Datenmigration im Wandel: regelbasierte und KI-gestützte Ansätze im Vergleich

Die Einführung eines neuen Informationssystems – ob CCMSCCMS, Wissensplattform, Kundenportal oder KI-basierter Chatbot – beginnt selten auf der grünen Wiese. In den meisten Unternehmen existieren bereits große Mengen an Informationen (Bestandsdaten), die in unterschiedlichen Systemen und Formaten vorliegen und für die Nutzung im neuen System aufbereitet werden müssen.

Damit neue Informationssysteme ihren Nutzen entfalten können, müssen diese Bestandsdaten im Rahmen einer Datenmigration analysiert, bereinigt, strukturiert und in die neue Zielumgebung überführt werden. Dieser Prozess entscheidet maßgeblich darüber, ob Informationen langfristig auffindbar, wiederverwendbar und für moderne Informationssysteme nutzbar bleiben.

Dabei geht es nicht nur um die technische Übertragung von Daten. Entscheidend ist vielmehr die Frage, welche Informationen künftig benötigt werden, wie sie strukturiert werden sollen und welche Inhalte überhaupt migriert werden sollten.

Typische Herausforderungen bei Bestandsdaten

Viele Datenbestände sind über Jahre oder sogar Jahrzehnte gewachsen. Unterschiedliche Systeme, Projekte und Verantwortlichkeiten haben dazu geführt, dass Informationen in verschiedenen Formaten und Strukturen vorliegen und uneinheitlich organisiert sind. Daraus ergeben sich typische Herausforderungen:

• unterschiedliche Dokumentenformate
• inkonsistente Strukturen
• fehlende oder unvollständige MetadatenMetadaten
• Dubletten und Redundanzen
• uneinheitliche Terminologie
• veraltete Inhalte
• unterschiedliche Qualitätsstandards
• fehlende Informationsmodelle

Je größer und komplexer die Datenlandschaft in einem Unternehmen ist, desto wichtiger wird eine fundierte Analyse vor Beginn der eigentlichen Migration.

Deshalb müssen zunächst die vorhandenen Informationsbestände erfasst und analysiert werden. Erst wenn Datenqualität, Struktur und Nutzungspotenziale bekannt sind, lässt sich entscheiden, welche Informationen migriert, optimiert oder archiviert werden sollten.

Gerade Unternehmen, die Bestandsdaten migrieren möchten, unterschätzen häufig den Aufwand für Analyse, Bereinigung und Strukturierung der vorhandenen Informationen. Eine fundierte Bestandsaufnahme schafft hier die Grundlage für eine erfolgreiche Datenmigration.

Neue Informationssysteme brauchen eine durchdachte Datenmigration

Viele Migrationsprojekte entstehen im Zuge der Einführung neuer Informationssysteme – beispielsweise eines Redaktionssystems (CCMS), einer Wissensplattform, eines Kundenportals oder einer KI-Anwendung.

Bei der Migration müssen unabhängig vom neuen Informationssystem bestehende Informationen analysiert, bereinigt, strukturiert und für die zukünftige Nutzung aufbereitet werden. Dabei werden bestehende Inhalte aus Word-Dokumenten, PDF-Dateien, Altsystemen oder Dateistrukturen in eine strukturierte Zielarchitektur überführt. Gleichzeitig sollen neue Anforderungen wie Content-Reuse, VariantenmanagementVariantenmanagement, automatisierte Publikationen oder KI-Nutzung erfüllt werden.

Viele Unternehmen konzentrieren sich zunächst auf die Auswahl und Implementierung des neuen Informationssystems. Der Aufwand für die Migration der Bestandsdaten wird dagegen oft unterschätzt.

Werden aber Inhalte ohne vorherige Analyse übernommen, entstehen häufig dieselben Probleme wie im Altsystem – nur auf einer neuen technischen Plattform. Deshalb sollte die Migration nicht erst nach der Systemauswahl betrachtet werden, sondern bereits frühzeitig Bestandteil der Gesamtstrategie sein.

