Ein Leitfaden zur Erschließung des KI-Potenzials bei Ihrer S/4HANA-Migration

Autor: Priyasha Purkayastha, Global Content Managerin, TJC Group | Co-Autor: TJC Americas Team, TJC Group

Während Unternehmen ihre S/4HANA-Migrationsprozesse beschleunigen, entwickelt sich künstliche Intelligenz zu einer transformativen Kraft, die Geschäftsergebnisse dramatisch verbessern kann. Ein nachhaltiger KI-Wert hängt jedoch von einem oft übersehenen Gut ab: Ihren historischen Daten. Dieser Artikel untersucht, wie Unternehmen das volle Potenzial der KI in ihren SAP-Landschaften während und nach ihrer digitalen Transformation erschließen können.

Einführung

SAP hat es einfacher denn je gemacht, KI-Projekte innerhalb von S/4HANA zu starten. Mit über 350 KI-Funktionen und mehr als 2.400 Joule-Skills bietet die Plattform beispiellose Möglichkeiten für intelligente Automatisierung, prädiktive Analysen und natürliche Sprachinteraktion. Diese leistungsstarken Tools sind jedoch nur so effektiv wie die Daten, die sie speisen.

In einem kürzlich von der TJC Group veranstalteten Webinar hob Andreas Welsch, CEO & Chief AI Strategist und Autor des AI Leadership Handbook, eine entscheidende Erkenntnis hervor: Während SAP den Zugang zu KI-Funktionen demokratisiert hat, hängt der nachhaltige Wert vollständig von der Qualität und Tiefe Ihrer historischen Daten ab. Diese Perspektive fordert Unternehmen heraus, ihren Ansatz zur S/4HANA-Migration zu überdenken, nicht nur als technisches Upgrade, sondern als strategische Chance, eine KI-bereite Datengrundlage zu schaffen.

Die Konvergenz von S/4HANA-Migration und künstlicher Intelligenz

S/4HANA stellt weit mehr als ein einfaches Upgrade des ERP-Systems dar. Basierend auf der SAP HANA In-Memory-Datenbank bietet es Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten, die grundlegend verändern, wie Unternehmen ihre Daten nutzen können. Die Version 2025 markiert die neunte Edition von S/4HANA, die sich von der Vereinfachung von Kernprozessen zur Bereitstellung intelligenter, KI-gestützter Workflows entwickelt hat.

Die Integration von Joule, dem generativen KI-Copiloten von SAP, direkt in S/4HANA-Workflows stellt einen Paradigmenwechsel in der Unternehmenssoftware dar. Benutzer können jetzt mit ihrem ERP-System über natürliche Sprache interagieren, komplexe Aufgaben automatisieren und intelligente Empfehlungen basierend auf historischen Mustern und prädiktiven Modellen erhalten.

Wichtige in S/4HANA integrierte KI-Funktionen

Erweiterte Analysen: Die Integration von SAP Analytics Cloud bietet automatisierte Datenexploration, natürliche Sprachinteraktion und die Erkennung von Datenkorrelationen

Prädiktive Planung: Modelle für maschinelles Lernen, die die Nachfrage prognostizieren, Risiken identifizieren und die Ressourcenzuweisung optimieren

Intelligente Automatisierung: KI-Agenten, die Routineaufgaben automatisieren können, von der Rechnungsabgrenzung bis zur Produktionsplanung

Umfassende Recherchefunktionen: Joule kann jetzt Erklärungen für komplexe Anfragen mithilfe interner und externer Daten synthetisieren

Für Unternehmen, die ihre S/4HANA-Migration planen, ist das Verständnis dieser KI-Funktionen unerlässlich. Die Entscheidungen, die Sie heute bezüglich der Datenmigration treffen, werden Ihre Fähigkeit, diese intelligenten Funktionen morgen zu nutzen, direkt beeinflussen.

Warum historische Daten für den KI-Erfolg entscheidend sind?

Künstliche Intelligenz lernt im Kern aus Mustern in historischen Daten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Je umfassender und qualitativ hochwertiger Ihre historischen Daten sind, desto genauer und wertvoller werden Ihre KI-Prognosen. Dieses grundlegende Prinzip hat tiefgreifende Auswirkungen auf die S/4HANA-Migrations-Strategie.

Betrachten Sie ein praktisches Beispiel: Ein KI-Modell zur Vorhersage des Zahlungsverhaltens von Kunden benötigt Jahre an Transaktionshistorie, um zuverlässige Muster zu identifizieren. Es muss saisonale Schwankungen, Konjunkturzyklen und kundenspezifische Verhaltensweisen verstehen. Ohne ausreichenden historischen Kontext wird selbst der ausgeklügeltste Algorithmus unzuverlässige Vorhersagen liefern.

