Hintergrund von SAP & MDM
Master Data Management (MDM) spielt eine entscheidende Rolle in modernen Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen. SAP hat sich zu einer führenden Plattform für Unternehmen entwickelt, die ihre Stammdaten effektiv verwalten wollen.
Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Architektur von Stammdaten in SAP-Systemen, untersucht die wichtigsten SAP-Module und geht auf die Funktionen von SAP MDM und SAP MDG ein.
Außerdem werden wir ihre Grenzen und die Herausforderungen erörtern, denen sich Unternehmen bei der Migration auf S/4HANA gegenübersehen.
Verständnis der SAP-Architektur
Bevor Sie SAP MDM und SAP MDG verstehen, ist es wichtig, die Gesamtarchitektur von SAP zu verstehen, ohne dabei zu technisch zu werden, und was genau das Ziel der Pflege eines ERP-Systems ist
Ein ERP-System wie SAP, Oracle JD Edwards, Infor usw. dient der Dokumentation, Automatisierung, Systematisierung, Analyse und Standardisierung von Geschäftsprozessen in einem Unternehmen.
Vereinfacht ausgedrückt, möchten Unternehmen die meisten Geschäftsprozesse organisieren und standardisieren, um effiziente Geschäftsprozesse einzuführen und auch die Leistung und die Ergebnisse früherer Geschäftsprozesse zu analysieren.
Das bedeutet, dass wir verschiedene Geschäftsprozesse "schablonisieren", in erster Linie auf der Grundlage von Geschäftsfunktionen, gefolgt von Branchen.
ERPs wie SAP führen mehrere solcher "Vorlagen" für verschiedene Geschäftsfunktionen ein, mit Variationen für jeden Branchentyp. In der SAP-Sprache werden diese Sammlungen von Vorlagen bezeichnet als "Module"
Module in SAP
Im Wesentlichen handelt es sich bei Modulen um fertige Softwarelösungen für sich wiederholende Geschäftsprozesse in derselben Funktion innerhalb verschiedener Unternehmen ODER für branchenspezifische Anwendungsfälle.
In SAP gibt es in der Regel zwei Haupttypen von Modulen: funktionale und technische.
- Technische Module
Die technischen Module konzentrieren sich auf die Anpassung, Integration und Entwicklung von SAP-Systemen. Diese Module gewährleisten die ordnungsgemäße Implementierung und Optimierung der Funktionsmodule. SAP MDM selbst wird als technisches Modul betrachtet, das in allen Funktionsmodulen eingesetzt wird, um Stammdaten effektiv zu verwalten.
Einige wichtige technische Module sind:
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SAP-Basis - Bietet die Grundlage für die SAP-Systemverwaltung und das Leistungsmanagement.
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SAP ABAP (Erweiterte betriebswirtschaftliche Anwendungsprogrammierung) - Wird für die Anpassung von SAP-Anwendungen verwendet.
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SAP NetWeaver - Unterstützt die Integration zwischen SAP- und Nicht-SAP-Systemen.
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SAP PI/PO (Prozessintegration/Orchestrierung) - Sorgt für einen reibungslosen Datenaustausch zwischen Unternehmensanwendungen.
- Funktionale Module
Diese Module konzentrieren sich auf bestimmte Geschäftsprozesse und bieten Tools und Konfigurationen zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen.
Die funktionalen Module sind so konzipiert, dass sie die operativen Aspekte eines Unternehmens abdecken, z. B. Finanzen, Produktion, Logistik, Vertrieb und Marketing sowie Personalwesen.
Hier sind einige Beispiele für verschiedene Funktionsmodule innerhalb von SAP
(Finanzbuchhaltung)
Verwaltet finanzielle Transaktionen, Berichte und Analysen.
Untermodule: Kreditorenbuchhaltung, Debitorenbuchhaltung, Hauptbuchhaltung.
(Materialverwaltung)
Verwaltet die Funktionen Beschaffung, Inventar und Lager.
