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E-Commerce: Shop- Datenmigration

Shop-Datenmigration

Ein Plattformwechsel steht und fällt mit der sauberen Übernahme deiner Daten. Produkte, Kategorien, Kunden, Bestellungen, Medien – alles muss vollständig, konsistent und korrekt zugeordnet auf der neuen Plattform ankommen. Wir planen und führen Datenmigrationen mit getesteten Mapping-Skripten durch, bereinigen Datenmüll aus dem Quellsystem und prüfen die Ergebnisse gegen das Original, bevor die neue Plattform live geht.

Diese Herausforderungen kennst du

  • Du weißt nicht, wie du zehntausende Produkte, Kunden und Bestellhistorie sauber auf eine neue Plattform übertragen sollst, ohne Daten zu verlieren oder Inkonsistenzen einzuschleppen.
  • Frühere manuelle Datenexporte haben zu Duplikaten, fehlenden Bildern und falschen Kategoriezuordnungen geführt.
  • Das Quellsystem hat eine individuelle Datenbankstruktur, für die es kein Standard-Migrationstool gibt.

Datenanalyse & Mapping

Jedes Quellsystem hat eine eigene Datenbankstruktur. Wir analysieren dein bestehendes System, kartieren alle relevanten Datenfelder auf das Zielschema und klären Sonderfälle – Produktvarianten, kundenspezifische Attribute, historische Bestelldaten. Das Mapping-Dokument ist die Grundlage für die Migration und macht alle Entscheidungen transparent und nachvollziehbar.

Automatisierte Migrationsskripte

Manuelle Datenexporte sind fehleranfällig und bei großen Sortimenten nicht praktikabel. Wir entwickeln automatisierte Migrationsskripte, die Daten aus dem Quellsystem lesen, transformieren und konsistent in das Zielsystem laden. Skripte sind idempotent – sie können mehrfach ausgeführt werden, ohne Duplikate zu erzeugen.

Datenbereinigung

Ein Plattformwechsel ist die beste Gelegenheit, Datenmüll aus dem Quellsystem zu bereinigen. Wir identifizieren veraltete Produkte, doppelte Kunden-Einträge und inkonsistente Kategoriestrukturen und bereinigen systematisch. Was auf dem neuen System ankommt, ist sauber und wartbar.

Validierung & Abnahme

Nach der Migration prüfen wir die Ergebnisse in einer Staging-Umgebung gegen das Original: Produktanzahl, Bestellhistorie, Kundendaten und Mediendateien werden systematisch validiert. Erst wenn die Abnahmekriterien erfüllt sind, geben wir die Migration für den Go-live frei.

Gut zu wissen

  • Mapping ist das Fundament

    Ein vollständiges Feldmapping zwischen Quell- und Zielschema ist Voraussetzung für eine saubere Migration. Felder, die im Quellsystem keine direkte Entsprechung haben, müssen bewusst entschieden werden – sonst landen sie entweder irgendwo oder gar nicht auf der neuen Plattform.

  • Idempotente Skripte ermöglichen Delta-Migration

    Migrationsskripte, die mehrfach ohne Seiteneffekte ausgeführt werden können, erlauben einen kontrollierten Delta-Run kurz vor Go-live. So wird nur die Datendifferenz übertragen, die seit dem letzten Vollrun entstanden ist – der Datenverlust beim Umschalten geht gegen null.

  • Datenbereinigung jetzt oder nie

    Nach dem Go-live ist die Bereinigung von Altdaten aufwändiger, weil das neue System bereits Folgedaten aufgebaut hat. Der Migrationszeitpunkt ist das letzte einfache Fenster, um veraltete Produkte, Duplikate und inkonsistente Strukturen loszuwerden.

Häufige Fragen

Welche Daten werden bei einer Migration übernommen?
In der Regel Produkte mit allen Varianten und Attributen, Kategorien, Kunden mit Adressen, Bestellhistorie, Medien und relevante Konfigurationsdaten. Welche Datenentitäten konkret migriert werden, definieren wir gemeinsam in der Analysephase – abhängig vom Quellsystem und den Anforderungen.
Kann die Migration den laufenden Betrieb unterbrechen?
Nicht, wenn sie richtig geplant ist. Wir führen mehrere Migrations-Runs in der Staging-Umgebung durch und machen kurz vor Go-live einen finalen Delta-Run, der nur die seit dem letzten Run neu angelegten Daten überträgt. Der alte Shop läuft bis zur Umschaltung vollständig weiter.
Was passiert, wenn das Quellsystem eine ungewöhnliche Datenbankstruktur hat?
Dann analysieren wir die Struktur direkt auf Datenbankebene und bauen den Migrationspfad individuell auf. Keine Datenbank ist zu komplex, solange wir lesenden Zugriff auf das Quellsystem haben und die Semantik der Felder gemeinsam klären können.

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Paul Kalisch
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