Dasselbe Prinzip gilt für praktisch jeden KI-Anwendungsfall im Unternehmen:

• Die Nachfrageprognose erfordert historische Verkaufsdaten über mehrere Geschäftszyklen hinweg
• Die vorausschauende Wartung benötigt Leistungsdaten von Geräten unter verschiedenen Betriebsbedingungen
• Die Kreditrisikobewertung hängt von der Zahlungshistorie und den finanziellen Mustern im Zeitverlauf ab
• Die Optimierung der Lieferkette erfordert historische Daten zur Lieferantenleistung, Lieferzeiten und Störungen

Viele Unternehmen, die sich der S/4HANA-Migration nähern, betrachten historische Daten als Belastung – etwas, das minimiert oder archiviert werden sollte, um die Komplexität und Kosten der Migration zu reduzieren. Während das Datenvolumenmanagement wichtig bleibt, verkennt diese Perspektive historische Daten als das strategische Gut, das sie im Zeitalter der KI geworden sind.

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Der verborgene Wert in Ihren Altsystemen

Für Unternehmen mit jahrzehntelanger SAP-Historie enthalten Altsysteme einen Schatz an Daten, der einen KI-gesteuerten Wettbewerbsvorteil befeuern könnte. Diese Daten repräsentieren Jahre von Geschäftstransaktionen, Kundeninteraktionen, Lieferantenbeziehungen und operativen Mustern – Informationen, die nicht neu erstellt oder gekauft werden können.

Diese wertvollen Daten liegen jedoch oft ungenutzt in Systemen, die zur Stilllegung vorgesehen sind. Der traditionelle Ansatz zur Stilllegung von Altsystemen konzentriert sich hauptsächlich auf Compliance und Kostenreduzierung: Extrahieren, was gesetzlich vorgeschrieben ist, archivieren für Prüfzwecke und das System abschalten.

Während diese Ziele weiterhin gültig sind, stellen sich zukunftsorientierte Unternehmen nun eine andere Frage: Wie können wir den maximalen Wert aus unseren historischen Daten vor, während und nach der Stilllegung ziehen?

Die Antwort liegt darin, Altdaten nicht als Belastung zu behandeln, die verwaltet werden muss, sondern als Vermögenswert, der genutzt werden kann. Dieser Perspektivwechsel hat mehrere praktische Implikationen:

• Umfang der Datenextraktion: Anstatt nur das gesetzlich vorgeschriebene zu extrahieren, überlegen Sie, welche Daten einen Wert für das KI-Training liefern könnten
• Datenformat und Zugänglichkeit: Stellen Sie sicher, dass extrahierte Daten in Formaten gespeichert werden, die KI-Tools problemlos verarbeiten können
• Datenherkunft und Kontext: Bewahren Sie Metadaten und Geschäftskontext, die KI-Modellen helfen, historische Muster korrekt zu interpretieren
• Integrationsplanung: Entwerfen Sie Datenarchitekturen, die es KI-Tools ermöglichen, sowohl aktuelle als auch historische S/4HANA-Daten für die KI-Analyse zu nutzen

Datenqualität: Die Grundlage für zuverlässige KI-Prognosen

Wenn historische Daten der Treibstoff für KI sind, dann ist Datenqualität die Raffinerie, die bestimmt, ob dieser Treibstoff die Leistung antreibt oder einen Motorschaden verursacht. Schlechte Datenqualität reduziert nicht nur die KI-Genauigkeit; sie kann zu aktiv schädlichen Vorhersagen führen, die das Vertrauen untergraben und Geschäftsrisiken schaffen.

Häufige Probleme mit der Datenqualität, die die KI-Effektivität untergraben, sind:

• Inkonsistente Datenformate: Datumsangaben, Währungen und Maßeinheiten, die über Systeme und Zeiträume hinweg variieren
• Doppelte Datensätze: Mehrere Einträge für denselben Kunden, Lieferanten oder dasselbe Produkt, die die Musteranalyse verfälschen
• Fehlende Werte: Lücken in historischen Aufzeichnungen, die blinde Flecken im KI-Training erzeugen
• Veraltete Informationen: Stammdaten, die aktuelle Geschäftsbeziehungen nicht mehr widerspiegeln
• Datensilos: Informationen, die in getrennten Systemen gefangen sind und eine ganzheitliche Analyse verhindern

Die S/4HANA-Migration bietet eine einzigartige Gelegenheit, diese Qualitätsprobleme anzugehen. Das vereinfachte Datenmodell in S/4HANA konsolidiert viele Tabellen – zum Beispiel sind Kunden- und Lieferantenbuchhaltungstabellen jetzt in einem universellen Ledger vereinheitlicht. Diese Konsolidierung, die eine sorgfältige Datentransformation während der Migration erfordert, schafft eine sauberere Grundlage für die KI-Analyse.