(Controlling)
Konzentriert sich auf die Planung, Verfolgung und Überwachung von Kosten.
Untermodule: Kostenstellenrechnung, Rentabilitätsanalyse.
(Verkauf und Vertrieb)
Kümmert sich um Verkauf, Versand, Rechnungsstellung und Kundenbeziehungsmanagement.
(Produktionsplanung)
Deckt Herstellungsprozesse wie Planung, Ausführung und Qualitätskontrollen ab.
(Personalabteilung)
Konzentriert sich auf Mitarbeiterverwaltung, Gehaltsabrechnung und Personalbeschaffung.
(Lagerverwaltung)
Verwaltet den Lagerbetrieb und die Lagerbewegungen.
(Qualitätsmanagement)
Stellt die Produktqualität und die Einhaltung von Vorschriften sicher.
(Instandhaltung)
Erledigt Wartungsarbeiten für Geräte und Maschinen.
Stammdaten & SAP-Module
Es ist nun recht einfach zu erkennen, wie Stammdaten in diese Gleichung passen. Einige Module in SAP erfordern die Pflege einer "Stammdatenbank", um die Abläufe innerhalb der betreffenden Geschäftsfunktion zu optimieren.
Ein Beispiel: Eine Materialstammdatenbank ist in erster Linie mit SAP MM (Materialmanagement) verbunden, wird aber auch in SAP PP (Produktionsplanung) und SAP PM (Instandhaltung) intensiv genutzt.
Einige gängige Arten von Stammdaten sind:
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Material-Stammdaten - Verwendet in SAP MM, SAP PP und SAP PM für die Bestandsverfolgung, Beschaffung und Produktionsplanung.
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Kundenstammdaten - Unverzichtbar für SAP SD und SAP FIund sorgen für genaue Verkaufstransaktionen und Rechnungsstellung.
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Lieferanten-Stammdaten - Verwendet in SAP MM und SAP FI um Lieferantenbeziehungen und Bestellungen zu verwalten.
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Mitarbeiter-Stammdaten - Integral für SAP HRdie Lohn- und Gehaltsabrechnung, Steuerabzüge und die Verwaltung von Sozialleistungen.
Die Pflege hochwertiger Stammdaten gewährleistet einen reibungslosen Geschäftsbetrieb und verhindert Probleme wie doppelte Datensätze, falsche Preisgestaltung und Compliance-Risiken.
Änderungen an SAP MDM und MDG mit S4/HANA
Die Migration zu SAP S/4HANA, das ERP-System der nächsten Generation von SAP, hat sich sowohl auf die SAP MDM (Stammdatenverwaltung) und SAP MDG (Stammdatenverwaltung). SAP S/4HANA bringt neue Funktionen, Architekturverbesserungen und eine Verlagerung des Schwerpunkts mit sich, die sich direkt darauf auswirken, wie Stammdaten verwaltet und gesteuert werden.
Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über die Änderungen und die Auswirkungen auf SAP MDM und MDG mit der Einführung von S/4HANA:
SAP MDM und S/4HANA-Migration
Das Ende von SAP MDM als eigenständige Lösung
Abschaffung von SAP MDM
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SAP hat sich offiziell positioniert SAP MDG als die zukunftsweisende Lösung für das Stammdatenmanagement.
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SAP MDM wird nicht mehr aktiv weiterentwickelt und hat nur begrenzte Unterstützung in S/4HANA Landschaften.
Auswirkungen auf Organisationen
- Unternehmen, die SAP MDM muss übergehen zu SAP MDG oder alternative Lösungen als Teil ihrer S/4HANA-Migrationsstrategie.
Herausforderungen mit SAP MDM in S/4HANA
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SAP MDM basiert auf SAP NetWeaver und wurde in erster Linie für Installationen vor Ort entwickelt.
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Der Fokus von S/4HANA auf Echtzeit-Datenverarbeitung, In-Memory-Computing und Cloud-Bereitschaft zeigt die architektonischen Grenzen von SAP MDM auf.
