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Keine Abhängigkeit von einer Person
Migration ist nicht mehr die Sache eines einzelnen Entwicklers. Wiederholbar und dokumentiert führt dein Team sie selbst durch, ohne auf eine Schlüsselperson oder die Entwickler-Queue zu warten.
20+
Quelldatenbanken und -formate
TBs
Quelldaten pro Transformation
10.000+
Onboardings und Migrationen
2.500+
Standorte in einer einzigen Übernahme migriert
Gebaut fürSoftware-Ablösungen · Wettbewerber-Migrationen · ERP · M&A aus mehreren Quellen
Quellsysteme, die wir direkt lesen
- Sybase ASE
- Sybase SQL Anywhere
- Visual FoxPro & dBase
- Firebird
- IBM Informix
- IBM Db2
- Microsoft Access
- Microsoft SQL Server
- Oracle Database
- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- MongoDB
- SQLite
- Amazon RDS PostgreSQL
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- Amazon S3
- Microsoft Excel
- CSV
Keine Exportdateien, die die Struktur verlieren. Wir binden die Datenbank an, und die Migration liest, was darin steht.
01Vorteile
Was Teams daran lieben
Was du out-of-the-box bekommst. Kein Premium-Tier.
🤖
Einfache, business-getriebene Transformationen
Eine Transformation zu erstellen ist einfach, weil du dich nur um die Business-Logik kümmerst. SQL, Schema-Details und Infrastruktur sind gelöst. Die AI schlägt das Mapping vor, das Micromerce-Toolkit erledigt den Rest.
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Kunden geben die echten Daten frei
Automatische Validierung und ein sichtbarer Qualitätswert bei jeder Migration: verglichene Datensätze, Treffer, Abweichungen und Trefferquote je Datenart. Dein Kunde gibt das tatsächliche Ergebnis frei, kein Versprechen.
02Mechanik
So funktioniert es
Vom Signal zum Ergebnis: vier explizite Schritte, keine versteckten Übergaben.
Quelle verbinden
Datei hochladen oder Datenbank verbinden, aus vielen verschiedenen Quelltypen. Den Rest macht die Plattform.
Transformation erstellen
Du erstellst die Transformation. Die AI erkennt die Zusammenhänge und liefert einen belastbaren Entwurf zum Weiterarbeiten.
Testen, iterieren, freigeben
Testmigration mit vollem Quelle-Ziel-Vergleich. Die komplette Strecke ist automatisiert, ein erneuter Lauf kostet nichts. So iterierst du beliebig oft, bis die Qualität stimmt und dein Kunde freigibt.
Go-Live mit deterministischem Replay
Gleiche Engine, gleiches Mapping, identisches Ergebnis. Audit-Trail auf jede Transformation.
03Capabilities
Was drinsteckt
Jede Headline mit konkretem Workflow unterlegt. Screenshots zeigen was dein Team wirklich nutzen wird.
Capability 01
AI draftet das Mapping in dein Target-Modell
Die AI liest die Quelldaten, erkennt die Zusammenhänge und entwirft die Transformation in dein Zielmodell, als lesbare Business-Logik, die dein Team prüft. Über 20 Quelldatenbanken und -formate, darunter CSV, Excel, MSSQL, PostgreSQL und SQL Anywhere, in jeder Datenmenge.
Capability 02
Frei iterieren. Approved Test = Live
Die komplette Strecke ist automatisiert, ein erneuter Lauf kostet also nichts. Iteriert mit deinem Kunden gegen einen Quelle-Ziel-Vergleich, bis die Daten stimmen. Der freigegebene Test ist der Go-Live.
An deinen eigenen Daten sehen?
30 Minuten. Du zeigst uns ein Quellsystem, wir gehen das Mapping und eine Testmigration mit dir durch.
Capability 03
Snapshot-Migration, mit optionalem Delta-Sync
Migriert aus einem vollständigen Snapshot der Quelle. Du brauchst den Cutover in ein Zielsystem, das weiterläuft? Schaltet Delta-Sync zu, dann werden alle Änderungen seit dem Snapshot laufend nachgezogen und beim Go-Live geht nichts verloren.
Capability 04
Entwicklung auf automatisch generierten, PII-freien Daten
Deine Engineers bauen und testen Transformationen auf automatisch generierten, PII-freien Daten. Die echten Quelldaten müssen die Plattform nie verlassen, und niemand muss eine Einschränkung umgehen, um zu arbeiten.
Capability 05
Dein Stack, deine Wahl
Alles läuft über ein CLI mit einer standardisierten TypeScript-Transformationsschicht. Keine proprietäre DSL, kein Lock-in. In Git versionieren, in CI ausführen, in jeder IDE oder jedem AI-Tool deiner Wahl bearbeiten.
