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Modernisierung einer globalen E-Commerce-Datenpipeline mit Agentic AI

Risikominimierung und Beschleunigung von Legacy- zu Databricks-fähigen Workflows

Matt Gosselin

November 21, 2025

6 Minuten

Modernisierung einer globalen E-Commerce-Datenpipeline mit Agentic AI

Die Herausforderung: Fragmentierte Legacy-Datenpipelines

Stellen Sie sich ein globales E-Commerce-Unternehmen vor, das auf einem Flickenteppich von Legacy-Datenplattformen arbeitet. Kundenanalysen werden in Amazon Redshift durchgeführt, Bestandsdaten befinden sich in lokalem SQL Server und neuere Erkenntnisse werden vielleicht sogar in Snowflake oder BigQuery genutzt. Diese fragmentierte Architektur macht es schwierig, eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten, und es ist kostspielig, mehrere Pipelines zu pflegen. Die Migration solcher ETL-Pipelines auf eine moderne Plattform ist entmutigend - manuelle Neuschreibungen sind langsam, fehleranfällig und kostspielig und bergen oft das Risiko, dass die Datenabfolge unterbrochen oder die Geschäftslogik falsch interpretiert wird. Es ist keine Überraschung, dass eine vollständige Migration in der Regel weit über ein Jahr (in vielen Fällen 14-18 Monate) dauert und mit erheblichen Unsicherheiten und Risiken verbunden ist.

Beschleunigung der Migration mit KI-gestützter Automatisierung

Xebia's Agentic Data Pipeline Migrator von Xebia bietet eine Lösung, mit der Sie diese Modernisierung drastisch beschleunigen und das Risiko verringern können. Mit Hilfe der Intelligenz des Large Language Model (LLM) und einer Multi-Agenten-Architektur kann dieses KI-gesteuerte Tool automatisch ganze SQL- und ETL-Codebasen von Altsystemen in Databricks-fähige Workflows umwandeln. Im Fall unseres hypothetischen E-Commerce-Unternehmens würde der Migrator den gesamten Pipeline-Code in Redshift und SQL Server scannen und dann jeden SQL-Dialekt und jedes Skript in Databricks-kompatiblen Code übersetzen, wobei die Geschäftslogik, die Datenabfolge und die Leistungsoptimierungen erhalten bleiben. Die heterogene Mischung aus Redshift SQL und T-SQL auf der Plattform ist kein Hindernis mehr - das KI-System passt Abfragen nahtlos an die Databricks-Zielsyntax an und löst dabei proprietäre Funktionen oder Makros auf. All dies geschieht mit minimalen menschlichen Eingriffen und verwandelt ein langwieriges Umschreibungsprojekt in einen automatisierten Prozess.

So funktioniert die Migration

Mit dem Agentic Data Pipeline Migrator konnte unser E-Commerce-Unternehmen in wenigen Schritten eine Migration zu Databricks durchführen:

Umfassender Codebase-Scan: Die Analyse-Agenten des Tools durchforsten vorhandene SQL-Skripte, gespeicherte Prozeduren und ETL-Logik in allen Quellen (Redshift, SQL Server usw.) und stellen Abhängigkeiten und Datenverknüpfungen fest. So entsteht ein klares Bild der Legacy-Pipelines und ihrer Verbindungen untereinander.
Intelligente dialektübergreifende Übersetzung: Als Nächstes setzen Übersetzungsagenten LLM-gesteuerte Intelligenz ein, um jedes Stück Code in Databricks-eigene Äquivalente umzuwandeln. Das SQL von Redshift und das T-SQL von SQL Server werden automatisch in Spark SQL oder PySpark umgeschrieben, wobei die Syntax und die besten Praktiken für die Leistung von Databricks berücksichtigt werden. Plattformspezifische Elemente (wie proprietäre Funktionen oder Makros) werden aufgelöst oder ersetzt, damit die Logik in der neuen Umgebung konsistent bleibt.
Schemaabgleich und Validierung: Der Migrator validiert den übersetzten Code anhand der Zieldatenschemata und Geschäftsregeln. Mithilfe von integriertem SQL-Linting und Schemaprüfungen wird sichergestellt, dass die neuen Abfragen auf Databricks korrekt ausgeführt werden und dass bei der Übersetzung keine Geschäftslogik verloren gegangen ist. Alle Unstimmigkeiten bei Datentypen oder Logik werden frühzeitig erkannt.
Databricks Workflow-Generierung: Sobald Übersetzung und Validierung abgeschlossen sind, setzen Generierungsagenten die Ausgabe in produktionsfähige Databricks-Workflows um. Dies kann bedeuten, dass Notebooks, Delta Live Tables-Pipelines oder Jobskripte generiert werden, die die ursprüngliche Planung und die Abhängigkeiten widerspiegeln. Das Ergebnis ist ein Satz nativer Databricks-Pipeline-Workflows, die auf der Lakehouse-Plattform ausgeführt werden können, ohne dass Sie bei Null anfangen müssen.
Verfolgung und Optimierung der Datenabfolge: Während des gesamten Prozesses speichert das System die vollständigen Informationen zur Datenabfolge, so dass das Unternehmen auch nach der Migration die durchgängigen Datenflüsse visualisieren kann. Es wendet auch Optimierungen an, die für Databricks spezifisch sind (z.B. die Nutzung von Delta Lake für mehr Leistung), wo immer dies möglich ist. Wichtig ist, dass das Tool über eine elegante Fehlerbehandlung verfügt - wenn es auf nicht übersetzbaren Legacy-Code stößt, überspringt es diese Elemente oder markiert sie mit Kommentaren und setzt die Migration fort, anstatt den gesamten Prozess anzuhalten. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass der Schwung nicht verloren geht und dass die Entwickler deutlich auf notwendige manuelle Korrekturen hingewiesen werden.