Typische Fragestellungen lauten:

• Welche Inhalte sollen übernommen werden und welche bereinigt oder archiviert werden?
• Wie lassen sich bestehende Dokumente modularisieren?
• Welche Metadaten werden künftig benötigt?
• Welche Zielstruktur unterstützt die zukünftigen Prozesse optimal?

Die Beantwortung dieser Fragen entscheidet wesentlich über den Erfolg eines Migrationsprojekts.

Regelbasierte vs. KI-gestützte Migration

Doch wie lassen sich bestehende Informationen effizient, nachvollziehbar und zukunftssicher in neue Systeme überführen? Hierfür stehen heute sowohl klassische regelbasierte als auch moderne KI-gestützte Verfahren zur Verfügung. Wir zeigen, wann sich welcher Ansatz eignet.

Regelbasierte Migrationen: Was sie leisten

Dieser klassische Ansatz einer Datenmigration basiert auf definierten Regeln und Transformationslogiken. Dabei wird exakt festgelegt, wie Informationen aus dem Quellsystem in die Zielstruktur überführt werden. 

Typische Anwendungsfälle sind:

• Mapping von Metadaten
• Überführung von Dokumentstrukturen
• Konvertierung von Dateiformaten, beispielsweise von Word nach XMLXML
• Transformation von XML-Strukturen
• Zuordnung von Kategorien und Klassifikationen

Der große Vorteil regelbasierter Verfahren liegt in ihrer Transparenz. Bei dokumentierten Regeln und protokollierten Verarbeitungsschritten lassen sich Ergebnisse nachvollziehen und kontrollieren. Gleiche Eingaben führen bei unveränderten Regeln und gleicher Verarbeitungsumgebung zu gleichen Ergebnissen. Besonders geeignet ist dieser Ansatz, wenn:

• Daten bereits strukturiert vorliegen
• Quell- und Zielstrukturen bekannt und definiert sind
• klare Regeln definiert werden können
• hohe Qualitäts- oder Compliance-Anforderungen eine dokumentierte und kontrollierte Verarbeitung erfordern
• große Datenmengen konsistent verarbeitet werden müssen

Grenzen regelbasierter Ansätze

Regelbasiert lassen sich auch unvollständige oder uneinheitliche Daten prüfen: Skripte können fehlende Pflichtmetadaten, ungültige Werte und identische Dubletten erkennen. Aufwendiger wird es, wenn sich die Bewertung nicht aus eindeutigen Merkmalen ableiten lässt. Das betrifft beispielsweise folgende Fragen:

• welche Dokumente inhaltlich zusammengehören, auch wenn sie unterschiedliche Begriffe verwenden
• welche Informationen fachlich veraltet sind
• ob vorhandene Metadaten inhaltlich korrekt und plausibel sind
• welche Inhalte inhaltlich übereinstimmen, obwohl sie unterschiedlich formuliert wurden
• welche Kategorien aufgrund des fachlichen Kontexts sinnvoll wären

Insbesondere bei Projekten zur Migration Technischer Dokumentation oder bei umfangreichen Content-Migrationen steigt der Aufwand für die Definition geeigneter Regeln oft erheblich. Je uneinheitlicher die Ausgangsdaten sind, desto schwieriger wird eine rein regelbasierte Vorgehensweise.

KI-gestützte Verfahren: Wie sie unterstützen können

KI-Modelle können sprachliche Muster und inhaltliche Ähnlichkeiten erkennen, Informationen extrahieren und Klassifikationen vorschlagen. Wie verlässlich die Ergebnisse sind, hängt unter anderem vom eingesetzten KI-Verfahren, den Ausgangsdaten und den fachlichen Vorgaben ab.

KI-Verfahren können bei folgenden Aufgaben unterstützen:

• Automatische Klassifikation von Dokumenten
• Erkennung ähnlicher Inhalte und Identifikation von Dubletten
• Erstellung von Metadatenvorschlägen
• Erkennung möglicher Qualitätsprobleme und inhaltlicher Widersprüche
• Analyse von Themen und Inhalten
• Extraktion relevanter Informationen
• Umformulieren und Umstrukturieren von Inhalten

Wann eignet sich eine KI-gestützte Datenmigration?

