Das Wichtigste auf einen Blick
- Die Bereinigung kommt vor dem Import: Duplikate, Formate, fehlende Felder, archivierte Datensätze.
- Standardisieren Sie Namen, Daten und Codes; genau dort bricht das Matching.
- Migrieren Sie die Datensätze des aktiven Jahres und archivieren Sie den Rest.
- Prüfen Sie das Feldmapping vor dem ersten Testimport; es ist der häufigste Bruchpunkt.
Die Bereinigungs-Checkliste
Arbeiten Sie diese Liste vor dem ersten Testimport ab. Vollständigkeit zählt mehr als Reihenfolge; jeder übersprungene Punkt taucht später als Mapping- oder Validierungsfehler wieder auf.
- Doppelte Lehrkraft-, Raum-, Gruppen- und Curriculumsdatensätze entfernen
- Namen auf eine Konvention standardisieren
- Datumsformate standardisieren
- Personal-, Raum- und Kurscodes standardisieren
- Fehlende Pflichtfelder füllen
- Datensätze archivieren, die das aktive Jahr nicht nutzt
Feldmapping, der übliche Bruchpunkt
Alte und neue Strukturen bedeuten selten dasselbe. Lieferantenspezifische Strukturen, uneinheitliche Felddefinitionen, auf beiden Seiten unterschiedlich modellierte Räume, Personalcodes, die sich zwischen Systemen unterscheiden, und doppelte Curriculumseinträge sind die wiederkehrenden Ursachen gescheiterter Stundenplanmigrationen.
Wenn ein Import an der Validierung scheitert, behandeln Sie den Fehlschlag als Verweis zurück in diese Liste. Die Ursache zu erraten kostet mehr Zeit, als das Mapping erneut zu prüfen.
Bereiten Sie die Daten des aktiven Jahres vor
Das Ziel ist ein Import, der spätestens im zweiten Anlauf die Validierung besteht.
- Listen Sie die Datensätze auf, die das aktive Jahr tatsächlich braucht: Lehrkräfte, Räume, Gruppen, Lerneinheiten.
- Archivieren Sie alles außerhalb dieser Liste.
- Entfernen Sie Duplikate aus dem aktiven Bestand.
- Standardisieren Sie Namen, Daten und Codes über den gesamten Bestand.
- Füllen Sie Pflichtfelder, soweit die Quelldaten es hergeben; markieren Sie den Rest für die Personen, die die Datensätze kennen.
- Prüfen Sie das Feldmapping gegen die Zielstruktur, bevor der erste Testimport läuft.
So geht das in Smootables: Vorschau und Klärung vor dem Import
Import data
Column mapping
Unsaubere Daten tauchen an zwei Punkten im Smootables-Importassistenten auf: in der Vorschau und bei der Klärung der Lerneinheiten.
- Ordnen Sie im Schritt Mapping nur die Spalten zu, die Sie brauchen. Stellen Sie den Rest auf Nicht importieren (Spalte überspringen).
- Prüfen Sie die Zahlen in der Vorschau. Ein Duplikat, das die Bereinigung überlebt hat, erscheint hier als zusätzliche Lehrkraft, Gruppe oder zusätzlicher Raum, der gleich angelegt würde.
- Gehen Sie bei Funden unter Validierungsfehler zurück zum Mapping-Schritt und korrigieren Sie die Spaltenzuordnung oder die Quelldaten, statt um sie herum zu importieren.
- Wenn ein Lerneinheitsname auf mehrere Qualifikationen passt, bittet der Assistent Sie zu wählen und blockiert mit Alle Lerneinheiten vor dem Import klären, bis jede Übereinstimmung geklärt ist.
- Korrigieren Sie die Quelldatei und führen Sie den Testimport erneut aus, bis die Vorschau sauber ist.
Aktuelle Datensätze zuerst
Das vollständige Archiv zu migrieren vervielfacht jede Bereinigungsaufgabe und fügt nichts hinzu, was der Live-Prozess braucht. Übernehmen Sie das aktive Jahr, lassen Sie das Archiv, wo es ist, und kommen Sie nur darauf zurück, wenn ein echter Bedarf entsteht.
Die Bereinigung auf der Seite der Schuldaten geht in der Datenvorbereitung weiter. Dort geht es um die Bereitschaft für die Generierung: Lehrbefähigung, Verfügbarkeit und Stundenlimits statt Migrationshygiene.
Fragen von Planern zur Datenbereinigung
Sollen wir im alten System bereinigen oder nach dem Import?
Vor dem Import. An der Quelle bereinigte Daten importieren überall sauber; nach dem Import reparierte Daten müssen beim nächsten Testlauf erneut repariert werden. Die Arbeitsreihenfolge ist bereinigen, dann zuordnen, dann testen.
Müssen wir historische Stundenpläne behalten?
Behalten Sie sie, archivieren Sie sie und lassen Sie sie aus der Migration heraus. Altdaten zu migrieren vervielfacht die Bereinigungs- und Mappingarbeit und fügt Datensätze hinzu, die das aktive Jahr nie anfasst.
Was zählt als Duplikat?
Dieselbe reale Sache, die als zwei Datensätze erscheint: eine Lehrkraft in zwei Schreibweisen, ein Raum unter zwei Codes, ein Kurs, der zweimal im Curriculum steht. Jedes Duplikat wird nach dem Import zu zwei getrennten Objekten, wenn es nicht vorher zusammengeführt wird.