Legacy-Systeme schneller modernisieren
Wir nutzen KI-Agenten, um Data Warehouses systematisch zu analysieren, zu dokumentieren und zu migrieren. Nicht als Experiment – sondern in produktiven Enterprise-Projekten.
Die Herausforderung
Viele Unternehmen betreiben Data Warehouses, die über Jahrzehnte gewachsen sind. Die Migration auf moderne Plattformen ist überfällig – aber die Umsetzung scheitert oft an drei Hürden:
Gewachsene Komplexität
30, 40 oder mehr Data Marts. Tausende Tabellen. Geschäftslogik in ETL Tools wie Informatica, DataStage, SSIS oder mit Technologien wie SAS, COBOL oder SQL, die über 20 Jahre gewachsen ist. Die Systeme funktionieren – aber niemand überblickt sie mehr vollständig.
Wissensverlust
Die Entwickler, Architekten und sogar fachliche Ansprechpartner, die das System aufgebaut haben, sind oft nicht mehr im Unternehmen. Dokumentationen sind veraltet oder fehlen ganz. Jede Änderung birgt Risiken.
Manuelle Migration ist zu langsam
Eine manuelle Analyse und Migration dauert meist mehrere Jahre. Die Kosten sind hoch, die Ressourcen knapp – und das operative Geschäft läuft weiter.
Unsere Lösung: KI-gestütztes Engineering
KI im Engineering geht weit über GitHub Copilot oder einzelne Chat-Assistenten hinaus. Wir haben Frameworks und Agenten entwickelt, die den gesamten Data Engineering-Prozess abdecken – von der Analyse bis zum Testing.
1. Analyse und Dokumentation
KI-Agenten analysieren den bestehenden Code Modul für Modul und Schicht für Schicht. Das Ergebnis: eine vollständige Ist-Dokumentation – inklusive Datenmodelle, Abhängigkeiten und Geschäftslogik. Auch bei Systemen, bei denen das Wissen längst verloren gegangen ist. Die Gesamtarchitektur wird ebenfalls in der KI bereitgestellt.
2. Architektur und Mapping
Ein Architecture Agent erstellt das Mapping vom bestehenden Legacy DWH in die Zielarchitektur. Er identifiziert Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Lücken zwischen Ist und Soll unter Berücksichtigung der Zielarchitektur, wie z.B. ein Cloud Data Lakehouse. Das Ergebnis ist ein detailliertes dokumentiertes Solution Design als Grundlage für die Migration.
3. Code-Erstellung und Verifikation
Basierend auf der Analyse und den Architekturvorgaben generieren Coding Agents den neuen Code z.B. in Python Notebooks. Anschliessend wird der generierte Code automatisch mit dem Original abgeglichen. Abweichungen werden in einem Bug Log erfasst und iterativ korrigiert – bis der Code formell korrekt ist. Dabei kann der Original Code in einem ETL Tool oder als Programme / Procedures vorliegen.
4. Testing und Qualitätssicherung
Ist der Code formell korrekt, folgt die automatisierte Prüfung auf Lauffähigkeit und fachliche Korrektheit. Test Agents analysieren die Ergebnisse, erstellen Reports und steuern das Bug-Fixing. Am Ende steht eine E2E-Verifikation: Alt gegen Neu.
Der Mensch steuert
In jedem Schritt prüfen Architekten und Lead Engineers die Ergebnisse. KI liefert Geschwindigkeit und Konsistenz – die fachliche und technische Qualitätssicherung bleibt beim Menschen.
Auszug unserer Projekte
Migration Synapse zu Databricks
Ein Data Mart auf Microsoft Synapse wurde mit KI-Unterstützung nach Databricks migriert. Die KI analysierte den Synapse JSON Code, generierte Python Notebooks und verifizierte die Migration End-to-End. Der Rollout auf weitere Data Marts ist gestartet.
Coaching KI-Migration Powercenter
Ein Kundenteam sollte die Migration von Informatica PowerCenter nach PL/SQL eigenständig durchführen. Wir haben das Team 1:1 gecoacht – von der Powercenter XML-Analyse bis zur Migrationsstrategie mit KI-Agenten. Das Ergebnis: Wissenstransfer und Befähigung statt Abhängigkeit.
COBOL/SAS-Migration
COBOL- und SAS-Programme mussten zeitkritisch migriert werden. Unsere KI-Agenten analysierten die bestehende Umgebung und unterstützten die Migration von COBOL zu SAS DI (SQL) – von Coaching bis zur automatisierten Umsetzung.
Warum Callista
Wir kombinieren tiefes Engineering-Wissen mit modernster Agentic AI, um Ihre Projekte nicht nur schneller, sondern auch sicherer ans Ziel zu bringen.
Produktivität in Faktoren, nicht Prozenten
KI-Agenten multiplizieren den Output von Entwicklern und Business Analysten. Aufgaben, die Wochen dauerten – wie die Analyse von Altcode oder die Erstellung von Architekturdokumentationen – erledigen Agenten in Stunden.
Beschleunigung dort, wo es teuer ist
Die aufwendigsten Phasen in Migrationsprojekten sind Analyse, Dokumentation und Testing. Genau hier setzen unsere KI-Agenten an und reduzieren den manuellen Aufwand erheblich.
Menschen steuern, KI arbeitet
Unsere Agenten arbeiten nicht unbeaufsichtigt. Menschen instruieren, überwachen und verbessern sie. Die Anzahl benötigter Ressourcen sinkt – oder der Output des bestehenden Teams vervielfacht sich.
Automatisierung repetitiver Aufgaben
Dokumentation eines Systems, Code-Reviews nach Pull Requests, Schliessung von Tickets nach Bug-Fixes – KI übernimmt die repetitiven Aufgaben im Engineering-Prozess zuverlässig.
Bereit für KI-gestütztes Engineering?
Wir zeigen Ihnen in einem Workshop, wie KI Ihre Engineering-Prozesse konkret beschleunigen kann – zugeschnitten auf Ihre Systeme und Ihr Team. Kein Sales-Pitch, sondern ein praxisnaher Einstieg mit echten Beispielen aus unseren Projekten.