Früher oder später erreichen die Wartung und Weiterentwicklung der bestehenden IT-Kernsysteme in vielen Unternehmen ihre Grenzen. Aus Kostengründen und Gründen immer weiter steigender Anforderungen an die Leistungsfähigkeit solcher Systeme müssen diese Legacy-Systeme durch moderne IT-Kernsysteme abgelöst werden. Datenmigration ist hier ein unausweichlicher Bestandteil solcher Umstiege, wobei unterschiedliche Strategien verfolgt werden können. Eine stufenweise Datenmigration ist eine der bekanntesten Strategien, die oft wegen ihrer geringen Risiken und hohen Flexibilität eingesetzt wird: Die gesamte Menge des Datenvolumens wird in mehrere Datenmigrationstranchen aufgeteilt, die anschließend in individuellen Migrationsstufen in das neue System migriert werden. Der Schlüssel für eine erfolgreiche iterative Datenmigration ist entsprechend die Strategie für die Dekomposition der Daten in geeignete Datentranchen. Diese Arbeit präsentiert eine Strategie für die Dekomposition der Daten, bei der die gesamte Datenmenge eines komplexen monolithischen Legacy-Systems in unabhängige Datenmigrationstranchen aufgeteilt wird. Jede Tranche umfasst nur die Daten, die im Rahmen einer Migrationsstufe während eines Downtime-Fensters des Systems migriert werden. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die eine Datenmigration auf einer sehr hohen Abstraktionsebene beschreiben, werden in dieser Arbeit detailliert konzeptionelle Elemente und Heuristiken für die Dekomposition der Daten in unabhängige Datenmigrationstranchen vorgeschlagen. Die Datendekompositionsstrategie dieser Arbeit wurde dabei im Rahmen von zwei unterschiedlichen Fallstudien evaluiert. Die zweite Fallstudie davon war eines der europaweit größten Datenmigrationsprojekte im Gesundheitssektor der letzten Jahre, das die Migration von mehreren Millionen von Kunden-Geschäftsobjekten beinhaltet.