Migrieren Sie Ihr Data Warehouse in Monaten statt Jahren – mit KI-Agenten unter menschlicher Kontrolle.
Wir nutzen KI-Agenten zur Analyse, Dokumentation und Migration von Legacy Data Warehouses. In echten Produktionsumgebungen, nicht nur als Proof of Concept.
Warum DWH-Migrationen ins Stocken geraten
Die meisten Unternehmen wissen, dass ihr Data Warehouse migriert werden muss. Der Grund, warum das Projekt immer wieder verschoben wird, ist fast immer einer von drei.
Jahrzehnte angesammelter Komplexität
Dutzende Data Marts. Tausende Tabellen. Geschäftslogik verstreut über Informatica, DataStage, SSIS, SAS, COBOL und handgeschriebenes SQL, gewachsen über 20+ Jahre. Die Systeme funktionieren noch – aber niemand versteht sie mehr von Anfang bis Ende.
Das Wissen hat das Unternehmen verlassen
Die Entwickler, Architekten und Business-Analysten, die das System gebaut haben, sind längst weg. Die Dokumentation ist veraltet, unvollständig oder fehlt ganz. Jede Änderung ist ein kalkuliertes Risiko.
Manuelle Migration ist zu langsam
Klassische Analyse-und-Rewrite-Programme laufen über Jahre. Budgets werden überschritten, Schlüsselpersonen verlassen das Projekt, und das Business fügt dem Legacy-System ständig neue Anforderungen hinzu, während Sie versuchen, es abzulösen.
Unser Ansatz: Agentic Engineering für Legacy DWH
Das ist kein Copilot mit Beratungs-Wrapper. Unser Framework ist ein Set spezialisierter KI-Agenten, die den gesamten Data-Engineering-Lebenszyklus abdecken – Analyse, Architektur, Codegenerierung, Diff-Verifizierung und Testing – wobei Ihre Engineers an jedem Gate die Kontrolle behalten.
1. Analyse und Dokumentation
Agenten durchlaufen die bestehende Codebasis Modul für Modul, Schicht für Schicht und erstellen eine vollständige Ist-Spezifikation: Datenmodelle, Lineage, Abhängigkeiten und Geschäftslogik in klarer Sprache. Das funktioniert auch bei Systemen, bei denen das ursprüngliche Wissen verloren gegangen ist. Die Gesamtarchitektur wird in den Agenten-Kontext geladen, sodass er das System ganzheitlich betrachtet, nicht nur Datei für Datei.
2. Architektur und Mapping
Ein Architektur-Agent erstellt das Mapping vom Legacy DWH auf Ihre Zielarchitektur – typischerweise ein Cloud Lakehouse auf Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric. Er identifiziert Überschneidungen, Lücken und Risikobereiche zwischen Ist und Soll und liefert ein dokumentiertes Solution Design, das bereit für den Migration Sign-off ist.
3. Codegenerierung und Diff-Verifizierung
Coding-Agenten generieren den Zielcode – zum Beispiel Python-Notebooks für Databricks oder SQL für die Ziel-Engine – basierend auf dem Mapping und Ihren Coding-Standards. Jedes generierte Modul wird dann mit dem Original auf strukturelle und logische Äquivalenz abgeglichen. Abweichungen werden in einem Bug-Log protokolliert, triagiert und iterativ korrigiert, bis der Code die strukturelle Äquivalenz besteht. Das Original kann alles sein, vom XML-Export eines ETL-Tools bis hin zu COBOL- oder PL/SQL-Quellcode.
4. Testing und Qualitätssicherung
Sobald der Code strukturell einwandfrei ist, führen Test-Agenten ihn End-to-End aus, vergleichen die Ergebnisse mit dem Legacy-System anhand repräsentativer Daten und erstellen Testberichte. Die Fehlerbehebung wird vom Agenten orchestriert und von Ihren Engineers überwacht. Das finale Gate ist ein End-to-End-Abgleich: Alt vs. Neu, auf Zeilenebene, wo es darauf ankommt.