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Das Fehlen einer nativen Integration mit der HANA-Datenbank wirkt sich negativ auf die Leistung von SAP MDM in S/4HANA-Umgebungen aus.
SAP MDG und S/4HANA-Migration
Verbesserte Integration mit S/4HANA
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SAP MDG ist eng mit S/4HANA integriert und nutzt dessen In-Memory-Computing-Funktionen und vereinfachtes Datenmodell.
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Datenvalidierung und Governance in Echtzeit sind jetzt durch die direkte Integration mit der HANA-Datenbank möglich.
Native Unterstützung für die HANA-Datenbank
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SAP MDG auf S/4HANA profitiert von der Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung von HANA.
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Funktionen wie die Erkennung von Duplikaten in Echtzeit, erweiterte Analysen und Datenvalidierung wurden erheblich verbessert.
Vereinfachte Datenmodelle
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S/4HANA führt ein rationalisiertes Datenmodell ein, das Redundanzen und veraltete Tabellen beseitigt.
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SAP MDG passt sich an dieses neue Modell an und verbessert die Effizienz der Stammdatenverwaltung.
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Beispiel: Die Entfernung von Aggregat-Tabellen vereinfacht die Prozesse der Stammdatenverwaltung.
Verbesserte Governance-Fähigkeiten
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SAP MDG bietet vorkonfigurierte Governance-Prozesse für zentrale Stammdatendomänen (Material, Kunde, Lieferant).
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Die Workflows und die Verwaltung von Änderungsanfragen sind effizienter und benutzerfreundlicher und entsprechen den Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit von S/4HANA.
Datenqualität und Analytik
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Die Integration mit SAP Analytics Cloud (SAC) und S/4HANA ermöglicht eine erweiterte Berichterstattung über Metriken zur Stammdatenqualität.
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HANA-gestützte prädiktive Analysen verbessern die Datenanreicherung und Fehlererkennung.
Funktionserweiterungen in SAP MDG für S/4HANA
Wichtige neue Funktionen in SAP MDG auf S/4HANA:
Konsolidierung der Daten:
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SAP MDG unterstützt jetzt Konsolidierungsszenarien direkt auf S/4HANA.
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Ermöglicht den automatischen Abgleich, die Zusammenführung und die Deduplizierung von Stammdaten in Echtzeit.
Integration von maschinellem Lernen:
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SAP Leonardo und andere ML-Frameworks werden integriert, um den Datenabgleich und die Qualitätsprüfungen zu verbessern.
Verbesserte Benutzeroberflächen:
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MDG hebelt SAP Fiori Anwendungen für ein intuitives Benutzererlebnis.
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Datenverwalter und Geschäftsanwender können Governance-Aufgaben einfacher durchführen.
Zentrale Steuerung in Multi-System-Landschaften:
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MDG fungiert als die zentrales Drehkreuz für die Stammdatenverwaltung in S/4HANA, Altsystemen und Anwendungen von Drittanbietern.
Flexibilität für benutzerdefinierte Domains:
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Verbesserte Unterstützung für die Definition und Verwaltung benutzerdefinierter Stammdatenbereiche.
Strategische Implikationen für Organisationen
Für bestehende SAP MDM-Benutzer
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Migration erforderlich: Da SAP MDM allmählich ausläuft, müssen Unternehmen eine Migration zu SAP MDG als Teil ihrer S/4HANA-Roadmap.
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Bewertung erforderlich: Unternehmen sollten ihre derzeitigen Stammdatenprozesse bewerten und entscheiden, wie sie die erweiterten Funktionen von MDG am besten nutzen können.
Für neue S/4HANA-Anwender
- Native MDG-Verwendung: SAP empfiehlt die Einführung von MDG für Master Data Governance in S/4HANA-Umgebungen.
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Ganzheitliche Governance: MDG bietet ein zentrales Framework zur Sicherstellung der Stammdatenqualität in der gesamten vereinfachten S/4HANA-Architektur.
