Natuvion IT-Transformationsstudie: Datenqualität ist Erfolgsfaktor für Enterprise-KI

Datenqualität ist Schlüssel für KI-gestützte Geschäftsprozesse

Mit der zunehmenden Einführung von Enterprise-KI gewinnt die Datenqualität noch mehr an Bedeutung. KI-Modelle und automatisierte Prozesse benötigen konsistente, strukturierte und vertrauenswürdige Daten. Doppelte Lieferantenprofile, uneinheitliche Materialstammdaten oder fragmentierte Kundenkennungen können die Qualität von Analysen und KI-Anwendungen erheblich beeinträchtigen.

„Bei einer erfolgreichen SAP S/4HANA-Transformation, die technische Innovation wie beispielsweise KI zum Ziel hat, geht es nicht darum, möglichst viele Daten möglichst schnell in das neue System zu übertragen. Es geht vielmehr darum, die richtigen Daten für die zukünftigen Geschäftsprozesse bereitzustellen“, betont Patric Dahse, CEO von Natuvion. „Viele gewachsene SAP-ECC-Landschaften enthalten über Jahre entstandene Redundanzen, inaktive Eigenentwicklungen und veraltete Daten, die für den laufenden Betrieb nicht mehr benötigt werden. Werden die Bestände ungeprüft migriert, übertragen Unternehmen ihre technischen Altlasten in die neue Systemlandschaft. Das hat negative Auswirkungen auf Speicherbedarf, Cloud-Kosten und vor allem für die spätere Nutzung von KI.“ 

Deshalb sollte die Datenbereinigung nicht erst nach der Migration beginnen. Automatisierte Cleansing- und Validierungsprozesse können bereits während der Migration eingesetzt werden, um Daten zu bereinigen, zu konsolidieren und für zukünftige KI-Anwendungen vorzubereiten. „AI-ready“ bedeutet somit nicht nur, Daten in ein neues System zu verschieben, sondern eine Datenbasis zu schaffen, der das Unternehmen auch in automatisierten und datengetriebenen Geschäftsprozessen vertrauen kann.

Selektive Datenmigration und sichere Handhabung historischer Daten

Eine erfolgreiche Transformation beginnt daher mit der Frage, welche Daten tatsächlich Geschäftswert schaffen. Hoch automatisierte Transformationsplattformen wie Natuvion DCS (Data Conversion Suite) Analyze schaffen hier Transparenz über die Systemnutzung, Tabellenabhängigkeiten und Custom-Code-Ausführung. So lassen sich relevante Datenbestände identifizieren und belastbare Entscheidungen treffen, welche Daten migriert, archiviert oder stillgelegt werden sollten.

Mit der Natuvion Selective Data Transition (SDT) können Unternehmen gezielt die Daten übertragen, die für ihre zukünftigen Geschäftsprozesse relevant sind. Durch die Kombination von selektiver Datenextraktion und Lösungen zur Stilllegung von Legacy-Systemen, wie Natuvion DCS Retire, lassen sich zudem historische und inaktive Daten aus der operativen Systemlandschaft herauslösen. Allerdings benötigen Finance-, HR-, Rechts- und Audit-Abteilungen weiterhin Zugriff auf historische Datensätze, während sensible Informationen in Entwicklungs-, Test- oder Sandbox-Umgebungen nicht unkontrolliert verfügbar sein dürfen. Lösungen wie Natuvion DCS Protect unterstützen Unternehmen dabei, historische Daten in regelkonforme Archive zu überführen und personenbezogene Informationen in Nicht-Produktivumgebungen automatisiert zu anonymisieren. So lassen sich Datenzugriff, Datenschutz und Compliance miteinander verbinden.

Fünf zentrale Fragen für eine zukunftsfähige SAP-Transformation

Aus diesen Anforderungen für eine innovationsgetriebene Datentransformation ergeben sich fünf zentrale Fragen, die IT-Verantwortliche beantworten sollten:

1. Welche Daten schaffen tatsächlich Geschäftswert?
2. Welche Daten müssen nach S/4HANA migriert werden und welche können archiviert oder stillgelegt werden?
3. Wie lassen sich historische und sensible Daten außerhalb der Produktion sicher verfügbar halten?
4. Sind die Unternehmensdaten nicht nur migrationsbereit, sondern tatsächlich AI-ready?
5. Ist die neue Daten- und Systemarchitektur flexibel genug für zukünftige Veränderungen?

Der Erfolg einer modernen SAP-Transformation misst sich nicht allein am pünktlichen und budgetgerechten Abschluss, sondern auch an der Qualität der Datenbasis und ihrer KI-Fähigkeit.