Der Mensch behält die Kontrolle
Bei jedem Schritt prüfen und genehmigen Ihre Architekten und Lead Engineers. KI liefert Geschwindigkeit und Konsistenz; funktionale Korrektheit und architektonisches Urteilsvermögen bleiben beim Menschen.
Ausgewählte Projekte
Synapse → Databricks in der Versicherungsbranche
Ein Data Mart auf Microsoft Synapse musste unter einer engen kommerziellen Frist auf Databricks migriert werden. Unsere Agenten haben die Synapse JSON-Pipelines per Reverse-Engineering analysiert, Python-Notebooks für Databricks generiert und die Migration durch automatisiertes Diffing und End-to-End-Abgleich verifiziert.
Informatica PowerCenter → PL/SQL
Das interne Engineering-Team des Kunden musste die Migration selbst durchführen. Wir haben sie 1:1 bei der PowerCenter XML-Analyse, dem agentengestützten Migrationsdesign und der Codegenerierung gecoacht.
COBOL & SAS Modernisierung — zeitkritische Migration
Eine zeitkritische Migration von COBOL- und SAS-Programmen. Agenten analysierten den Bestand, erstellten die Ist-Lineage und beschleunigten den Rewrite – vom Coaching bis zur automatisierten Umsetzung.
Wie wir mit Ihrem Code und Ihren Daten umgehen
Das ist die erste Frage, die Ihr Security- und Compliance-Team stellen wird, deshalb beantworten wir sie gleich vorweg.
Unsere Agenten laufen in Ihrem Azure-, AWS- oder GCP-Tenant oder On-Premise. Quellcode verlässt Ihre Umgebung nicht ohne Ihre ausdrückliche Zustimmung. Der Zugriff auf Foundation Models erfolgt über Enterprise-Endpunkte – Azure OpenAI in der EU-Region, Anthropic über AWS Bedrock oder selbst gehostete Open-Weights-Modelle – konfiguriert nach Ihren Anforderungen an Datenresidenz und -aufbewahrung. Alle generierten Artefakte sind ab dem Moment der Erstellung Ihr geistiges Eigentum. Wir operieren unter Schweizer Vertragsrecht und richten uns nach DSG und DSGVO.
Warum Callista
Drei Dinge, die uns von einem generalistischen Systemintegrator mit einem Copilot-Abo unterscheiden.
Speziell für Legacy DWH entwickelt
Unser Agenten-Framework ist auf die Anforderungen von Data-Warehouse-Arbeit zugeschnitten: Mappings, Slowly-Changing Dimensions, dimensionale Modelle, ETL-Semantik. Es versteht, was eine SCD-Type-2 ist, nicht nur wie Python aussieht.
Diff-basierte Verifizierung als integraler Schritt
Wir vertrauen dem KI-Output nicht blind. Jedes generierte Modul wird mit dem Original verglichen – strukturell und im Verhalten – bevor es in den menschlichen Review geht. Das macht den Output sicher genug für die Produktion.
Befähigung, nicht Abhängigkeit
Wo gewünscht, übertragen wir die Fähigkeiten auf Ihr Team. Unser Coaching-Modell hinterlässt Ihnen Mitarbeiter, die die nächste Migration selbst durchführen können, statt eines permanenten Retainers.
Produktivität in Faktoren, nicht in Prozenten
KI-Agenten vervielfachen den Output von Engineers und Analysten. Die teuersten Phasen einer Migration – Analyse, Dokumentation und Testing – sind genau die Bereiche, in denen sich diese Faktoren zeigen. Aufgaben, die früher Wochen dauerten, sind in Stunden erledigt.
Bereit, es auf Ihren Systemen zu sehen?
Der schnellste Weg, um herauszufinden, ob dies zu Ihrer Systemlandschaft passt, ist eine Working Session mit Ihrem echten Code. In einem halbtägigen Workshop lassen wir einen unserer Analyse-Agenten auf einen repräsentativen Ausschnitt Ihres Legacy DWH los und zeigen Ihnen, was er produziert – Lineage, Dokumentation, einen ersten Migrationsplan. Kein Verkaufsgespräch. So oder so ein brauchbares Ergebnis.
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