Die wichtigsten Vorteile von SAP MDG auf S/4HANA
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Governance in Echtzeit: Datenüberprüfung und -verarbeitung in Echtzeit reduzieren Fehler und erhöhen die Effizienz.
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Kosteneinsparungen: Eine vereinfachte Architektur und vorkonfigurierte Inhalte reduzieren die Implementierungs- und Wartungskosten.
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Skalierbarkeit: Die In-Memory-HANA-Datenbank unterstützt große Datenmengen, wodurch sich MDG für wachsende Unternehmen eignet.
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Verbesserte Analytik: Erweiterte Berichtsfunktionen unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung.
Überlegungen zum Übergang
Migrationspfad:
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Für Organisationen die Migration von SAP ECC zu S/4HANA: Implementieren Sie SAP MDG parallel oder nach der S/4HANA-Migration.
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Für Unternehmen, die Nicht-SAP MDM-Tools verwenden: Bewerten Sie die Integrationsmöglichkeiten und Vorteile von MDG im Vergleich zu Lösungen anderer Anbieter.
Qualifikationsanforderungen:
S/4HANA und MDG führen neue technische und funktionale Paradigmen ein, die es erforderlich machen:
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Schulungen für IT- und Fachteams.
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Erfahrung mit HANA, SAP Fiori und MDG-Workflows.
Wichtige Überlegungen vor der Migration auf S/4HANA: Lehren aus den wichtigsten Daten Die SAP S/4HANA-Migration bei Chevron mit der KI-gestützten Lösung von Verdantis
Schritte zum Konfigurieren von Stammdatenmodellen in SAP
Die Konfiguration von MDM in SAP umfasst die Einrichtung von Strukturen, die Definition von Datenattributen und die Implementierung von Governance-Workflows. In den meisten Fällen werden diese bereits von den IT-Teams konfiguriert, die das Stammdatensystem überhaupt erst einrichten.
Wir haben jedoch die Schritte zur Erstellung verschiedener Datenmodelle, die in SAP standardmäßig konfiguriert sind, detailliert beschrieben.
In dem wahrscheinlichen Fall, dass dies für Ihr Unternehmen bereits konfiguriert ist, können Sie direkt zum nächsten Abschnitt navigieren.
Einrichten von Datenmodellen in SAP
Warum "verwalten" Sie Stammdaten?
Die Disziplin des MDM hat sich in den letzten Jahrzehnten entwickelt, als man erkannte, dass die Konfiguration der Dateneinheiten und der darin enthaltenen Datenmodelle nur einen Bruchteil der Arbeit ausmacht.
Nutzbar machen die bemerkenswertesten Vorteile eines StammdatensystemsDie Art und Weise, wie die Dateneinträge erstellt, konfiguriert, genehmigt, bearbeitet, angereichert, korrigiert und verwaltet werden, ist von entscheidender Bedeutung und erfordert ein solides Verständnis mehrerer branchen-, konto- und disziplinspezifischer Anwendungsfälle.
Wie jede andere neue Technologie sind auch Stammdaten nur so gut wie die menschliche(n) Eingabe(n) und die von Menschenhand gesteuerten Prozesse, die konfiguriert werden, und es überrascht nicht, dass von Zeit zu Zeit einige Herausforderungen auftreten
Ja, Technologie unterstützt diese Prozesse und kann sie sicherlich verbessern und weitaus effizienter machen, aber ein vollständiger Kontext der menschengesteuerten Prozesse ist eine notwendige Voraussetzung für die Implementierung eines Stammdatenmanagementprozesses.
Stammdaten-Herausforderungen in SAP
Wir haben bereits einen separaten Artikel über die Schwierigkeiten bei der Pflege von Stammdaten veröffentlicht. Hier finden Sie eine kurze Übersicht über einige der Fehler, die sich bei einer schlecht verwalteten Stammdatenbank einschleichen können
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Fehlen einer Namenskonvention - Das Fehlen klarer Prozesse bei der Erstellung von Datensätzen kann zu einer willkürlichen Eingabe von Datensätzen führen, was das Abrufen, Extrahieren und Verarbeiten der Daten zu einer Herausforderung macht.
