KI-gestützte CMS-Migration spart tausende Arbeitsstunden bei der Systemumstellung
Automatisches Mapping und Transformation von Altdaten in moderne Inhaltsstrukturen mittels intelligenter Agenten.

NHA
NHA stand vor der gewaltigen Aufgabe, umfangreiche Kursinhalte und Daten von einem veralteten Legacy-CMS in eine moderne Plattform zu überführen. Da sich die Datenstrukturen und Feldbezeichnungen grundlegend unterschieden, wäre eine manuelle Migration mit extremem Zeitaufwand und hoher Fehleranfälligkeit verbunden gewesen.
Die größte Hürde war das komplexe Mapping von unstrukturierten Altfeldern auf eine neue, strengere Inhaltsarchitektur. Tausende von Datensätzen mussten nicht nur verschoben, sondern inhaltlich verstanden und transformiert werden. Eine herkömmliche regelbasierte Skriptlösung stieß aufgrund der Inkonsistenz der Quelldaten schnell an ihre Grenzen.
Was SevenLab entwickelt hat
SevenLab entwickelte ein intelligentes KI-Migrationsskript, das LLMs nutzt, um den Kontext der alten Datenfelder zu verstehen und sie autonom den korrekten Zielstrukturen zuzuordnen. Dieser Ansatz ermöglichte eine semantische Transformation der Inhalte anstatt eines reinen Kopierens.
Semantisches Feld-Mapping
KI-gesteuerte Analyse von Quellfeldern zur automatischen Identifizierung der passenden Zielkategorien.
Automatisierte Datenbereinigung
Während der Migration werden Inkonsistenzen und Formatierungsfehler in den Altdaten erkannt und korrigiert.
Strukturierte Transformation
Umwandlung von unstrukturiertem HTML-Content in saubere, moderne JSON-Strukturen für das neue CMS.
Skalierbare Batch-Verarbeitung
Hochperformante Verarbeitung tausender Datensätze in einem Bruchteil der Zeit einer manuellen Eingabe.
Messbare Geschäftsergebnisse
Durch den Einsatz des KI-Migrationsagenten konnte NHA den Umzug auf das neue CMS Monate früher als geplant abschließen. Die Lösung validierte die Datenqualität in Echtzeit und stellte sicher, dass keine Informationen verloren gingen oder falsch kategorisiert wurden.
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