Unternehmen sollten die Verbesserung der Datenqualität nicht nur als Voraussetzung für die Migration betrachten, sondern als eine fortlaufende Fähigkeit, die mit zunehmender KI-Einführung weiterhin Wert liefern wird. Die Implementierung von Data-Governance-Frameworks, Tools zur Qualitätsüberwachung und Korrekturprozessen während der Migration etabliert Praktiken, die KI-Initiativen in den kommenden Jahren unterstützen werden.

Vorbereitung Ihrer Datenstrategie für die KI-gesteuerte Transformation

Eine erfolgreiche KI-Einführung erfordert mehr als nur die Bewahrung historischer Daten – sie erfordert eine bewusste Strategie, die das Datenmanagement mit den KI-Zielen in Einklang bringt. Für Unternehmen, die eine S/4HANA-Migration planen, bedeutet dies, KI-Überlegungen in jede Phase der Transformationsreise zu integrieren.

Bewertungsphase

Führen Sie vor Beginn der Migration eine umfassende Bewertung durch, die über traditionelle Bereitschaftsprüfungen hinausgeht:

• Identifizierung von KI-Anwendungsfällen: Arbeiten Sie mit den Stakeholdern zusammen, um hochwertige KI-Anwendungen zu identifizieren, die von historischen Daten profitieren könnten
• Dateninventur: Katalogisieren Sie historische Daten über alle Systeme hinweg, einschließlich der zur Stilllegung vorgesehenen Altsysteme
• Qualitäts-Baseline: Bewerten Sie die aktuellen Datenqualitätsniveaus und identifizieren Sie Prioritäten für die Behebung
• Lückenanalyse: Bestimmen Sie, welche zusätzlichen Daten erfasst oder aufbewahrt werden müssen, um KI-Ziele zu unterstützen

Planungsphase

Berücksichtigen Sie KI-Anforderungen bei den Planungsentscheidungen für die Migration:

• Auswahl des Migrationsansatzes: Berücksichtigen Sie, wie Greenfield-, Brownfield- oder Hybridansätze die Verfügbarkeit historischer Daten beeinflussen
• Archivierungsstrategie: Entwickeln Sie Datenarchivierungsansätze, die Speicherkosten und Anforderungen an die KI-Zugänglichkeit in Einklang bringen
• Integrationsarchitektur: Entwerfen Sie Datenflüsse, die es KI-Tools ermöglichen, sowohl auf aktuelle als auch auf historische Informationen zuzugreifen
• Zeitliche Überlegungen: Planen Sie ausreichend Zeit für die Behebung von Datenqualitätsproblemen vor der Migration ein

Ausführungsphase

Konzentrieren Sie sich während der Migration auf die Datenintegrität:

• Validierungsprotokolle: Implementieren Sie strenge Tests, um sicherzustellen, dass historische Daten korrekt übertragen werden
• Transformationsdokumentation: Dokumentieren Sie alle Datentransformationen, um die Herkunft für das KI-Modelltraining zu erhalten
• Qualitäts-Gates: Legen Sie Prüfpunkte fest, die die Datenqualität vor der Fortsetzung auf KI-Anforderungen überprüfen

Phase nach der Migration

Bauen Sie nach dem Go-Live weiterhin KI-Funktionen auf:

• Modelltraining: Beginnen Sie mit dem Training von KI-Modellen auf den kombinierten historischen und aktuellen Daten
• Leistungsüberwachung: Verfolgen Sie die Genauigkeit der KI-Vorhersagen und identifizieren Sie Datenqualitätsprobleme, die Aufmerksamkeit erfordern könnten
• Kontinuierliche Verbesserung: Etablieren Sie Feedbackschleifen, die die Datenqualität basierend auf der KI-Leistung verbessern

Migrationsansätze, die KI-bereite Daten erhalten

Die Wahl des S/4HANA-Migrationsansatzes beeinflusst maßgeblich Ihre Fähigkeit, historische Daten für KI zu nutzen. Jeder Ansatz birgt unterschiedliche Kompromisse, die Unternehmen sorgfältig abwägen müssen.