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Vervielfältigung von Aufzeichnungen - Der eigentliche Gedanke bei der Einführung eines Stammdatensystems besteht darin, einen vollständigen Überblick über einen einzelnen Datensatz zu erhalten, der im Stammdatenmanagement auch als "goldener Datensatz" bezeichnet wird. Schlecht gepflegte Stammdaten führen unweigerlich zu einer Verdoppelung von Informationen und verringern damit drastisch die Effizienz
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Fehlen von Schlüsselinformationen - Um mit der bestmöglichen Effizienz zu arbeiten UND die bestmögliche Entscheidungsfindung zu gewährleisten, ist die "Vollständigkeit" von Informationen ein kritischer Aspekt bei MDM, und menschengesteuerte Prozesse führen unweigerlich zu solchen Fehlern
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Unstrukturierte Daten: Um Automatisierungen und Arbeitsabläufe in einem bestimmten Geschäftsprozess einzuführen, müssen die Daten in einem bestimmten Format mit streng definierten Feldern strukturiert werden. Dies ist in Unternehmen, die keine Datenbank verwenden, nicht üblich. abgestimmter Plan für die Verwaltung von Stammdaten
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Unstimmigkeiten oder fehlerhafte Daten: Mehrere Instanzen desselben Datensatzes mit widersprüchlichen Informationen machen die Entscheidungsfindung schwierig und die Stammdaten unbrauchbar
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Fehlen von Data Governance Regeln: Ohne einen klar definierten Prozess, eine Genehmigungsmatrix und eine Datenverwaltung, die durch technologieorientierte Lösungen durchgesetzt wird, werden alle Bemühungen um eine Datenverwaltung wahrscheinlich scheitern.
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Fehlender Genehmigungs-Workflow: Für die Erstellung und Bearbeitung von Stammdatensätzen müssen klare Zugriffskontrollen und Genehmigungsworkflows definiert werden, um die in #1, #2, #3 und #4 genannten Probleme zu vermeiden. Jeder Stammdatensatz, für den dies nicht definiert ist, ist zum Scheitern verurteilt.
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Was sind die Komponenten von SAP MDM?
Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei SAP MDM um ein technisches Modul, das auf Master-Datenbanken aller Art angewendet und zur Gewährleistung der Datengenauigkeit konfiguriert werden kann.
Zusammen mit SAP Master Data Governance (SAP MDG), einem Untermodul für Data Governance, gehören zu den Kernkomponenten von SAP MDM :
Konsolidierung der Daten
Ziel: Führen Sie Daten aus mehreren Systemen (z.B. Altsystemen, Anwendungen von Drittanbietern) in einem Repository zusammen.
Techniken:
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Verwenden Sie ETL-Tools, um Daten aus unterschiedlichen Systemen zu extrahieren.
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Standardisieren Sie Feldnamen, Formate und Kodierungskonventionen.
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Entfernen Sie Duplikate mithilfe von Abgleichsalgorithmen (z.B. Fuzzy-Logik).
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Daten bereinigen
Ziel: Verbessern Sie die Datenqualität, indem Sie Fehler, Redundanzen und Inkonsistenzen beseitigen.
Techniken:
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Standardisieren Sie die Namenskonventionen (z.B. "IBM Inc." vs. "IBM").
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Validieren Sie Datenfelder (z.B. müssen Telefonnummern einem bestimmten Format entsprechen).
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Erkennen und korrigieren Sie Anomalien wie ungültige E-Mail-Adressen oder nicht übereinstimmende Währungen.
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Datenharmonisierung
Ziel: Gleichen Sie Daten in verschiedenen Systemen ab, um Konsistenz zu gewährleisten.
Techniken:
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Normalisieren Sie die Daten (z.B. indem Sie sicherstellen, dass "US" und "Vereinigte Staaten" als identisch behandelt werden).
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Ordnen Sie lokale Codes einem globalen Standard zu (z.B. Zuordnung von regionalen Produktcodes zu globalen Identifikatoren).
