationsprojekten? Unverzichtbar! Ohne klar definierte Kennzahlen bleiben viele Entscheidungen subjektiv – mit Folgen für Zeitplan, Kosten und Compliance. KPIs sind die gemeinsame Sprache von Fachbereich, IT und Projektsteuerung und begleiten jede Phase des Migrationsprojekts.
Kennzahlen in Migrationsprojekten werden unterschätzt
Kennzahlen schaffen Transparenz zwischen Fachbereich, IT und Projektsteuerung. Sie übersetzen fachliche Fragen in messbare Ziele und liefern eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage. KPIs zeigen, wo Handlungsbedarf besteht und welche Maßnahmen Wirkung zeigen – überflüssige Diskussionen über Einzelfälle werden reduziert.
Welche Dimensionen sollten Sie messen?
Eine wirksame KPI-Struktur betrachtet drei Dimensionen: die fachliche Steuerung, die technische Qualität und die regulatorische Nachvollziehbarkeit.
Fachliche Steuerung: Hier geht es um das „Was“ und „in welcher Reihenfolge”. Metriken wie der Anteil fachlich geprüfter Mappings oder die Zahl offener Klärungspunkte pro Objektart geben Aufschluss darüber, ob das Mapping greift und wo Workshops nötig sind. Gute KPIs incentivieren das Priorisieren nach dem Pareto-Prinzip: 20 % der Objekte verursachen 80 % des Aufwands. Sie ermöglichen gezielte datengetriebene Steuerung der Migrationsaktivitäten.
Technische Qualität: Transformationen müssen zuverlässig laufen. Kennzahlen zur Erfolgsquote der Transformationen, zur Laufzeit von ETL-Strecken und zur Stabilität von Quality-Gates zeigen, ob die technische Umsetzung skaliert. Ergänzend gibt die Mean Time to Repair (MTTR) Auskunft, wie schnell Fehler behoben werden – ein zentraler Wert bei der Entscheidung zwischen Tranchen- oder Big-Bang-Ansatz.
Regulatorik und Datenqualität: Compliance verlangt Nachvollziehbarkeit. Messen Sie den Anteil validierter Datenfelder nach DSGVO- und Revisionskriterien sowie die Dokumentationsquote der Migrationsschritte. Delta-Analysen und statistische Kennzahlen decken systematische Abweichungen auf und sichern die Abnahme durch Wirtschaftsprüfer.
Praktische Umsetzung
Beginnen Sie schlank: drei bis fünf KPIs je Fachdomäne, die direkt steuernd wirken. Automatisieren Sie die Erhebung via ETL-Logs, Checksums und Reconciliation-Reports. Verknüpfen Sie KPI-Schwellen mit Abnahmekriterien: Nur wenn die definierten Grenzen erreicht sind, wird die nächste Phase freigegeben. Visualisieren Sie Trends in einem Dashboard; die Entwicklung ist wichtiger als Einzelwerte.
Kurze KPI-Beispiele
- Anzahl Partner, Verträge, Schäden je kritischem Attribut
- Summe Rechnungen je Jahr
- Anteil fachlich geprüfter Mappings
- Erfolgsquote der Transformationen und Fehlerlisten mit Fehlerursache
- Nettodurchlaufzeit ETL-Strecken
- Anteil validierter Datenfelder gemäß Revisionskriterien
Das große Ganze: Datenmigration von A bis Z
KPIs sind kein Selbstzweck, sie sind das Steuerinstrument für jede Datenmigration. Im PPI-Whitepaper „Datenmigration in der Versicherungsbranche“ gehen wir nicht nur detailliert auf KPI-Definitionen und Praxisbeispiele ein, wir skizzieren den Ablauf einer erfolgreichen Datenmigration mit den einzelnen Migrationsprojektphasen von der strategischen Konzeption bis zur technischen Umsetzung.
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Fazit
Wer KPIs diszipliniert einführt und automatisiert erhebt, gewinnt Kontrolle, Transparenz und Rechtssicherheit. So wird die Datenmigration planbar, prüfbar und belastbar.
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