Fragile Pipelines, undokumentierte Transformationen und ein Data Warehouse, das für 2019 dimensioniert wurde. Wir modernisieren Datenplattformen inkrementell – alte und neue Systeme laufen parallel –, damit Ihr Geschäftsbetrieb ununterbrochen weiterläuft, während die Infrastruktur auf den neuesten Stand gebracht wird.

Die Pipeline läuft seit vier Jahren. Niemand weiß genau, wer die ursprüngliche Version erstellt hat oder warum bestimmte Transformationen in dieser Reihenfolge erfolgen. Jede Änderung in der Mitte erfordert ein vollständiges Verständnis aller nachfolgenden Schritte. Das Data Warehouse wurde für den Geschäftsbedarf von vor fünf Jahren dimensioniert. Jedes Quartal laufen die Abfragen etwas langsamer. Das Finanzteam hat begonnen, eigene Exporte zu erstellen, da der offizielle Prozess zu lange dauert.

Fragile Pipelines führen zu immer mehr Workarounds. Datensilos entstehen nicht, weil Teams sie wollen, sondern weil die Kosten für die systemübergreifende Integration stetig steigen. Das Ergebnis ist eine Analysefähigkeit, der Ihr Unternehmen nicht in dem erforderlichen Tempo vertrauen kann.

Modernisierung ist keine technologische Präferenz. Sie ist eine Antwort auf spezifische Einschränkungen: Was hindert die aktuelle Plattform Ihr Unternehmen daran zu tun, und zu welchen Kosten? Wir beginnen mit dieser Frage, nicht mit einer Stack-Empfehlung.

Unsere Vorgehensweise

Analyse → Phasenweise Migration → Übergabe. Keine Big-Bang-Neuentwicklungen.

Der Discovery Workshop (3–10 Tage) ist der typische Einstiegspunkt für Unternehmen, die eine Analyse benötigen, bevor sie sich zu einer Migration verpflichten. Für Unternehmen, die bereits wissen, was migriert werden muss, planen wir die Migration direkt.

Unsere Leistungen

Auswahl der Zielarchitektur

Wir empfehlen basierend auf realen Anwendungsfällen, Datenvolumen, Teamfähigkeiten und bestehenden Investitionen – nicht auf Anbieterpräferenzen. Jede Entscheidung wird dokumentiert, damit Ihr Team sie unabhängig bewerten kann.

Wir arbeiten mit Ihrem bestehenden Stack oder empfehlen basierend auf der jeweiligen Situation. Die Disziplin bei der Migration ist wichtiger als die verwendeten Tools.

Design von Datenverträgen

Explizite Vereinbarungen über Schema, Lieferfrequenz und akzeptable Änderungsbenachrichtigungen zwischen Produzenten und Konsumenten – etabliert vor Beginn der Migration. Wenn sich etwas vorgelagert ändert, ist dies erkennbar und nachvollziehbar, anstatt zufällig in einem fehlerhaften Dashboard nachgelagert entdeckt zu werden.

Phasenweise Migration ohne Unterbrechung

Alte und neue Systeme laufen durchgängig parallel. Jede Komponente wird unter Produktionslast validiert, bevor der Traffic umgeleitet wird. Es gibt kein Szenario, in dem Ihr Unternehmen wochenlang ohne zuverlässige Daten ist, während eine Neuentwicklung abgeschlossen wird. Ein Rollback ist jederzeit möglich.

Teamübergabe & Betriebsfähigkeit

Das von uns übergebene System sollte nicht den Betrieb durch Gradion erfordern. Runbooks, Architekturdokumentation, Entscheidungslogs und praxisnahe Schulungen stellen sicher, dass Ihr internes Team die Plattform eigenständig warten, erweitern und debuggen kann.

Datengovernance & Datenresidenz während der Migration

Während der Migration sind die Risiken bezüglich der Datenresidenz am höchsten. Daten, die zwischen alten und neuen Systemen verschoben werden – potenziell über verschiedene Infrastrukturanbieter hinweg – benötigen in jeder Phase eine explizite Governance.

Für Kunden im DACH-Raum und in regulierten Umfeldern konzipieren wir Migrationspfade, die die Einhaltung der Datenresidenz während des gesamten Übergangs gewährleisten – nicht nur am Zielort. GDPR-Anforderungen, Einwilligungslogik und Zugriffskontrollen werden in der Migrationsschicht durchgesetzt. Wo Datensouveränität EU-Infrastruktur erfordert, operieren sowohl die Legacy- als auch die modernen Umgebungen für die Dauer der Migration innerhalb konformer Grenzen.

Produktionsreife im Einsatz

Schweizer Bankentechnologieanbieter – Über 300 Anwendungen, FINMA-konforme MigrationEine mehrjährige Cloud-Migration von über 300 Kernbankanwendungen, die täglich 500.000 Transaktionen verarbeiten, unter strengen FINMA-Datensouveränitätsanforderungen. Gradion führte die Architekturprüfung für alle 300 Anwendungen durch, konzipierte die konforme Multi-Cloud-Grundlage auf Azure und Google Cloud und entwickelte das hybride Betriebsmodell. Dieses ermöglichte den parallelen Betrieb von Altsystemen und neuen Cloud-Umgebungen während des gesamten Übergangs. Interne Teams wurden geschult und zertifiziert. Die Architektur bestand ein Sicherheits- und Compliance-Audit einer Big-Four-Prüfungsgesellschaft ohne Beanstandungen. So sieht eine gestaffelte Migration in regulierten Großumgebungen aus.

Vietnams größte Kaffeehauskette – Vier Datenbanken konsolidiert, 12 % UmsatzwachstumVietnams größte Kaffeehauskette betrieb 928 Filialen mit vier separaten Datenbanken, die nie für die Zusammenarbeit konzipiert wurden. Finanz-, Logistik- und Verkaufsdaten wurden manuell abgeglichen. Gradion konsolidierte alle vier in einem zentralen Data Warehouse, verband Schlüsselsysteme über maßgeschneiderte APIs und entwickelte eine Reporting-Schicht. Diese ermöglichte den Vertriebs- und Betriebsteams Echtzeit-Transparenz über jede Filiale. Der Umsatz stieg innerhalb von drei Monaten um 12 % – da Entscheidungen, die zuvor eine Woche Datenaufbereitung erforderten, nun am selben Tag getroffen werden konnten.

Alle Angaben stammen aus realen Projekten. Weitere Referenzen sind unter NDA verfügbar.

KI-Bereitschaft

Eine moderne Datenplattform ist die Voraussetzung für jede KI-Initiative. Wenn eine fragmentierte Dateninfrastruktur der Grund für das Stocken eines KI-Pilotprojekts ist – oder wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Plattform KI-Workloads unterstützen kann, bevor Sie investieren – ist die Datenbewertung der richtige Ausgangspunkt.

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