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Analytik & Überwachung
Ziel: Verfolgen Sie kontinuierlich die Datenqualität und Leistung.
Techniken:
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Implementieren Sie Dashboards, um KPIs wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Pünktlichkeit zu überwachen.
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Verwenden Sie SAP BW oder SAP Analytics Cloud für Datenberichte und Einblicke.
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Planen Sie regelmäßige Audits, um Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und zu beheben.
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Datenverwaltung
Ziel: Definieren Sie Richtlinien für Datenqualität, Sicherheit und Compliance und setzen Sie diese durch.
Techniken:
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Implementieren Sie Workflows für die Erstellung von Daten und die Genehmigung von Änderungen.
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Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen, um nicht autorisierte Änderungen einzuschränken.
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Überwachen Sie die Einhaltung von Branchenvorschriften (z.B. GDPR, SOX).
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Datenanreicherung
Ziel: Erhöhen Sie den Wert von Stammdaten, indem Sie zusätzliche Details hinzufügen.
Techniken:
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Integrieren Sie mit externen Datenquellen (z.B. D&B für Lieferantendaten).
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Verwenden Sie KI/ML-Algorithmen, um fehlende Informationen abzuleiten oder Anomalien zu erkennen.
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Standardisieren Sie die Taxonomie für Produkte, Kategorien und Beschreibungen.
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Daten-Integration
Ziel: Teilen Sie Stammdaten nahtlos mit allen relevanten Systemen.
Techniken:
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Verwenden Sie SAP PI/PO oder Middleware für die Integration mit SAP- und Nicht-SAP-Systemen.
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Verteilen Sie Daten über Echtzeit-APIs oder geplante Batch-Prozesse.
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Implementierung von Änderungszeigern, um sicherzustellen, dass nur aktualisierte Datensätze übertragen werden
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Werkzeuge und Funktionen in SAP MDM
SAP MDM-Konsole: Admin-Tool zur Verwaltung von Repositories, Schemas und Konfigurationen.
MDM Import Manager: Erleichtert den Datenimport aus externen Systemen in SAP MDM.
MDM-Daten-Manager: Bietet eine Benutzeroberfläche zur Verwaltung, Bearbeitung und Anreicherung von Stammdaten.
MDM-Syndikator: Veröffentlichen und Verteilen von Stammdaten an verbundene Systeme.
MDM-Workflow-Engine: Automatisiert Arbeitsabläufe für Data Governance und Genehmigungsprozesse.
Datenqualitäts-Engines: Integration mit Tools von Drittanbietern (z.B. Informatica, Trillium) für erweiterte Datenbereinigung.
Beschränkungen von SAP MDM
SAP MDM ist zweifellos eine extrem leistungsfähige Software und löst mehrere MDM-spezifische Anwendungsfälle recht gut.
Unter den meisten führenden ERP-Systemen bietet SAP mit SAP MDM wohl die bestmöglichen Funktionen und Möglichkeiten für das Stammdatenmanagement.
Dennoch ist es sicherlich keine umfassende Lösung, die Unternehmen in die Lage versetzt, ihre Stammdaten eigenständig zu verwalten.
In unserer mehr als 15-jährigen Erfahrung bei der Bewältigung von Stammdatenherausforderungen für Fortune-500-Unternehmen haben wir mit mehreren Unternehmen zusammengearbeitet, die unsere Zusatzsoftwarelösung für Stammdatenmanagement und Data Governance suchten - obwohl sie SAP MDM & MDG verwenden.
Nachdem wir unsere Kunden befragt und weitere Nachforschungen angestellt haben, konnten wir die eklatanten Herausforderungen feststellen, mit denen Unternehmen trotz der Nutzung dieser Lösung konfrontiert sind:
Hohe Komplexität der Implementierung
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Herausforderung: Die Implementierung von SAP MDM erfordert viel Planung, Zeit und Ressourcen. Der Prozess umfasst die Integration mit mehreren Systemen, die Konfiguration von Workflows und die Entwicklung von Datenmodellen, was komplex und arbeitsintensiv sein kann.
