Das Beste aus dem machen, was bereits vorhanden ist
Software Transformation bedeutet, vorhandene Systeme zu verstehen, bevor man sie verändert. Enterprise-IT-Landschaften, die über Jahrzehnte gewachsen sind, enthalten bewährte Geschäftslogik, hart erarbeitetes Domänenwissen und erprobte Prozesse. Diese komplett zu ersetzen ist riskant und teuer. Der bewährte Ansatz: erst verstehen, dann gezielt verbessern.
Mit über 200.000 Personentagen Projekterfahrung bei mehr als 90 Enterprise-Kunden bringt itestra eine Code-Level-Tiefe mit echtem Engineering-Anspruch. Die Analyse umfasst den tatsächlichen Quellcode, die Architektur und das Laufzeitverhalten – einschließlich undokumentierter Logik und impliziter Abhängigkeiten. Strategien basieren auf messbaren technischen Fakten.
Typische Auslöser: Vorstandsmandat zur Kostensenkung, End-of-Life von Kernplattformen, M&A-Integration, regulatorischer Druck (DORA, NIS2), Bedarf, KI auf Legacy-Systemen zu ermöglichen.
Kernsystem-Modernisierung
Modernisieren – inkrementell und sicher. Gezielte Verbesserung liefert schneller Ergebnisse und mit größerer Sicherheit.
Kernsystem-Modernisierung: Kernbanken, Bestandsführung, Schadenmanagement, ERP-Systeme – die geschäftskritischen Systeme im Kern der Unternehmens-IT. Sprach- und Plattformmigrationen (COBOL zu Java, Monolith zu Microservices, On-Premise zu Cloud) folgen erprobten Vorgehensmodellen mit Code-Level-Präzision und KI-beschleunigtem Tooling, das in Monaten liefert, wofür konventionelle Ansätze Jahre benötigen.
Monolith-Zerlegung und Cloud-native Refactoring: Systematische Zerlegung monolithischer Anwendungen in abgegrenzte Services. Die richtigen Schnittgrenzen ergeben sich aus tatsächlicher Abhängigkeitsanalyse – reale Kopplungsmuster im Code bestimmen die Zerlegung. Cloud-native Refactoring bewahrt zertifizierte Geschäftslogik und ermöglicht gleichzeitig moderne Deployment-, Skalierungs- und CI/CD-Muster.
Plattformmigrationen: End-to-End-Migration von Legacy-Plattformen auf moderne Technologiestacks. Mainframe zu Distributed, proprietär zu Open-Source, On-Premise zu Cloud – mit automatisiertem Regressionstesting zur Sicherstellung funktionaler Äquivalenz. Strangler-Fig- und Parallelbetrieb-Strategien halten Produktivsysteme durchgehend lauffähig.
Technische Schulden abbauen
Architektonische Disziplin und gezieltes Refactoring stellen Wartbarkeit und Entwicklungsgeschwindigkeit wieder her. Systematischer Abbau technischer Schulden liefert messbare Verbesserungen mit der Sicherheit inkrementeller Verbesserung – fundiert durch Code-Level-Analyse.
Architektur wiederherstellen: Reverse-Engineering der ursprünglichen Architektur aus der tatsächlichen Codebasis deckt architektonische Erosion auf – Abhängigkeitsverletzungen, Schichtverstöße, zirkuläre Abhängigkeiten und God-Classes, die jede Änderung verlangsamen. Ein konkreter, inkrementeller Verbesserungsplan ersetzt das Gespräch über einen Komplett-Rewrite.
Code-Qualität verbessern: Gezieltes Refactoring von Bereichen mit hohem Risiko und hoher Änderungsfrequenz konzentriert den Aufwand dort, wo er den größten Effekt erzielt – chirurgische Verbesserung der Codepfade, die am meisten zählen. Metriken-basiertes Tracking (Code-Qualitätswerte, Kopplungsmetriken, Deployment-Frequenz, Change-Failure-Rate) sichert durchgehende Transparenz.
Testabdeckung und CI/CD-Pipeline aufbauen: Automatisierte Testsuite-Generierung für Systeme mit geringer Abdeckung schafft das Sicherheitsnetz für gefahrloses Refactoring und Continuous Delivery. CI/CD-Pipelines verkürzen Release-Zyklen von Monaten auf Tage – mit automatisierten Quality Gates.
