Die grösste Herausforderung vieler SAP S/4HANA-Transformationen liegt heute weniger in der Technologie als in der Frage: Was aus der bestehenden SAP-Landschaft ist für die Zukunft wirklich relevant?
Über Jahre gewachsene ERP-Systeme enthalten wertvolles Prozesswissen und geschäftskritische Daten, aber auch Komplexität, historische Strukturen und Datenbestände, die kaum noch genutzt werden. Wer diese Altlasten ungeprüft in SAP S/4HANA übernimmt, vergibt die Chance, die Transformation als echten Modernisierungsschritt zu nutzen.
Zwischen Greenfield und Brownfield: Warum viele Unternehmen einen dritten Weg suchen
Lange Zeit prägten zwei Ansätze die Diskussion rund um SAP S/4HANA-Transformationen: Beim Greenfield-Ansatz wird das Zielsystem weitgehend neu aufgebaut. Unternehmen können Prozesse anhand von Best Practices grundlegend modernisieren und ihre ERP-Landschaft neu ausrichten. Das bedeutet jedoch oft höhere Projektaufwände, längere Laufzeiten und organisatorische Veränderungen. Der Brownfield-Ansatz setzt dagegen auf eine technische System-konvertierung. Bestehende Prozesse bleiben weitgehend erhalten, wodurch Risiken und Aufwand sinken. Gleichzeitig werden aber häufig gewachsene Strukturen und Datenbestände übernommen, deren Nutzen für die Zukunft begrenzt ist.
Viele Unternehmen suchen deshalb einen Mittelweg: Sie möchten Innovation ermöglichen, ohne funktionierende Geschäftsprozesse neu zu erfinden und zugleich vermeiden, alte Komplexität in die neue ERP-Generation zu übertragen. Genau hier gewinnt die Lean Selective Data Transition (SDT) an Bedeutung.
Abbildung 1: Die bewährten Transformationsansätze und der neue Mittelweg
Fundiertere Transformationsentscheidungen mit dem SAP Business Transformation Center
Mit dem SAP Business Transformation Center (BTC) stellt SAP ein Set an Werkzeugen bereit, das Transparenz in komplexe Systemlandschaften bringt. Anstatt die Migration ausschliesslich als technisches Projekt zu betrachten, rückt das SAP BTC die geschäftliche Perspektive in den Mittelpunkt. Prozesse, Organisationsstrukturen und Datenbestände werden analysiert und bewertet, sodass sichtbar wird, welche Elemente für das zukünftige Geschäftsmodell tatsächlich relevant sind.
Abbildung 2: Transformationsschritte im SAP BTC
Lösungen wie der «Transformation Approach Finder» und der «Digital Blueprint» unterstützen Unternehmen in der Schweiz dabei, auf Basis von Systemdaten und strategischen Anforderungen fundierte Transformationsentscheidungen zu treffen. Der «Data Preparation Assistant» sowie die verschiedenen «Transition Paths» begleiten sie anschliessend bei der strukturierten Vorbereitung und erfolgreichen Umsetzung der Transition.
Abbildung 3: Beispiel für eine Empfehlung aus dem « Transformation Approach Finder»
Abbildung 4: Beispiel für einen «Digital Blueprint»
KI schafft Transparenz für bessere Entscheidungen
Besonders interessant sind die neuen Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz innerhalb dieser modernen Transformationsszenarien eröffnet. Die zuvor vorgestellten Lösungen setzen KI an zahlreichen Stellen ein und liefern wertvolle Erkenntnisse über die Nutzung, Qualität und Struktur vorhandener Daten.
«In übersichtlichen und interaktiven Dashboards wird beispielsweise sichtbar, welche Stammdaten aktiv genutzt werden und welche Informationen seit Jahren kaum noch operative Relevanz besitzen. Gleichzeitig lassen sich Datenqualitätsprobleme, Dubletten sowie Harmonisierungspotenziale frühzeitig identifizieren und gezielt adressieren», erklärt Sarah Moser, Senior Application Consultant bei Aveniq, die Vorzüge der KI-Integration in SAP.
Die im Business Transformation Center eingesetzte KI ersetzt dabei nicht die Erfahrung und Expertise der Transformationsexperten von Aveniq. Vielmehr ergänzt sie diese durch Analyse- und Transparenzmöglichkeiten, die bislang nur mit erheblichem manuellem Aufwand erreichbar waren. Insgesamt trägt der Einsatz von KI dazu bei, Transformationsprojekte effizienter, nachvollziehbarer und datenbasiert zu gestalten.