Nicht jede Migration erfordert den Einsatz künstlicher Intelligenz. KI-gestützte Datenmigration eignet sich insbesondere dann, wenn:

• große Mengen unstrukturierter Daten vorliegen
• Dokumente zunächst analysiert werden müssen
• Metadaten fehlen und automatisch vorgeschlagen werden sollen
• Inhalte anhand ihrer Themen und Aussagen neu klassifiziert werden sollen
• Wissensbestände für Suchsysteme oder Chatbots vorbereitet werden
• die Qualität von Bestandsdaten auf mögliche Fehler, Dubletten oder Widersprüche geprüft werden soll

Wichtig ist jedoch: KI ersetzt keine Migrationsstrategie. Damit Informationen in die vorgesehene Zielstruktur überführt werden können, müssen Kategorien, Metadatenfelder, zulässige Wertebereiche und Validierungsregeln vorgegeben werden. Die KI-Ergebnisse müssen fachlich geprüft und in die Zielarchitektur eingebettet werden. Generative Modelle können auch plausibel klingende, aber falsche Angaben erzeugen. Ob Inhalte fachlich korrekt oder veraltet sind, lässt sich deshalb nicht allein durch KI beurteilen; dafür braucht es verlässliche Quellen und fachliche Freigaben.

Besonders wertvoll kann KI in frühen Projektphasen sein, wenn zunächst ein Überblick über große und historisch gewachsene Datenbestände gewonnen werden muss. Ein Testlauf mit einer repräsentativen Auswahl vorhandener Daten zeigt, wie gut das gewählte Verfahren arbeitet und ob die Zeitersparnis den Aufwand für Einrichtung, Prüfung und Nachbearbeitung rechtfertigt.

KI kann auch unterstützen, um Inhalte für neue Informationsarchitekturen umzuformulieren oder umzustrukturieren, nachdem die reine Migration in das neue Zielformat erfolgt ist. Zum Beispiel, um Handlungsschritte aus einem Textblock herauszulösen und getrennt darzustellen.

Zu bedenken ist auch, dass die KI-gestützte Verarbeitung großer Dokumentationsmengen Kosten verursachen kann, da durch große Datenmengen hohe Token-Verbräuche entstehen.

Regelbasierte und KI-gestützte Datenmigration im Vergleich

Warum hybride Ansätze oft die beste Lösung sind

Bei uneinheitlichen Datenbeständen kann es sinnvoll sein, regelbasierte und KI-gestützte Verfahren zu kombinieren. Während sich klar strukturierte Ausgangsdaten mit einheitlichen Formaten und eindeutigen Zuordnungsregeln häufig vollständig regelbasiert migrieren lassen, stoßen solche Verfahren bei unstrukturierten oder uneinheitlich aufbereiteten Informationen an ihre Grenzen. 

Gerade wenn Unternehmen Technische Dokumentation migrieren oder umfangreiche Wissensbestände für neue Suchsysteme, Kundenportale oder KI-Anwendungen aufbereiten möchten, zeigt sich der Nutzen hybrider Ansätze besonders deutlich. Denn hier müssen häufig Dokumente aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, Inhalte neu strukturiert und fehlende Metadaten ergänzt werden. Dabei werden regelbasierte und KI-gestützte Verfahren nicht zwangsläufig getrennt nach Quellformat eingesetzt. Vielmehr können sie innerhalb eines Migrationsprozesses in unterschiedlichen Verarbeitungsschritten miteinander kombiniert werden.

Dabei ergänzen sich die beiden Ansätze:

• KI unterstützt dabei, Datenbestände zu analysieren, zu bewerten und zu strukturieren. 
• Regelbasierte Verfahren prüfen formale Anforderungen und überführen freigegebene Inhalte kontrolliert und reproduzierbar in das Zielsystem. 
• Die Qualitätssicherung begleitet beide Verfahren und überprüft, ob die Ergebnisse fachlich korrekt sind und den Anforderungen des Zielsystems entsprechen.