Kostenoptimierung
IT-Betriebskosten senken mit messbaren, auditierbaren Ergebnissen. Erfolgsbasierte Vergütung steht für Optimierungsprojekte zur Verfügung – geteiltes Risiko, weil die Analyse belastbar ist.
Compute-Optimierung inkl. Mainframe: Mainframe-MIPS-Reduktion durch algorithmische Optimierung auf Code-Ebene, Batch-Konsolidierung und Workload-Umverteilung. Typische Analysen zeigen 15–30% Kostenreduktionspotenzial in Mainframe-Umgebungen. Cloud-Kostenoptimierung durch Right-Sizing, Reserved-Capacity-Planung und architektonische Effizienzverbesserungen erzielt 20–40% Einsparungen bei Cloud-Ausgaben.
Algorithmisches und Laufzeit-Performance-Tuning: Engpassidentifikation und -behebung auf Code-Ebene. Datenbankzugriffsoptimierung, Caching-Strategien, Memory-Management und Concurrency-Verbesserungen reduzieren den Infrastrukturbedarf – schnellere Algorithmen benötigen weniger Rechenressourcen.
Lizenzrationalisierung und FinOps: Identifikation ungenutzter oder untergenutzter Softwarelizenzen, redundanter Tools und Optimierungsmöglichkeiten. FinOps-Praktiken bringen Cloud-Ausgaben unter Kontrolle – mit kontinuierlicher Kostentransparenz, Governance-Dashboards, Alerts und regelmäßigen Reviews, die Kostenexplosionen vorbeugen.
Was wir liefern
Software Transformation stützt sich auf über 20 Jahre Enterprise-Modernisierungserfahrung. Jedes Engagement wird auf die spezifische Systemlandschaft, das Risikoprofil und die Geschäftsziele zugeschnitten – vom fokussierten Assessment bis zum mehrjährigen Transformationsprogramm.
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End-to-End-Legacy-Modernisierung – Vom Assessment über die Produktivschaltung bis zur Stabilisierung. Kernsystem-Modernisierung für Banken, Versicherungen und andere Enterprise-Domänen, mit bewährten Migrationspfaden für anspruchsvollste Szenarien: COBOL zu Java, Monolith zu Microservices, Mainframe zu Cloud, proprietär zu Open-Source.
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Technische Schulden abbauen mit messbaren Ergebnissen – Wir stellen Entwicklungsgeschwindigkeit wieder her durch systematische Architekturwiederherstellung, gezieltes Refactoring und automatisierte Testgenerierung. Der Fortschritt wird mit quantifizierten Metriken verfolgt – Code-Qualitätswerte, Kopplungsanalyse, Deployment-Frequenz – sodass Ergebnisse jederzeit quantifizierbar sichtbar sind.
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Infrastruktur-Kostenoptimierung auf Erfolgsbasis – Wir identifizieren und realisieren konkrete Einsparungen bei Mainframe-MIPS, Cloud-Ausgaben, Anwendungsperformance und Lizenzkosten. Unser erfolgsbasiertes Preismodell bedeutet: Vergütung nur bei tatsächlich erzielten Einsparungen – Interessengleichrichtung vom ersten Tag an.
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KI-beschleunigte Migration und Analyse – Wir kombinieren tiefes Code-Level-Know-how mit Agentic AI, um Migrationen zu beschleunigen, Testsuiten zu generieren und Geschäftslogik aus undokumentierten Systemen zu extrahieren. Was früher Jahre dauerte, lässt sich heute in Monaten umsetzen.
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Health Checks und gezielte Assessments – Architektur-Reviews, Cloud-Readiness-Assessments, Kostentransparenz-Quick-Scans (2 Wochen) und Modernisierungs-Roadmaps (4 Wochen) schaffen Klarheit, bevor große Programme gestartet werden. Unabhängig, technologieagnostisch und umsetzbar.
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Pilot-Migrationen zum Festpreis – Wir migrieren ein einzelnes, gut abgegrenztes Modul in die Zielarchitektur – um den Ansatz zu demonstrieren, Annahmen zu validieren und Vertrauen aufzubauen, bevor skaliert wird. Festpreis, fester Zeitrahmen, volle Transparenz.
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Software Transformation
Vorhandene Systeme verstehen und transformieren – Wert erhalten, Kosten senken