Brownfield-Migration (Systemkonvertierung)

Ein Brownfield-Ansatz konvertiert Ihr bestehendes SAP-System zu S/4HANA und bewahrt dabei historische Daten und benutzerdefinierte Konfigurationen. Dieser Ansatz bietet den einfachsten Weg, KI-bereite historische Daten zu erhalten, da die Transaktionshistorie im konvertierten System intakt bleibt.

Brownfield-Migrationen übernehmen jedoch auch Datenqualitätsprobleme aus der Altsystemumgebung. Unternehmen, die diesen Weg wählen, sollten vor der Konvertierung in die Datenbereinigung investieren, um sicherzustellen, dass die historischen Daten KI-bereit sind.

Greenfield-Migration (Neuimplementierung)

Ein Greenfield-Ansatz implementiert S/4HANA als ein völlig neues System und bietet einen Neuanfang mit optimierten Prozessen und sauberen Daten. Während dieser Ansatz die Migration selbst vereinfacht, schafft er Herausforderungen für die KI-Einführung, da historische Daten explizit migriert oder durch Integration zugänglich gemacht werden müssen.

Sehen Sie sich unser Webinar an, wie Sie den richtigen S/4HANA-Migrationsansatz auswählen:

Unternehmen, die Greenfield-Implementierungen verfolgen, sollten umfassende Strategien entwickeln, um den Zugriff auf historische Daten zu erhalten, sei es durch Datenmigration, Beibehaltung von Altsystemen oder spezialisierte Archivierungslösungen.

Hybridansatz (selektive Datenmigration)

Ein Hybridansatz kombiniert Elemente von Greenfield und Brownfield, indem Daten und Konfigurationen selektiv basierend auf dem Geschäftswert migriert werden. Dieser Ansatz bietet Flexibilität zur Optimierung für KI-Anforderungen, indem hochwertige historische Daten migriert und minderwertige oder irrelevante Informationen zurückgelassen werden.

Der Hybridansatz erfordert eine ausgeklügelte Planung, um sicherzustellen, dass KI-kritische Daten identifiziert und ordnungsgemäß übertragen werden. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern, die sowohl die Komplexität der Migration als auch die KI-Datenanforderungen verstehen, ist unerlässlich.

Wichtige Erkenntnisse für Führungskräfte

Berücksichtigen Sie bei der Planung Ihrer S/4HANA-Migration diese wesentlichen Empfehlungen zur Erschließung des KI-Potenzials:

• Historische Daten als strategischen Vermögenswert neu definieren: Betrachten Sie Altdaten nicht länger nur als Compliance-Last. Erkennen Sie, dass Ihre jahrzehntelange Geschäftsgeschichte unersetzliche Trainingsdaten für KI-Modelle darstellt, die einen Wettbewerbsvorteil schaffen könnten.
• KI-Planung in die Migrationsstrategie integrieren: Behandeln Sie KI nicht als zukünftige Überlegung. Integrieren Sie KI-Anwendungsfälle und Datenanforderungen von Anfang an in Ihre Migrationsplanung, um kostspielige Nacharbeiten später zu vermeiden.
• Vor der Migration in Datenqualität investieren: KI-Modelle verstärken Datenqualitätsprobleme. Nutzen Sie die Migration als Gelegenheit, Datenqualitätsgrundlagen zu schaffen, die die KI-Einführung in den kommenden Jahren unterstützen werden.
• Zugriff auf Altdaten erhalten: Auch bei der Stilllegung von Altsystemen stellen Sie sicher, dass historische Daten in Formaten zugänglich bleiben, die KI-Tools verarbeiten können. Die Kosten der Erhaltung sind minimal im Vergleich zum potenziellen Wert von KI-Erkenntnissen.

Eine erfolgreiche KI-bereite Migration erfordert Expertise in der SAP-Transformation, im Datenmanagement und in der KI-Implementierung. Die Unternehmen, die in der KI-gestützten Zukunft erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die die heutige S/4HANA-Migration als mehr als ein technisches Upgrade betrachten. Es ist eine Gelegenheit, die Datengrundlage zu schaffen, die intelligente Automatisierung, prädiktive Erkenntnisse und Wettbewerbsdifferenzierung für Jahrzehnte vorantreiben wird.

Die TJC Group, mit über 25 Jahren Erfahrung im SAP-Datenvolumenmanagement und in der Stilllegung von Altsystemen, hilft Unternehmen, diese komplexe Schnittstelle zu meistern. Kontaktieren Sie uns jetzt, um mehr zu erfahren!

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