AI

Die Planung von Transformationsprojekten bedenkt die bestehende Datenlandschaft oft zu wenig. Das rächt sich bei Migration oder Integration: unklare Systemgrenzen, schlechte Datenqualität, Nacharbeit vor dem Go-live. Der Beitrag zeigt, wie sich Systemverantwortung und Datenqualität früh angehen lassen. Das reduziert Projektrisiken und legt den Grundstein für Datenarchitektur als dauerhafte Praxis.

Große Sprachmodelle sind zunehmend in der Lage, Code semantisch zu analysieren und strukturelle Schwachstellen zu identifizieren. In gewachsenen Codebasen scheitert ihr autonomer Einsatz jedoch häufig an der Priorisierung: Ohne architektonischen Kontext explorieren Agenten Dateibäume ineffizient und analysieren strukturell unkritische Komponenten auf Kosten tatsächlicher Risikozonen. Determinierte..

Unternehmen kippen ihre Dokumente in KI-Assistenten wie einst in den Data Lake, ohne zu wissen, was davon je gebraucht wird. Dabei führt jedes RAG-System längst Protokoll darüber. Wer es liest, erfährt, wo sich Datenpflege wirklich rechnet. Der Chatbot verrät, welche Daten wirklich gebraucht werden.

Legacy-Systeme tragen oft das Kerngeschäft, werden aber durch Kosten, Fachkräftemangel und Regulierung zum Risiko. Deshalb scheitert Modernisierung selten am Werkzeug, sondern an der Strategiewahl. Der Beitrag zeigt, wie Retain, Rehost, Replace, Reengineer und Retire im Portfolio wirken. KI beschleunigt Analyse und Migration, ersetzt aber keine Entscheidung.