twinBAIT zu Besuch auf der JavaLand 2026
- twinBAIT
- vor 17 Stunden
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Aktualisiert: vor 4 Stunden
Die JavaLand vom 10. bis 12. März 2026 im EUROPA PARK in Rust liegt hinter uns und wir blicken auf ein großartiges Event zurück! Ein absolutes Highlight war der Vortrag unserer twinBAIT Solution Architects, Dan Denich und Edward Fakhouri.
Unter dem Titel "Migration AS/400 – Kundenstory zur Migration eines Kundendaten- & Dokumentenarchivs" gaben sie tiefe technische Einblicke in ein hochkomplexes Migrationsprojekt aus der Praxis. Für alle, die den Vortrag verpasst haben oder die technischen Details in Ruhe nachlesen möchten, bieten wir die kompletten Folien nun zum Download an!
Worum ging es im Vortrag?
Stellt euch vor, ihr müsst einen großen Datenberg aufräumen – voller unsortierter Papiere und ohne durchdachtes System um die Grundlage einer Migration zu legen. Genau so sah die Ausgangslage bei einem mittelständischen Finanzunternehmen aus. Das jahrzehntealte AS/400-System diente als zentrales Dokumentenarchiv (Dateiablage und DB2) und kam völlig ohne Constraints oder Foreign Keys aus.
Die Folge dieses historischen Wachstums:
Völlig unstrukturierte Dokumente.
Gemischte und manuell (oft falsch) zugeordnete Dokumententypen.
Massive Datendopplungen in alle Richtungen.
Das ambitionierte Ziel: Eine möglichst vollständige Migration in ein modernes System mit einer neuen, kundenbasierten Datenstruktur – weg von der alten antragsbasierten Logik.
Einblicke in unsere Lösungsarchitektur
Um dieses Chaos aufzulösen, haben wir als KI- und IT-Experten tief in die Trickkiste gegriffen. In den Vortragsfolien erfahrt ihr im Detail, wie wir vorgegangen sind:
Intelligenter Datenabgleich mit Splink: Wir zeigen, wie wir die komplexe Personensuche gelöst haben. Ihr findet in den Slides sogar konkrete Sourcecode-Beispiele.
Document Understanding: Erfahrt, wie wir eine automatisierte Pipeline aus Tesseract, dem Azure Form Recognizer (Document Intelligence) und modernen Language Models aufgebaut haben.
Die ungeschminkte Wahrheit: Wir sprechen auch offen über die "Grenzen und Gefahren der KI, etwa wenn schlechte Bildqualität, Kaffeeflecken oder kreative Fehllesungen wie "Depotfishranda" die Systeme herausfordern.
Ladet euch jetzt die Präsentation herunter!
Trotz all dieser Hürden konnten wir am Ende eine Zuordnungsqualität von 99 % beim Kontorechner und insgesamt 95 % gute Zuordnungen über den gesamten Datenbestand erreichen.
Wollt ihr die komplette technische Reise nachvollziehen und sehen, wie wir die "besonderen Spezialfälle" geknackt haben?
👉 Hier könnt Ihr die Folien unserer Vortrags herunzerladen
Habt ihr Fragen zur Architektur oder steht ihr selbst vor der Herausforderung einer Legacy-Ablösung? Sprecht uns gerne an.