04Use Cases
Situationen, die immer wiederkommen
Anonymisiert aus unserer Kundenbasis. Schau, ob eine davon deine ist.
Der einfache Fall: Excel-Dateien und ein Ordner voller Dokumente
Szenario
Der Kunde liefert einen Stapel Excel-Dateien und einen Ordner voller Dokumente, und das alles soll ins Zielsystem.
Ergebnis
Dateien hineinziehen, die AI entwirft das Mapping, und die Dokumente landen an den richtigen Datensätzen. Ein sauberer Import ohne Skripte und ohne manuelle Eingabe.
Multi-Source M&A: drei Systeme in ein Zielsystem
Szenario
Nach der Akquisition liegen die Kundendaten in drei Altsystemen, und das Onboarding-Team schafft davon nur einen Bruchteil im Monat.
Ergebnis
Drei Transformationen in ein einziges Zielsystem, über eine Engine. Der Engpass nach dem Deal löst sich, und jeder, der auf den Go-Live wartet, sieht, wo er steht.
ERP-Vendor: Kunden-Migrationen, Wirtschaftsprüfer-fest
Szenario
Der Kunde will genau wissen, wie und in welcher Qualität jeder Datensatz übernommen wurde, und erlaubt nur minimale Abweichung. Der Wirtschaftsprüfer fragt, wo das eingefroren und validiert wurde.
Ergebnis
Jeder Datensatz gegen die Quelle validiert, mit sichtbarem Qualitätswert. Eingefroren, nachweisbar und prüffest. Der Kunde sieht genau, was übernommen wurde, und gibt es frei.
05Was wir ersetzen
Was wir ersetzen
Die drei häufigsten Alternativen, aus denen unsere Kunden kommen.
Manuelle SQL-Exports und Excel-ImporteEinmal pro Migration, dann von vorn. Kein Replay, kein Audit-Trail, keine Freigabe durch den Kunden.
ETL-ToolsEine andere Aufgabe. ETL-Pipelines bewegen Daten ins Data Warehouse für Auswertungen, ohne Business-Logik-Ebene und ohne Kunden im Prozess. Wir bringen Kundendaten ins Zielsystem. Beides kann parallel laufen.
Selbst gebaute ETL-StreckeMonate an Infrastruktur, Datenbanken und Pipelines, bevor überhaupt jemand Business-Logik schreibt. Diese Schicht nehmen wir dir ab, damit dein Team an der Transformation arbeitet, eingebettet in einen Flow, in dem Kunde oder Partner mitarbeiten.
06Quer durch die Plattform
Passt zusammen mit
Andere Plattform-Teile, die du daneben nutzen wirst.
Häufige Fragen
Eine Testmigration mit voller Gegenüberstellung von Quelle und Ziel. Dein Kunde sieht beide Seiten und gibt frei. Der Go-Live führt dieselbe Transformation gegen frische Daten aus. Kein Nachimport am Tag vor dem Go-Live.
Viele gleichzeitig. Migrationen laufen nebeneinander, statt sich hinter einem Team aufzureihen: Jeder Kunde hat seine eigene Testmigration, seine eigene Validierung und seine eigene Freigabe, und der Fortschritt über alle steht in einer Sicht. Die Migrationskapazität ist konfigurierbar, und die Engine nimmt die Datentransformation vom kritischen Pfad, sodass deine Onboarding-Kapazität der Engpass ist und nicht die Entwickler-Queue. In einer einzigen Übernahme waren das 2.500+ migrierte Standorte.
Deine Entscheidung. Die Plattform unterstützt beides. Kunden sagen uns allerdings durchgehend, dass die Migration der kompletten Historie ein Rezept für Ärger ist. Wir helfen dir vorab festzulegen, was wirklich gebraucht wird, und archivieren den Rest lesend.
Über 20 Konnektoren ab Werk, darunter CSV, Excel, MSSQL, PostgreSQL und SQL Anywhere, mit Terabytes an Quelldaten pro Transformation. Weitere Quellen sind Engineering-Arbeit, keine Grenze der Plattform.
Gleiche Engine, gleiches Mapping. Deterministisches Replay garantiert identische Ergebnisse. Dein Kunde gibt den Test frei, und der Go-Live führt genau diese Transformation gegen frische Daten aus.
Ja. Der schrittweise Cutover nutzt einen event-basierten Sync im Hintergrund, sodass der Kunde live bleibt, während die Migration läuft.
“Micromerce has helped us speed up our customers onboarding by up to 50% and significantly increase data migration quality.”
Bereit, es an deinen Daten zu sehen?
30-Minuten-Call. Bring ein Onboarding mit, das gerade läuft, wir zeigen dir, wo die Zeit hingeht.