Von 18 Monaten bis Wochen - Minimierung von Risiko und Verzögerung

Einer der größten Vorteile einer KI-gestützten Migration ist die drastische Verkürzung der Projektlaufzeit. Normalerweise würde ein Team, das Tausende von SQL-Abfragen und ETL-Jobs von Hand umschreibt, 14-18 Monate benötigen, bis die neue Databricks-Plattform voll einsatzfähig ist. Im Gegensatz dazu konnte unser hypothetisches E-Commerce-Unternehmen diese Zeitspanne mit dem Agentic Migrator auf einige Wochen verkürzen. Durch die Automatisierung von wochenlangem manuellem Aufwand in nur wenige Stunden maschinengesteuerter Verarbeitung beschleunigt das Tool die Umstellung auf Databricks, ohne Monate an Entwicklungszyklen zu verbrauchen. Diese Geschwindigkeit geht nicht auf Kosten der Qualität oder des Vertrauens. Jedes automatisch konvertierte Skript wird von detaillierten Berichten begleitet - der Migrator erstellt Zusammenfassungen der Migration auf hoher Ebene und Analysen auf Codeebene , die es dem IT-Team ermöglichen, jede Änderung zu überprüfen und zu verstehen. Die Beteiligten erhalten volle Transparenz darüber, was geändert wurde, was validiert wurde und ob bestimmte Elemente nachgearbeitet werden müssen. Die beibehaltene Abstammung und der Seite-an-Seite-Vergleich der Logik bedeuten, dass Dateningenieure und Geschäftsanalysten überprüfen können, ob kritische Geschäftslogik und Leistungsoptimierung intakt übernommen wurden. Darüber hinaus sorgt die fehlertolerante Verarbeitung dafür, dass die gesamte Migration nicht aufgrund einiger weniger Randfälle ins Stocken gerät. Das Endergebnis ist eine Migration, die schneller, risikoärmer und gründlich dokumentiert ist.

Zukunftssichere Datenmodernisierung mit Intelligenz

In der Ära der KI-gesteuerten Lösungen muss die Modernisierung von Unternehmensdatenplattformen nicht länger eine schmerzhafte, langwierige Tortur sein. Unser Szenario veranschaulicht, wie ein globales E-Commerce-Unternehmen die intelligente Automatisierung nutzen konnte, um schnell und sicher auf die Databricks Data Intelligence Platform zu modernisieren.

Durch den Einsatz von Xebias Agentic Data Pipeline Migrator als KI-gestützter Beschleuniger erhalten Unternehmen einen schnellen, vertrauenswürdigen und zukunftssicheren Weg zu Databricks. Der gesamte Prozess ist transparent und überprüfbar und verwandelt Migrationen von einem Engpass in einen Katalysator für Innovationen. Für IT-Führungskräfte und Entscheidungsträger im Bereich Datenplattformen ist die Botschaft klar: Wenn Sie die Automatisierung und die KI-Intelligenz von Multi-Agenten in Ihre Migrationsstrategie einbeziehen, können Sie die Vorteile eines einheitlichen Databricks Lakehouse innerhalb von Wochen statt Jahren nutzen - mit minimalem Risiko und maximalem Vertrauen. Im Zeitalter der KI ist ein solcher Ansatz nicht nur vorteilhaft, sondern wird schnell zum neuen Standard für die Modernisierung von Unternehmensdaten.

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