Weshalb Innovation mit der Erneuerung von Legacy-Systemen beginnt

Allerdings müssen viele Unternehmen, sobald sie tiefer in die Welt der generativen KI eintauchen, feststellen, dass diese nur so nützlich ist wie die Daten und die Infrastruktur, die ihr zugrunde liegen. Jahrzehnte der Technologieadaption haben auch jahrzehntelang gewachsene Systeme mit wichtigen Daten erschaffen. Allerdings sind diese Daten meist in Umgebungen gespeichert, die weder in Echtzeit zugänglich noch KI-tauglich sind. Und eine nachträgliche Anpassung veralteter Systeme ist keine realistische Option. Es braucht ein klares Commitment zu modernen Cloud-Umgebungen. Doch wo sollen Unternehmen überhaupt anfangen?

Technische Schulden hemmen die Innovation

Technische Schulden sind der Flaschenhals, der Innovationen ausbremst, Entwicklungsressourcen auffrisst, die Auslieferung verlangsamt und signifikante Sicherheitsrisiken schafft. Letztlich beeinträchtigen sie die Fähigkeit eines Unternehmens, sich im heutigen, schnelllebigen Markt einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Die meisten Legacy-Systeme wurden nicht entwickelt für das Tempo, die Komplexität oder die Agilität, die heutzutage gefordert wird. Dies zwingt Ingenieurinnen und Ingenieure, wertvolle Zeit mit der Wartung veralteter Systeme zu verbringen, anstatt Innovationen zu entwickeln.

Die Erneuerung von über Jahre oder gar Jahrzehnte gewachsene Infrastrukturen kann eine gewaltige Herausforderung darstellen. Die meisten Modernisierungsprojekte benötigen Jahre, wenn sie nicht schon von Anfang an festgefahren sind; fragile Legacy-Systeme, benutzerdefinierte Workflows und veraltete Tools bringen die Projekte ins Stocken. Die grössten Hindernisse sind jedoch nicht nur die Komplexität, sondern auch Angst und Unsicherheit. Teams wissen oft gar nicht genau, wie die Legacy-Systeme funktionieren. Dokumentationen zu diesen Systemen sind üblicherweise rar und die ursprünglichen Entwickler stehen vielleicht nicht mehr zur Verfügung. Nur eine einzelne Codeänderung kann schon eine Kaskade unvorhersehbarer Folgen auslösen. Und wenn die fragilen Systeme noch “irgendwie laufen”, wiegt das Risiko eines Ausfalls schwerer als der mögliche Gewinn. Am Ende siegt die Trägheit.

Legacy-Migrationen automatisieren

So muss es aber nicht sein. MongoDB, die weltweit am breitesten verfügbare, global verteilte Datenbank, hat ein softwaregestütztes, produktisiertes Angebot entwickelt, das genau diese Barrieren durchbrechen soll. Die Modernization Factory von MongoDB nutzt durch generative KI angetriebene Analysen, um Legacy-Code tiefgreifend zu analysieren und Abhängigkeiten, Logikpfade und Verhaltensmuster sichtbar zu machen. Anschliessend wird der Code mit umfassenden Tests abgesichert – so können Unternehmen ihre Systeme modernisieren, ohne funktionierende Systeme zu gefährden. Durch die Kombination dieser tiefen Einblicke mit agentenbasierter Automatisierung und wiederverwendbaren Transformationsmustern ermöglicht die Lösung die Bereitstellung produktionsreifer, moderner Systeme in Monaten, statt Jahren.

Dieser Ansatz modernisiert die Kernarchitektur entlang des gesamten Applikations-Stack - im Unterschied zu klassischen “Lift-and-Shift”-Ansätzen, die sich nur auf die oberflächlichen Layer beschränken. Unternehmen profitieren so von modernen Zugriffsmustern, stärkeren Sicherheitskontrollen und einer reduzierten Angriffsfläche, da sie sich von fragilen Altstrukturen verabschieden. MongoDBs Full-Stack-Expertise hilft Unternehmen, ihre Leistung und Skalierbarkeit während der Modernisierung zu verbessern.
 

Für die Zukunft bauen

Auf dem Papier mag dies zwar überzeugend klingen, wichtiger ist aber, dass es sich in der Praxis beweist. Ein gutes Beispiel dafür liefert die Finanzdienstleistungsbranche. Finanzinstitute stehen heute in einem ständigen Spannungsfeld - Regulatoren schätzen Vorsicht, Stabilität und Vorhersehbarkeit, während Kunden neue Anwendungen, hohe Geschwindigkeit und ständige Verfügbarkeit fordern.

Viele Finanzinstitute gehörten zwar zu den Early Adoptern in der Digitalisierung. Doch diese jahrzehntelangen Investitionen in Legacy-Systeme und -Anwendungen bringen heute neue Herausforderungen mit sich: Die technischen Schulden beeinträchtigen zunehmend die Fähigkeit eines Unternehmens, seine Kunden zufrieden zu stellen und dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Und die Modernisierung der IT-Landschaft – insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen – kann ein grosser Kraftakt werden.

Lombard Odier, eine 200 Jahre alte Schweizer Privatbank, verwaltet über 300 Milliarden US-Dollar an Kundengeldern. Wie viele andere Banken wird auch sie durch technische Schulden behindert. Im Jahr 2020 startete Lombard Odier deshalb ein internes Programm – eine auf sieben Jahre angelegte Initiative zur Modernisierung ihrer Banking-Applikationsarchitektur. So will die Bank schneller auf Marktentwicklungen reagieren können.

Aufbauend auf der bestehenden Partnerschaft mit MongoDB arbeitete Lombard Odier mit der Modernization Factory, um zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, die Aktualisierung bestehender Anwendungen zu beschleunigen und um auf die cloud-agnostische Datenbankplattform von MongoDB zu migrieren. Ein Beispiel für diesen Aufwand ist die Migration des Portfolio-Management-Systems auf die moderne Multi-Cloud-Datenbank MongoDB Atlas. Das Portfolio-Management-System wurde in den Neunzigerjahren entwickelt und ist die grösste Anwendung der Bank mit rund 3000 Usern. 

Lombard Odier hat damit begonnen, über 250 Applikationen zu migrieren und arbeitet mit MongoDB und unter Einsatz von generativer KI auch an einer Marketing-Applikation, um den Code-Migrationsprozess weiter zu beschleunigen. Die Ergebnisse sind beeindruckend: Einfacher Code wird mit MongoDB 50- bis 60-mal schneller migriert, kleinere Applikationen rund 20-mal schneller. Auch Regressionstests konnten dank der automatischen Testerstellung von drei Tagen auf drei Stunden reduziert werden.

Was Lombard Odier in diesem Prozess gelernt hat: Wenn das flexible Dokumentenmodell von MongoDB, Automatisierung, KI-gestützte Workflows und Expertenteams zusammenkommen, beschleunigt dies die Modernisierung, senkt es die Kosten und schafft es ein stärkeres Fundament für echte Innovation. 

Lombard Odier ist nur ein Beispiel für die Kunden, die Teil der Modernization Factory von MongoDB sind. Wir tauschen uns weltweit konstant mit Unternehmen darüber aus, wie sie mit ihrer Modernisierung beginnen können. Weitere Informationen finden Sie hier auf unserer Website