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Auswirkungen: Unternehmen müssen unter Umständen mit Verzögerungen rechnen oder benötigen für eine reibungslose Einführung fachkundige Berater.
Mangel an erweiterten Governance-Funktionen
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Herausforderung: SAP MDM bietet zwar grundlegende Data-Governance-Funktionen, aber es fehlen die erweiterten, integrierten Governance-Workflows und -Tools, die in neueren Lösungen wie SAP MDG (Master Data Governance) robuster sind.
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Auswirkungen: Unternehmen, die umfassende Governance-Funktionen benötigen, müssen sich möglicherweise auf eine individuelle Entwicklung oder zusätzliche Tools verlassen.
Begrenzte Flexibilität der Benutzeroberfläche (UI)
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Herausforderung: Die Benutzeroberfläche von SAP MDM ist im Vergleich zu neueren SAP-Tools wie SAP Fiori oder SAP MDG weniger modern und intuitiv.
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Auswirkungen: Die Benutzer finden es möglicherweise weniger benutzerfreundlich, was zu einer steileren Lernkurve und einer geringeren Akzeptanz bei den Geschäftsanwendern führen kann.
Branchenspezifische Anwendungsfälle
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Herausforderung: Je nach Art der Stammdaten können branchenspezifische Module und Wissensdatenbanken dabei helfen, verschiedene MDM-spezifische Anforderungen zu erfüllen, insbesondere bei der Einbindung von KI in diese Produkte
- Auswirkungen: Unternehmen sind nicht in der Lage, Lösungen für branchenspezifische Herausforderungen zu entwickeln oder zu skalieren
Nicht skalierbar für Unternehmensanforderungen
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Herausforderung: SAP MDM kann bei extrem großen Datenmengen oder komplexen, domänenübergreifenden Stammdatenanforderungen Leistungsprobleme haben.
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Auswirkungen: Die Skalierung der Lösung für wachsende Datenmengen kann zusätzliche Ressourcen oder technische Anpassungen erfordern.
Abhängigkeit von anderen SAP-Tools
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Herausforderung: SAP MDM ist in hohem Maße auf die Integration mit anderen SAP- und Nicht-SAP-Tools angewiesen, z. B. SAP NetWeaver, SAP PI/PO oder ETL-Tools von Drittanbietern, um die volle Funktionalität zu gewährleisten.
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Auswirkungen: Ohne diese Integrationen kann MDM sein volles Potenzial nicht entfalten, was zu zusätzlichen Kosten und Komplexität führt.
Begrenzte Unterstützung für Cloud-native Umgebungen
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Herausforderung: SAP MDM wurde ursprünglich für On-Premise-Implementierungen entwickelt und ist daher weniger für moderne Cloud-native Umgebungen optimiert.
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Auswirkungen: Unternehmen, die Cloud-first-Strategien anstreben, stehen möglicherweise vor der Herausforderung, MDM ohne zusätzliche Anpassungen effizient zu nutzen.
Fazit
Mit der Umstellung auf moderne ERP-Systeme wie SAP S/4HANA wird die Sicherstellung sauberer, konsistenter und kontrollierter Stammdaten zu einem entscheidenden Faktor. Eine schlechte Datenqualität kann die Systemleistung, die Entscheidungsfindung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erheblich beeinträchtigen. Verdantis unterstützt Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen mit KI-gesteuerten Lösungen, die für komplexe ERP-Migrationen maßgeschneidert sind. Von der Datenermittlung und -bereinigung bis zur Anreicherung und Governance sorgt Verdantis für einen nahtlosen Übergang, indem es fragmentierte Stammdaten in eine einheitliche, zuverlässige Grundlage umwandelt. Gehen Sie eine Partnerschaft mit Verdantis ein, um Ihre Datenlandschaft zukunftssicher zu machen und den vollen Wert Ihrer ERP-Investitionen zu erschließen.