Lean Selective Data Transition: Gezielt migrieren statt Altlasten übernehmen
Eine der grössten Stärken des Business Transformation Centers liegt in der Lean Selective Data Transition (SDT). Anstatt komplette Datenbestände und Organisationsstrukturen zu übernehmen, können Unternehmen gezielt festlegen, welche Informationen künftig benötigt werden und welche bewusst zurückbleiben sollen. Dieser Ansatz verbindet die Vorteile von Greenfield und Brownfield. Bewährte Prozesse und geschäftskritische Daten bleiben erhalten, während unnötige Komplexität konsequent reduziert werden kann.
Der Nutzen zeigt sich auf mehreren Ebenen. Weniger zu migrierende Daten bedeuten geringeren Analyse-, Test- und Implementierungsaufwand. Gleichzeitig steigt die Datenqualität, Projektrisiken werden reduziert und Unternehmen profitieren schneller von den Vorteilen ihrer neuen SAP S/4HANA-Landschaft. Auch langfristig ergeben sich wirtschaftliche Vorteile, da ein reduziertes Datenvolumen den Speicherbedarf und somit teure Datenhaltungskosten nachhaltig senkt.
Abbildung 5: Effiziente Transformation mit SAP SDT
Vor allem aber entsteht ein ERP-System, das die zukünftigen Anforderungen des Unternehmens unterstützt und nicht primär dessen Vergangenheit verwaltet. Insbesondere für moderne Systemlandschaften, in denen KI und datengetriebene Analysen eine zentrale Rolle spielen, stellt eine hohe Datenqualität die unverzichtbare Grundlage dar.
Praxisbeispiele: Wo Lean SDT besonderen Mehrwert schafft
Bei Carve-outs, also der Ausgliederung einzelner Geschäftsbereiche oder Unternehmensteile oder bei Unternehmensverkäufen, müssen relevante Daten sauber getrennt und zuverlässig übertragen werden. Das Business Transformation Center unterstützt dabei, die betroffenen Geschäftsobjekte (wie u.a. verschiedene Buchungskreise) präzise zu identifizieren und Risiken hinsichtlich Compliance, Datenschutz und Projektlaufzeit zu reduzieren.
Auch Unternehmen mit langjährig gewachsenen ERP-Landschaften profitieren. Häufig zeigt sich, dass nur ein kleiner Teil historischer Daten tatsächlich regelmässig genutzt wird. KI-gestützte Analysen schaffen Transparenz über den tatsächlichen Nutzungskontext und ermöglichen den Aufbau eines schlankeren ERP-Systems mit höherer Datenqualität und geringerer Komplexität.
5 zentrale Erkenntnisse zur Lean Selective Data Transition mit SAP BTC
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Die Lean SDT positioniert sich als attraktiver Mittelweg zwischen Brownfield und Greenfield.
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Die Lean SDT entwickelte sich vom Spezialansatz zum standardisierten Transformationspfad.
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Das SAP Business Transformation Center schafft die notwendige Transparenz und unterstützt mit intelligenten Lösungen.
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Die gezielte Übernahme relevanter Daten reduziert Risiko, Komplexität und teure Datenhaltungskosten.
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Eine bereinigte Datenbasis schafft die Grundlage für KI, Analytics und zukünftige Innovationen.
Fazit: Mit dem pragmatischen Mittelweg zu mehr Datenqualität
Die Zukunft erfolgreicher SAP S/4HANA-Projekte liegt nicht in der möglichst vollständigen Migration historischer Systemlandschaften. Sie liegt in der bewussten Auswahl dessen, was für das zukünftige Geschäft tatsächlich relevant ist. Mit dem SAP Business Transformation Center erhalten Unternehmen die Transparenz, die sie für fundierte Transformationsentscheidungen benötigen. KI-gestützte Analysen helfen dabei, Datenbestände und Prozesse objektiv zu bewerten, während die Lean Selective Data Transition einen pragmatischen Weg zwischen Greenfield und Brownfield eröffnet. Unternehmen reduzieren dadurch Komplexität, verbessern die Datenqualität und gelangen schneller zu einem ERP-System, das Wachstum und Innovation unterstützt.
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